Meta分析一对一指导，符合学术规范，结课直接投稿，+tjzgBL哟！
医学不做实验也能轻轻松松发SCI ，是不是觉得很神奇！学姐今天就把“秘诀”传授给大家！想必很多科研小白还不知道什么是Meta 分析，还没听说过Meta分析无需数据也能发SCI ！ 恭喜你发现了科研宝藏，快上车吧，一起从菜鸟逆袭科研大神！
一、什么是Meta分析？
Meta分析是对有多项独立研究的同个问题介进行合并，得出结论。介绍Meta分析之前，我们先来介绍一下这张图：
医学Meta分析指导，符合学术规范
综述（review）是大量原始研究论文中的数据、资料和主要观点进行归纳整理、分析提炼；系统评价或系统综述（systematic review）就是在综述的基础上采用流行病学的原则和方法对研究进行严格的评价，筛选出符合纳入标准的研究，进行定性评价或定量合成，从而得出可靠结论。我们常说的Meta分析（Meta analysis）只是系统评价使用的一种对数据进行定量合成的统计学方法。
二、Meta分析分类
做Meta分析常常会碰到这样一个问题“我想做一个Meta分析，问题已经确定，但在数据库里搜索了一下，相关的RCT很少，有些甚至压根没有，那怎么做Meta分析？”。事实上不是所有的问题都有RCT的，而Meta分析里RCTMeta分析只是最常规的一类，其种类有很多，选择试用的方法才能进行科学的Meta分析。
三、Meta分析怎么做
第一步：Meta分析选题≈Meta分析成败
Meta分析选题找好切入点需要五个因素：
重要性：选题切记要和临床实际应用联系，解决重要而又没有解决的问题。
争议性：Meta分析的出发点就是解决争议性，真理往往藏在争议当中。
创新性：大部分情况下还是老老实实的研究没人做过的选题。
问题清楚，回答明确：明确的效应指标。可以对照PICOS原则。
合适的原始论文和选题范围：需要判定原始论文的数量和质量。分析原始论文发表的期刊是否是高质量期的，原始论文的数据是否足够充分、科学。选题范围也不易过大。
第二步：制定Meta分析检索策略≈影响Meta分析结论的可靠性和真实性
遵循PICOS原则制定检索策略（PICOS原则几乎贯穿Meta分析的全流程）
P : 特定的患病人群、临床问题
I : 干预措施
C：进行比较的措施
O：结局指标
S : 研究类型
主题词+自由词的检索原则
在八大必检数据库知网、万方、维普、CBA、Web of Science 、PubMed、Embase、Cochrane Library 进行Meta分析文献检索。检索时尽量保证查全和查准，一些灰色文献、会议专题论文、专著章节等也不要放过。
第三步：Meta分析确定纳入和排除标准≈影响Meta分析结论
确定选题后给文献制定标准，标准不对可能导致分析结论出现偏倚。
纳入标准：一般从研究类型、研究对象、结局指标三方面制定，其实也是PICOS原则的应用。
排除标准：重点需要排除两方面的文献：①研究类型、研究对象和结局指标无法满足分析要求的。②全文无法获取、样本量小、专业性不强的。
PS: 记得标记筛除的数量和理由，方便绘制后续的筛选流程图。例如下图：
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第四步：Meta分析初筛复筛
按照前面步骤制定的纳入和排除标准，在Endnote或NoteExpress文献管理软件中汇总检索的结果，并做相应筛查。
第五步：Meta分析文献质量评价≈Meta分析文章的质量
必须对筛选出来的即将纳入的文献进行严格的质量评价，纳入文献的质量直接关乎Meta分析文章的质量。可参照下表进行文献质量评价。
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第六步：Meta分析提取数据
将筛好的文献中的数据仔细提取到Exel表里，注意格式要统一，方便后面导入软件里计算。
基本信息：文献的ID、作者、期刊、基金情况等。
研究特征：研究对象的诊断标准、基线特征、研究设计方案、干预措施、对照措施、偏倚风险评价结果等等。
结局剂量：随访时间、失访退出情况、各组样本量、事件发生率、效应量等。
第七步 ：Meta分析数据分析及写作
提取数据后，导入到比较常见的RevMan或STATA软件里，通过分析得出Meta分析的最终结果，并绘制森林图、漏斗图等。
不会代码的朋友可以使用RevMan ,它操作比较简单。但是注意，用RevMan 绘制森林图时，系统会把“不利事件”默认为研究事件，森林图横坐标的左侧为“favours treatment”和 “favours control”互换。
以上就是Meta分析保姆级详细七步骤啦，Meta分析真的不难，发SCI嘎嘎香！
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