给今年学Meta分析的医学生，提供一条野路子
很多人觉得 Meta 分析就是“灌水神器”，随便拼几篇文献就能发论文，但真相是——垃圾数据堆不出黄金结论。Meta 分析的核心在于“循证思维”，其价值远不止一篇 SCI 论文，而是通过开展 Meta 分析，可以培养循证思维和科研思维。
很多人觉得要写好一篇 Meta 文章，就要读大量的文献，只要文献数量够多，选题灵感就有了，也能找到数据来源。可实际上是效率低下，一年半载都不能完成一篇 Meta 分析，更别说在短时间发表高质量的 SCI 论文。
那么，怎样才能短时间完成一篇高质量 Meta 分析？关键还是在于“精准打击”：
第一周，先扔掉“刷IF”的心态，真正了解 Meta 分析
花 2-3 天搞懂循证医学的基本逻辑：系统综述是全面梳理证据，Meta 分析则是用统计学给证据“称重”。
然后，用 3-4 天注册 PROSPERO（国际系统综述注册平台）并锁定一个具体问题，比如“针灸治疗失眠的有效性”，这一步能逼你避开模糊选题的大坑。
只有真正认清 Meta 分析的整体和本质，才能不惧怕 Meta 分析，才能作出 Meta 分析的精髓。
第二周，就是寻找需要的文献
大家都知道，Meta 分析中最重要的部分就是“文献”，文献的查找和阅读，贯穿 Meta 分析的始终。
别傻傻手动检索 → PubMed + Embase + Cochrane Library 基础三件套。用 ChatGPT 生成检索策略，Zotero + ChatGPT 插件，自动提取文献关键词数据（样本量、干预措施、结局指标）。
掌握了文献查找、识别和筛选的方法，才能最高效率地找到用于 Meta 分析的文献，并对文献进行系统评价。
第三周，信息提取和分析
Meta 分析有别于其他论文的最重要一点，就是文献评价。
Meta 分析需要对所纳入的文献进行评价，对文献数据进行处理。因此，花一周时间学习 Meta 分析的数据处理软件非常必要。
目前，进行 Meta 分析的常用软件包括 RevMan、SAS、Stata。其中，SAS 和 Stata 这两款软件虽然需要用户编写代码，操作相对复杂，但它们提供了更为全面的功能。
第四周，规范 Meta 分析写作
完成一项 Meta 分析，最后一步，就是成文，然后发表。
可以参考 PRISMA 标准来撰写全文。PRISMA 标准（Meta 分析报告标准）是我们做 Meta 分析时重要的参考资料和报告规范。主要由以下几部分构成：
🟠 标题
能鉴定出是否为系统综述或 Meta 分析，抑或两者皆是。
🟠 摘要
提供结构化摘要，按照实际情况包含以下部分：背景、目的、资料来源、纳入标准、研究人群、干预措施、质量评价方法和合并方法、结果、限制、结论和对主要结果的分析，系统评价注册号。
🟠 引言
描述该研究使用的已知原理，基于目标使用 PICOS，即研究对象、干预措施、对照措施、结果、研究设计类型明确问题。
🟠 方法
包括方案和注册、纳入标准、信息来源、检索、研究筛选、资料提取过程、资料类型、单个研究的偏倚、合成方法、合成结果、研究间的偏倚、补充分析几块内容。
🟠 结果
主要包括研究筛选、研究特征、研究内的偏倚、每个研究的结果、合成结果、研究间的偏倚、补充分析几个部分。
🟠 讨论
此部分主要总结证据：总结发现的证据，包括每个主要结局的关联度，考虑到结果对主要利益相关者的影响（医护人员、用户、决策者）；探讨不足：讨论在研究和结局上的限制（偏倚）和综述水平的限制（检索不全面、发表偏倚）；以及阐述结论：联合其他证据解释结果，提出改进意见。
