幸好你是在Meta分析小白时刷到我

近年来，随着循证医学的兴起，Meta分析方法越来越为人们接受和广泛应用。Meta分析和传统的文献综述有很大不同，传统的文献综述以定性分析描述为主，而且不可避免带有主观性，综述者往往只选择支持自己观点的信息进行综述。

Meta分析强调对研究课题进行系统全面的文献检索，确定文献纳入和剔除的标准，并对纳入文献进行严格评价，在此基础上对结果进行定量合并。¹因此，通过Meta分析，可以对有争议甚至相互矛盾的研究结果得出较为明确的结论。

1、确定选题，制定研究计划

主题的确定应从PICO S五个方面加以考虑：

P (participants/patients)：研究对象的类型；
I (intervention) ：研究的干预措施；
C (comparison) ：进行比较的措施；
O (outcomes) ：主要研究结果的类型；
S (study design) ：研究的设计方案。

选题时应注意以下几点：重要性、创新性、合理性（有合适的原始论文并保证一定数量）、问题清楚、结局明确。

至于研究计划的设计主要涉及以下四个方面：题目、研究背景、研究目的、研究方法。而研究方法主要包括：文献检索及策略、合格文献选择、文献质量评价、数据收集和分析等。

2、文献检索与文献筛选

当选定主题后就就要着手文献检索，常见文献检索数据库如PUBMED, Embase和Web of Science。检索的目的是覆盖到全部相关的文献，尽量不留遗漏。要熟练使用文献检索技巧，网上很多视频介绍了各个数据库的文献检索方法。根据研究主题需要确定检索词 (search terms)。

一般systematic review and meta-analysis类型文章都会附上search terms，多数在附件中 (Appendix)。可以搜索与研究主题相近的systematic review and meta-analysis，下载别人的检索词后修改成自己想要的检索词。

以pubmed为例。一般检索词由几部分组成：研究对象、研究方法、暴露、结局。部分词为所要研究的词语就可以。检索后将文献分别导入endnote文献管理器，注意做好记录，每个数据库的文献数量，检索的时间范围。

文献筛选步骤：

去重标题和摘要筛选排除不相关下载全文进一步筛选数据录入

根据PRISMA流程图记录相关信息，该流程图详细介绍了所有阶段的信息流。

重要的是要留意在使用的搜索词语反馈了多少研究，丢弃了多少研究，以及出于什么原因。搜索术语和策略的日期范围以及进行搜索的日期。

3、文献质量评价

对某一试验研究的质量评价主要是评价试验结果是否有效，结果是什么，该结果是否适用于当地人群。下面一系列问题可以帮助研究者进行系统的质量评价：

① 该研究的试验设计是否明确，包括研究人群、治疗手段和结果判定方法；

② 试验对象是否随机分组；

③ 病人的随访率是否理想及每组病人是否经过统计分析；

④ 受试对象、研究人员及其他研究参与者是否在研究过程中实行“盲法”；

⑤ 各组病人的年龄、性别、职业等是否相似；

⑥ 除进行研究的治疗手段不同外,其它的治疗是否一致；

⑦ 治疗作用大小；

⑧ 治疗效果的评价是否准确；

⑨ 试验结果是否适用于当地的人群,种族差异是否影响试验结果；

⑩ 是否描述了所有重要的治疗结果。

治疗取得的效益是否超过了治疗的危险性和费用。研究者应根据上述标准进行判断，不满足标准的文献应剔除或区别对待(数据合并方法不同)，以保证系统评价的有效性。

4、文献资料及数据的提取

研究者应设计一个适合本研究的数据收集表格 (Excel就可以)。表格中应包括分组情况、每组样本数和研究效应的测量指标。根据研究目的的不同，测量指标可以是率差、比数 (odds) 、相对危险度 (relative risk, 包括RR和OR)。

各研究间作用测量指标不一致，需转化为统一指标。常用的统一指标是作用大小 (Effect Size, ES) ，ES是两比较组间作用差值除以对照组或合并组的标准差。ES 无单位是其优点。

5、数据分析

这是Meta分析最重要也是最难的部分，包括异质性检验、敏感性分析、对入选文献进行偏倚评估三部分。

目前做 Meta 分析常用软件有好 3 种：SAS, Stata, RevMan。由于Stata的作用效果最好，RevMan的操作比较简单，所以建议大家联合应用RevMan和Stata。

通过 Meta分析可以达到以下目的：

提高统计检验效能
评价结果一致性，解决单个研究间的矛盾
改进对作用效应的估计
解决以往单个研究未明确的新问题

6、结果解释

Meta分析结果除了要考虑是否有统计学意义外，还应结合专业知识判断结果有无临床意义。

若结果仅有统计学意义，但合并效应量小于最小的临床意义的差值时，结果不可取；若合并效应量有临床意义，但无统计学意义时，不能定论，需进一步收集资料。不能推荐没有Meta分析证据支持的建议。在无肯定性结论时，应注意区别两种情况，是证据不充分而不能定论，还是有证据表明确实无效。

7、报告撰写

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。主要由以下几个部分构成：

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	描述综述所使用的已知原理，其目的是使用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、合并结果、研究间的偏倚、补充分析几部分。
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。

为什么强烈建议，医学科研小白都去学Meta分析？

① 人人可接触，快速拿成果

你可以把Meta分析看作菜鸟阶段的“垫脚石”，在我们还是小白时，没资源没资金，很多科研根本接触不到。而Meta分析，只需对文献进行二次分析，人人可接触，可快速发表。在急需医学SCI的时候，你积累的Meta分析成果也能帮助你获得很多机会！

② Meta分析就是修炼科研基础的绝好工具！

不少人说自己的科研基础差，基本上哪里补，看教材吗？显然不是，一次次投入实战中，就是你夯实基础的绝佳机会。

假如你从0开始学Meta分析，整个流程下来后，文献检索、文献筛选、统计分析、SCI写作……这些基础技能都能集中练习！还能快速熟悉医学学术语言。