医学论文meta分析文章提问

1.首先要明白什么是meta分析，以及自己写meta的目的是什么。meta分析中文叫荟萃分析，是利用统计学方法对现有的研究资料进行分析的一种方法。举个简单的例子，如术前血糖控制与手术并发症的关系，假设现有RCT 12个，每篇文章的结果不尽相同，你通过量化分析等到的就是一个样本量更大、理论上更为可靠的结论。当然，这个分析绝对不是死板的，比如你分析的时候可以从手术种类、原先血糖范围、控制后血糖分为、并发症种类进一步分析，这样得到的结果是单篇研究所不具有的。明白了什么是meta，于是大家都发现，这是一种不用“做实验”的写作方式，并且主题源源不断，于是有人把他当成了一种发文章的手段，据说上海某神人曾今一年发过100多分文章，其中不少都是meta。但是话说回来，无论你目的是什么，如果没有对自己的meta分析进行严格的质量控制，或是为了发文章而发文章，没有很好的想法，是很难写出一篇较好的meta分析的。所以，我更主张那些有想法（无论会不会写meta，哪怕是什么都不会写也没关系）去写有意义的meta分析，而不建议那些meta分析熟手、能手大量刷这类文章，这类文章，写一两篇便已足够。永远都是meta分析的灵魂，选题是最重要的！我想，所有准备写meta分析的同学有这样的困惑：为什么我想写的话题都有人发了，而自己找的一些都很难写，或者干脆文章不够？这其实是有多方面原因的，一是meta分析作为一种近几年稳步发展的分析方法，目前已经有很多人写了，所以重要的主题、又有很多RCT的基本都被写了，二是现在不少医学生文献检索能力还没有达到熟练的等级，一个同样的话题，一个人只能搜到三四篇，而有些人可能可以搜到十几篇。但是以上两个都还是次要的，主要的还是对自己学科和领域缺乏持续性的关注，想突击出一个好想法是很难的；而且对自己的领域学习不够深入，就算是有好想法，往往思考到一半就放弃了。我的第一篇也是目前唯一发表的meta其实是自己事先略有关注的，并且发表的还是骨科的Top杂志，而其他一些突击寻找的主题，都被杂志拒稿了。10年开始，当时还在住紫金港，没事逛逛丁香园、JBJSA，了解一些学术动向，但是被两篇新英格兰的文章吸引，就是质疑椎体成形术（PVP）效果的两篇RCTs，后来在Lancet上找到一篇类似的RCT，搜了一下，大概总共有六七篇篇文献，这些文章的结论都是支持PVP的，直到后来11年6月份接触了meta分析，突然想到，以前这么好的话题怎么没有人写meta，我后来查了美国骨外科学会（AAOS）的Guideline，仔细对照了它的参考文献，觉得这是一个很好的争议话题，于是着手搜集资料、写作。因为担心别人抢先，真正的写作修改只花了我两个月时间，但前期搜集资料的时间其实是很长的。11月投稿，今年5月份接受，6月份电子版刊出，期间经历两次修改，peer reviewer的问题非常多，不过态度都还好。刊出以后，令人惊奇的是AAOS则在Research版块首页进行回应 （Headline News 7/27/12 )，坚持Guideline的正确性，虽然是作为反方，但竟然能上美国骨科学会reseach版块的版面还是让我觉得很有成就感。其实回过头来看，我的第一篇meta能被接受的最主要原因不是写作这些次要的，而是选了一个很好的题，引起主编的兴趣，而选择好题目，对以后引用率的影响也是非常有意义的。3.如何进行文献搜索？上面提到了，有个好的想法很重要，那么接下去就是做了，第一步便是搜索。常用的数据库应该在4个以上，其中本人推荐一下四个：Pubmed， Web of science，Embase，Cochrane。其中浙大的同学可能发现Embase学校没买，所以要用别的方法，如淘宝上买或是别校同学代为搜索。合理运用搜索语言或是搜索方法，如布尔逻辑赋、Mesh、Limits等等，增加精度。搜到的文献，就要进行筛选，从标题到摘要到全文，一步步精简。具体搜索文献的方法就不赘述了，有问题的同学可自行翻看当年医学院胡晓君副教授的课件。这里推荐两个好网站（1）读秀，IP识别，浙大的同学可直接登录，里面可以留下邮箱，就会有工作人员帮你搜索文献然后发到你邮箱（2）康健世讯，某附属医院购买的数据库，需要密码（需要可发短信问我哈），不过今年9月份好像会过期搜索时及时保存搜索结果（如Pubmed可以注册一下，就能保存了）。搜索步骤就要在文章中体现成下表4.文献质量评估及数据提取。这个部分其实没什么具体可以介绍的，也是最烦人的一点，仔细阅读文章，找到能用的所有数据。学会转化数据，如：直接从图中测量Mean和SD，将四分位数据转化为Mean+SD，只有Mean的时候如何估计SD等等。实在不行，可以联系原作者，有礼貌地索要数据。事先做好表格，数据往里填，一个格子只用一个数据，等到你把他往分析软件里面搬的时候，就发现有多方变了。文献的质量评价方面，阅读别人的文章，学习别人的评价方式对自己引入的研究进行质量评价，还有别忘了引入文献的基本信息也是要写进去的。文献的质量评价是很重要的，决定了meta的可可信程度，对于低质量的文献，甚至可以在分析中直接删除。我采用的是腰背部手术文献的质量分析表，由十二项组成（具体的见图，不翻译了），每一项质量评价如果该研究有做到就打Y，得一分，累计下来，按从高到低划分质量档次。5.数据分析数据分析是meta分析的重点。目前常用的软件不多，推荐Stata和RevMan。RevMan比较好上手，图片比较好看，而且是Cochrane出品的，被各类杂志认可，缺点是缺少某些复杂的功能。下面以Revman为例：数据栏采用“傻瓜式”输入法上面是输出结果（已经被我PS成比较好看的了）。具体操作不想赘述，详见但是有几点需要说明：（1）异质性：可以用I2来评价，异质性的意思是不同研究间差异太大。如果异质性太大，分析结果就会不可信，解决方法有回归分析和亚组分析（2）随机模型和固定模型：这个很难理解，简单记住：I2大于50%，用随机模型，否则反之。（3）回归分析：Revman中无法直接实现回归分析，可以使用Stata。如果引入文章数量小于10篇，则不能（或无需）进行回归分析。（4）亚组分析：根据不同因素分不同亚组，分开进行分析，如是否是随机性研究，从而可以：1.减少异质性；2.发现因素对结果的影响6.各分析的质量评估这个和前面的文献质量评估是不一样的，是对你的每一个分析的质量进行评估，常用的标准是GRADE（Google就能查到，还有软件，里面有说明，其实这个软件完全是多余的，不过有了确实方面点）还有就是漏斗图，这个我想大家都知道，评价发表偏倚的，也是要的，Revman就可以实现，很好用7.成文与投稿于是，具备以上一些要素，然后你再写点引言、分析就行了，投稿方面与一般的文章无差别，但有以下几点需注意：（1）投稿的杂志选择，是否都接受meta分析。投稿的杂志是不是符合你的心理预期，另外可以结合学校/医院特点，如学校订的Top期刊首先考虑。（2）文章类型的选择。Meta分析在不同杂志被认为是不同类型的文章，一些是Review，也就是综述，而有些则是Article有些是Systemtic review但在ISI中查询可以发现是Article。Article的文章在毕业、晋升等方面与review有很大的不同，所以如果有这个需要的可以用ISI查一下用类型的文章在ISI中显示的类型，因为晋升的话，你就要拿着在学校图书馆开ISI检索证明，所以那个显示什么就是什么。（3）最后一点，meta分析不像实验性研究，很可能被人抢先而你的努力白费了，所以一定要非常快！切记！

