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Meta 分析的基本步骤
(1)明确简洁地提出需要解决的问题。
(2)制定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验。
(3)确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献。
(4)资料选择和提取，包括原文的结果数据、图表等。
(5)各试验的质量评估和特征描述。
(6)统计学处理。
a．异质性检验（齐性检验）。
b．统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及95%的置信区间）并进行统计推断。
c．图示单个试验的结果和合并后的结果。
d．敏感性分析。
e．通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”了解潜在的发表偏倚。
(7)结果解释、作出结论及评价。
(8)维护和更新资料。
随着Meta分析的不断推广，国内涌现了大量meta分析，为临床实践提供了良好的支持。
本文对Meta分析的一般步骤进行介绍，使读者能对Meta分析有一个初步了解，方便日后撰写相关论文。
Meta分析的一般步骤包括：1. 确定主题：主题应从PICOS五个方面加以考虑：Participants，研究者需考虑研究对象的疾病特征（组织学类型、病情等）和社会人口学特征（种族、年龄、性别等）；Intervention，干预手段，临床研究中主要指治疗方法；Comparison，对照组特征；Outcome，结局指标，应注意定义明确，同时考虑结局指标是二分类还是连续型变量，对后期数据提取和统计分析非常重要；Study，研究类型，考虑纳入RCT、队列研究、病例对照研究或者是横断面研究？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。
确定主题后，Meta分析的题目便可确定，如：To assess the effects of[intervention] for [health problem] in [types of people,disease or problem and setting if specified]: a meta-analysis of [study type]学meta分析，加Q 29848912492. 确定文献纳入、排除标准：同样从PICOS五个方面加以考虑，并根据检索到的文章进行适当修正。
此处不再赘述。
3. 制定检索策略、检索文献：检索策略的制定主要从3方面进行考虑：①检索词：结合主题进行考虑，并以恰当逻辑关系词进行连接；②数据库选择：中文通常为万方、维普、CNKI、SinoMed，英文有PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane Library等；③其他：语言、发表年限有无限制。
学meta分析，加Q 2984891249文献检索的原则为多途径、最大限度收集资料，保证查全，同时兼顾查准；注意：制定好检索策略，进行“试运行”，根据检索结果不断修正检索策略。
收藏Meta分析步骤详解，以及常见问题解析（二）前几日的《收藏|Meta分析步骤详解，以及常见问题解析（一）》中已经介绍了Meta分析步骤中的前三步：选题和立意、文献检索、对文献的质量评价和数据收集。
今天我们继续第三步，从统计分析的指标开始讲起：统计分析的指标（一）、异质性检验1检验原理：meta 分析的原理首先是假定各个不同研究都是来自非同一个总体(H0:各个不同样本来自不同总体，存在异质性,备择假设H1，如果p>0.1，拒绝H0, 接受H1,，即来自同一总体)这样就要求不同研究间的统计量应该接近总体参数真实值,所以各个不同文献研究结果是比较接近,就是要符合同质性,这时候将所有文献的效应值合并可以采用固定效应模型的有些算法,如倒方差法,mantel haenszel 法,peto法等。
2分类：异质性检验，包括三个方面：临床异质性，统计学异质性和方法学异质性，作meta分析首先应当保证临床同质性，比如研究的设计类型、实验目的、干预措施等相同，否则就要进入亚组分析，或者取消合并，在满足临床同质性的前提下（非常重要，不能一味追求统计学同质性，首先考虑专业和临床同质性），我们进一步观测统计学同质性。
临床异质性较大时不能行meta分析，随机效应模型也不行。
只能行描述性系统综述（systemic reviews,SR）或分成亚组消除临床异质性.解决临床异质后再考虑统计学异质性的问题。
如果各个文献研究间结果不存在异质性（p>0.1），选用固定效应模型（fixed model），这时其实选用随即效应模型的结果与固定效应模型相同；如果不符合同质性要求，即异质性检验有显著性意义(p<>此外，这里要说明的是，采用的模型不同，和合并效应值的方法不同，都会导致异质性检验P值存在变动,这个可以从算法原理上证明,不过P值变动不会很大，一般在小数点后第三位的改变。
异质性检验的Q 值在固定模型中采用倒方差法和Mantel-haenszel法中也会不同。
Meta分析数据处理流程1 一、制定检索策略，确定纳入研究的文献按照选题指定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献资料选择和提取，包括原文的结果数据、图表等各试验的质量评估和特征描述统计学处理结果解释、做出结论及评价维护和更新资料。
1 二、研究质量和评价一个Meta分析质量的高低取决于单个研究的质量，文章质量评价的方法很多，根据研究类型确定评价方法。
随机对照研究选择Cochrane风险偏倚评估工具，非随机对照研究用The Newcastle-Ottawa Scale量表。
1 三、研究质量和评价数据提取之前设计好提取数据的表格，如果纳入的问献比较多，返工是个很郁闷的事儿。
我们把需要的文献数据提取到表格中。
例：1 四、研究质量和评价数据分析就是把数据放到Revman，STATA等软件里，剩下的工作软件就帮你完成了，我们以Revman为例，简单介绍一下流程。
（一）添加研究接下来就是重复工作，把所有表格里的研究都填进去就可以了，研究录入之后，就是Addcomparison。
（二）添加一个比较（三）添加结局指标（四）生成森林图1 五、异质性评价世界上没有一模一样的研究，我们纳入的文献一定存在差异，异质性分析就是检测这个差异。
异质性评价可以通过森林图和漏斗图展示，以数值Q统计量，I2统计量评价。
如果异质性大，数据处理的方法包括亚组分析，敏感性分析和meta回归等。
后面的报告中我们会详细介绍。
1 六、发表偏倚的识别做一个Meta分析，往往阳性结果的文章比阴性结果多，主要是因为阳性结果更容易发表，所以可能有很多阴性结果的文章没有发表，如果考虑到这部分数据，可能分析结果会有不同。
为了控制偏倚，主要的方法是尽可能全面的搜集文献，常用的评价方法是观察漏斗图是否对称。
常用的方法是Begg和Eggers检验。
Trim法也可以用于处理偏倚。
1 七、敏感性分析敏感性分析的常用方法主要是分析单项研究的影响，删除某一研究，重新分析后，观察是否影响结果。
meta分析的基本步骤是什么-附实例讲解，meta分析七步快速见刊策略本文来剖析一下，meta分析的基本步骤之：七步走。
meta分析的基本步骤是这样的：选题→制定检索策略→确定纳入和排除标准→初筛复筛→文献质量评价→提取数据→数据分析和写作。
但是上面7个步骤，但凡懂点儿meta分析的都知道。
