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Meta分析简介

Meta分析是一种针对同一个问题的多项独立的定量研究进行再分析,进而得出一般性结论的统计学分析方法。

相比其他研究,Meta分析有着一套较为完善的流程,只要遵循步骤就可以产出一篇标准的科研论文。但前提是使用的文献质量需较高,若引用了质量参差甚至有误的研究,将影响最终结论的准确性。


一篇完整的Meta分析通常遵循以下七个基本步骤:

  1. 明确研究问题
  2. 制定检索策略
  3. 筛选纳入文献
  4. 提取数据信息
  5. 评估研究质量和偏倚风险
  6. 采用Meta分析方法合并数据
  7. 报告结果

第一步:选题,明确研究问题

选题决定Meta分析的成败。一个好的选题应具有:

  • 重要性、新颖性、合理性;
  • 问题清晰、结构明确;
  • 当前存在争议且尚无定论的热门问题;
  • 丰富的相关文献。

可利用 CBMPubMed 等数据库查阅文献,了解研究现状及中英文文献数量。

选题需关注 PICOS 五要素:

  • 研究对象:疾病特征、人口学特征(如种族、年龄、性别等)
  • 干预手段(I):如治疗方法或暴露因素
  • 对照组(C):无干预或替代治疗组等
  • 结局指标(O):二分类或连续变量等
  • 研究类型(S):RCT、队列研究、病例对照等

第二步:制定检索策略

需从三个方面进行考虑:

  • 数据库选择
    中文:万方、维普、CNKI、SinoMed
    英文:PubMed、Web of Science、Embase、MedLine、Cochrane Library
    推荐:PubMed、Embase、Cochrane
  • 检索关键词选取
    精确描述研究问题;可参照PICOS原则编写。
  • 语言与发表年限限制
    通常不限制,检索由两人同时进行:一人计算机检索(如MEDLINE),一人传统检索(如INDEX MEDICUS),以提高检索全面性。

第三步:筛选和评价纳入文献

快速浏览题目和摘要确定是否纳入,细读文献以提取数据,明确研究多样性与特殊问题。

PICOS 原则指导下制定纳入排除标准,并根据文献质量适当修正,避免低质量文献影响结果。

在系统综述与Meta分析论文中,通常使用PRISMA流程图展示文献筛选与排除过程。

提取数据信息

从纳入文献中提取数据时,可依循以下几点:

  • 一般资料:作者、发表年份、出版类型等基本信息,有助于原文获取及后续引用。
  • 试验设计:如双盲、开放、随机、随访时间等,涉及所有设计特征。
  • 研究组与对照组处理:对照与处理组对比(如药物与安慰剂),需记录药剂量与治疗时间;事件数、失访病例数等亦为计算和分析基础。

质量分析是评价文献中研究质量的关键步骤,有助于确定偏倚来源。


数据录入、分析和结果

确定文献后,将数据录入 SAS、Stata、RevMan 等软件进行meta分析。

  • RevMan:Cochrane推荐,操作简便,功能全面,但无法绘制偏倚回归图;
  • Stata:功能强大,支持回归与敏感性分析,作图效果最佳;
  • 推荐结合使用RevMan与Stata以优化分析与展示效果。

统计学分析

基本步骤包括:

  • 判断异质性
  • 无异质性 → 固定效应模型(fixed-effect model)
  • 有异质性 → 随机效应模型(random-effects model)
  • 做异质性分析:回归分析、敏感性分析
  • 探索结果稳定性:亚组分析、敏感性分析
  • 发表偏倚:判断是否存在文献发表偏倚

结果解释与论文撰写

需结合研究目的,确保结果准确、可靠。论文撰写可参考 PRISMA指南:《系统综述和荟萃分析优先报告的条目》。

想从0写出一篇Meta分析,仍需大量实践。

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