meta分析论文，举例说明写法如下：

1、确定产品

当我们有一个想法，然后确定生产何种产品，就是我们Meta分析论文选题的过程。经过一番调研，我决定生产橙汁，因为现在的橙子是低成本的水果，且目前市面上橙肉含量高的饮品非常少，所以生产出来的橙汁会是一个有竞争力有市场的好产品。

这就意味着，当我们想要写一篇Meta分析论文时，要关注到现在的研究空缺，这样的Meta分析论文会更加容易发表，更具竞争力。

2、寻找原材料

确定生产方向后，接下来我需要走访橙子种植基地，寻找满意的橙子。因为不知道哪一个地方的橙子是最符合我的需求的，所以我将县里每个镇的橙子都买回了家里。这就相当于写Meta分析论文过程中的文献检索环节，全面检索数据库，不遗漏每一篇相关文献。

常见的英文数据库有：PubMed、Embase、webof science、MEDLINE、Ovid、ScienceDirect、Cochrane等，中文数据库主要是万方、维普、知网等，写Meta分析论文，检索这个环节工作量相对比较大，花费的时间较多！

3、筛选品种

尽可能多的寻找到我需要的橙子品种，接下来我需要按照我的规划逐一品尝挑选我需要的橙子品种，确定供货来源。首先，橙子必须果粒饱满，排除掉一批水分不足、口味偏酸、价格偏高的橙子，剩下来的都是我所需要的了。这一步就是写Meta分析论文过程中，制定排纳标准的步骤。这一步需要根据Meta分析论文的选题情况，具体情况具体制定排纳标准。

