穷学生自学Meta分析，骂醒一个是一个！！

过来人才知道，信息差有多可怕😱 真心劝诫大家😭做Meta分析最忌讳自己瞎琢磨，不仅吃力不讨好，还容易产生很多没必要的支出！学姐整理了一份自学Meta分析的容易陷入的误区，希望能帮到大家！！

什么是Meta分析？

Meta分析是一种统计学方法，用于汇总和综合多个独立研究的结果，以提供对某一共同科研问题或干预效果更为精确和全面的评估。

这种分析方法能整合来自不同研究的数据，通过量化的方式综合这些研究的发现，进而提高统计功效，减少单一研究可能存在的偏差，并探索研究结果间的差异性（异质性）。

听起来高大上，其实它的原理并不复杂。简单来说，Meta分析本质上是一种二次研究，就是对多个已经发表的研究结果进行再分析、再综合的一种研究方法。就像是一个“超级放大镜”，能够让我们更清晰地看到各个研究结果之间的共同点和差异，从而得出更加可靠、全面的结论。

对医学学生或者没有资源的青年医生来说，Meta分析简直简单好上手，易发表，是科研入门的第一选择。

虽然简单，但是90%新手容易陷入误区。

作为一个发了十几篇Meta分析的老司机，今天给大家总结一下Meta分析实操过程中容易陷入的误区，让大家少走弯路。

误区1：先找文献再想怎么分析 ❌
找到了研究A药物治疗B疾病的文献，有RCT、非随机对照试验，也有单臂试验，怎么做meta分析？
答：不要本末倒置了，多种研究类型都可以做meta分析，而且具体的操作也有所不同。要先确定meta分析的研究目的，然后制定纳入排除标准，接下来才是检索和筛选文献。
误区2：把文献全部看完才能确定选题的可行性 ❌
文献很多，我需要把所有文献都看完才能确定选题吗？
答：确定一个meta分析选题的可行性，不需要将所有的文献都看一遍，只需要阅读一部分。一般来说，初步判断纳入文献在5篇以上就可以确定可行性了。
误区3：10篇文献以上才能做meta分析 ❌
纳入文献数量不到10篇，是不是这个meta分析没有意义了？
答：相对于文献数量，更注重的是选题的创新性。因为Meta分析的发表跟文献数量无直接关联，纳入文献在5篇以下的meta分析也是可以发表的。如PMID:31495651（纳入4篇文献，在《Lancet Diabetes Endocrinol》发表），PMID:24351397（纳入2篇文献，在《Annals of Oncology》发表）。所以，不用强求文献数量在10篇以上。

误区1：纳入和排除标准缺乏专业性 ❌
文献的纳入和排除标准直接影响研究结论的准确性和可信度。像一些概念的界定、文献的研究类型等。因此，对于文献的纳入和排除标准一定要设置好，而不是随意增删文献。
误区2：文献检索不当，流程图绘制不参照规范 ❌
文献检索是Meta分析的基础工作，检索策略、数据库选择、语言限制等都需要科学合理，否则会遗漏关键文献或纳入无关文献。流程图的制作需参照PRISMA规范，确保逻辑清晰且易理解。

文献检索是Meta分析的关键步骤。文献检索一定是一个不断摸索、不断变换、不断完善检索策略的过程，开始文献的纳入一定是宁多勿漏。

常见因为文献检索过程而被退稿的原因有：

除了检索过程要细致以外，写文章时绘制流程图也不能马虎。流程图是最能直观地体现文献检索、纳入与排除标准的过程。一定要在文章中把流程图列出来，而且流程图中一定要注意：

误区1：随机效应模型和固定效应模型混用 ❌
虽然对于随机效应模型和固定效应模型的使用一直存在争议，但目前 Cochrane 的推荐仍然是低异质性用固定效应模型，而高异质性用随机效应模型。但是，很多文章执意使用随机效应模型。
误区2：模糊探讨异质性来源的问题 ❌
在评估异质性之后绝大部分的新手都不会对异质性的来源进行调查及探讨，这会造成做出来的 Meta 分析结果并不可靠。亚组分析及 Meta 回归分析是两种常用的异质性来源的探索方法。

如果研究间因异质性太大而无法比较，则应避免进行 Meta 分析，因为 Meta 分析的结果可能毫无意义，任何真正的影响因素都可能被掩盖。

Meta 分析的另一个局限性是“垃圾进，垃圾出”，即如果 Meta 分析中包含了质量很低且存在偏倚的研究，则评价结果很可能会存在偏倚，结果和结论可能是错误的。

需要做一项临床决策，但缺乏条件（如时间或研究对象的限制）进行新的试验；或者两种干预措施缺乏直接比较的证据且目前没有能力开展大规模的临床试验。

有关于预措施如某种药物的作用，特别是药物不良反应评价方法研究结果相互矛盾时：

Published by wang