4、进行采购评估

选择好了原材料的供应商，接下来我需要实地去种植基地采购我所需要的橙子，并为原材料出具一份质量评级表，让我的消费者以后可以放心的饮用我的橙汁。

采购挑选评估橙子的过程，就是我们写Meta分析论文过程中，文献质量评价的步骤，一个橙子的好坏直接影响了一瓶橙汁的品质，被纳入的文献质量同样也会直接影响我们最终写出的Meta分析论文的质量，所以我们必须对每一篇文献进行质量评价，让读者对我们所纳入的文献质量有充分认识，放心“食用”这篇Meta分析论文。

5、生产-削皮剔肉

有了原材料橙子，下一步需要把橙子削皮切块，把果肉取出来。

这一步相当于写Meta分析论文中的信息提取的步骤。写Meta分析论文时，纳入的文献都是完整的论文，而我们实际要使用分析的仅仅是文献中的研究数据和研究方法，所以我们必须要数据通过表格提取出来。

6、生产-榨汁

有了果肉，就很简单啦。直接把材料倒进机器，让机器为我们榨汁即可。

同样，Meta分析论文有了数据就比较简单了，只需要把数据丢进软件，让软件为我们分析即可，这一步就是我们写Meta分析论文中的数据综合步骤。STATA、R语言、RevMan这些软件都可以做到。

7、送检-排除异质性

榨汁完成后，需要将橙汁送检，让相关机构检测我们的橙汁是否含有其他杂质，并为我们出具一个证书，这样就可以让消费者放心购买我们的产品了。

而在写Meta分析论文时，同样也需要进行这一步，通过综合分析得到Meta分析论文的结论后。我们还需要检测各个文献之间的差异性，确定文献之间的异质性有多大，以判断结论是否可信。

因为在综合阶段我们是将数据混合到一起进行分析，如果被我们提取的两个文献本来差异性就很大，那我们的直接将他们混合进行分析，出来的结果误差非常大，这可能导致我们写出来的Meta分析论文没有研究意义。

这一步就是我们Meta分析论文的异质性检验，如果通过异质性检验得出结论存在较大的异质性，我们就需要进一步分析异质性的来源，排除异质性以及选择不同的效应模型进行再一次的数据综合。

8、排除造假风险

到这一步，我得到了一批好喝的橙汁，但是新的问题出现了。我如何保证橙汁口味的稳定性，确定橙汁中没有混入其他影响性因素呢，所以为确保最后批量生产后产品，品质的稳定性，我重新再买入了一批橙子，排除一些看起来不太靠谱的供应商的原材料，或者再加入一条榨汁技术不同的生产线，重新生产橙汁。

如果每一项调整，口味变化都不大，证明我的生产流程是稳定可信的，橙子品质也是统一过关的，我可以实现批量生产；相反，如果改变了其中一项，口味就发生了巨大的变化，过酸或者果肉过细，这些都很大程度上影响了我橙汁的口味，说明其中某项影响因素的影响很大，要实现稳定的批量生产就必须对这些影响因素再做进一步测试。

这也就相当于Meta分析论文中的敏感性分析。敏感性分析是指改变纳入标准（特别是尚有争议的研究）、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料，观察合并指标的变化，如果排除某篇文献对合并效应量有明显影响，即认为该文献对合并RR敏感，反之则不敏感。

9、排除隐瞒风险

最后，我们在测试生产品质时，只购买了一小批橙子，供应商给了我们长得又大又好的橙子，生产出来的结果是稳定可靠口味好的。那其他没有给我们的个头稍小，品质稍次的橘子呢？

不能排除某些供应商为了合作，只向订购商出示品相好的，而刻意隐瞒品相差的。所以最后我们只需再次确定供应商是否品质稳定，刻意展示好的而回避不好的，如果没有，我们就可以实现量产了。

在写Meta分析论文里，这就是最后一步，评价发表偏倚。橙汁好喝可能是因为你选到了供应商可以给你的好橙子，而在实际生产中也许并没有那么品相完美的橙子。

同样因为在医学统计研究中，阳性结果往往比阴性结果更容易发表，所以我们纳入的文献可能本身是因为“品相好”的文献被提供给了我们，我们还需要考虑到那些未发表的“稍次”的文献是否会影响我们的结果。可以通过评价漏斗图是否不对称，识别发表偏倚、Begg和 Egger法是检验漏斗图对称性、Trim法和失安全数法等实现检验。

10、生产调研阶段结束

到此为止，我们基本上完成了工厂的搭建，当然后续还需要拓展市场、营销、售后之类的才能真正意义上实现企业运转，也就类似于Meta分析论文的后续的写作、格式排版等等，但是最重要的“产品”我们已经生产完成，只要产品够硬，后续的都很简单啦~

写Meta分析论文有严格的流程要求，如果你真的想在今年发表一篇Meta分析论文的话，小编还是建议大家，可以试一试安排系统的meta分析学习，避免因为不规范的学习耽误研究进度。