我们如何从一般的步骤中得到不一般的方法呢。
接下来就说说从meta分析的基本步骤中如何做出差异点。
1、meta分析的基本步骤（选题≈成败）meta分析的选题不是一门玄学，好的选题一定是重要的、具有临床意义的、创新性的，是灵魂核心。
不超过一行的题目，几乎决定了你的文章能发在几区，当之无愧的高分期刊敲门砖。
找好切入点需要分析5个因素：重要性。
选题切记要和临床实际应用联系，解决重要而又没解决的问题。
如果你用meta分析解决了一个很多临床医生都在乎的问题，那不用说你的文章能中SCI了，而且很可能冲击高分期刊。
现在很多人写meta的尴尬点在于：他们写的都是自己关心的，闭门造车造出来的文章没有人在意，这样的文章怎么可能发得出去。
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，没有火花的碰撞怎么会有好的想法。
如果能找到有争议的选题，那你的meta分析已经具备成功的条件了。
争议性大致可以分为临床实践中治疗效果的争议性，研究结果的争议性，证据不具说服力。
那如何找争议呢？大家可以请教领域内的专家，并且通过大量阅读文献的方式就能知道哪些选题可以纳入备选。
meta分析的基本步骤之选题要有创新性。
已经发表过的meta分析，我们还有必要作为选题吗？关于这个问题，其实我的个人建议是：如果近两年有关于这方面的多篇新文献，那你可以做，等同于对前人的完善和更新，也具有创新性。
但更新别人写过的选题，请注意：第一，难度会很大。
要找到新的切入点谈何容易。
第二，易翻车。
也许这就是前人计划埋的坑，这个坑他更希望由自己来填补，所以在你哼哧哼哧开整的时候，他可能新补充的研究又出来了。
meta分析数据处理流程方法英文回答：Meta-analysis is a statistical technique used to combine and analyze data from multiple studies on a specific research question or topic. It involves a systematic review of the literature, data extraction, and statistical analysis to provide a comprehensive summary of the available evidence.The data processing workflow for conducting a meta-analysis typically includes the following steps:1. Formulating the research question: This step involves clearly defining the research question or objective of the meta-analysis. It is important to specify the inclusion and exclusion criteria for selecting studies to ensure the relevance and quality of the data.2. Literature search: A comprehensive search isconducted to identify relevant studies. This involves searching electronic databases, such as PubMed or Web of Science, as well as manual searching of reference lists and contacting experts in the field. The search strategy should be transparent and replicable.3. Study selection: In this step, the identified studies are screened based on predefined inclusion and exclusion criteria. Each study is evaluated independently by two or more reviewers to ensure consistency and minimize bias. Any discrepancies are resolved through discussion or by involving a third reviewer.4. Data extraction: Data extraction involves systematically extracting relevant information from each included study. This typically includes study characteristics (e.g., study design, sample size), participant characteristics, intervention/exposure details, outcome measures, and effect sizes or relevant statistics. It is important to ensure accurate data extraction to minimize errors.5. Statistical analysis: The extracted data are then analyzed using appropriate statistical methods. This may involve calculating summary statistics, such as effect sizes or odds ratios, and conducting meta-regression or subgroup analyses to explore sources of heterogeneity. The choice of statistical methods depends on the nature of the data and research question.6. Assessment of heterogeneity: Heterogeneity refers to the variability in effect sizes across studies. It is important to assess heterogeneity using statistical tests, such as the Q-statistic or I^2 statistic. If significant heterogeneity is present, further exploration through sensitivity analysis or subgroup analysis may be necessary.7. Publication bias assessment: Publication bias refers to the selective publication of studies based on their findings. It is important to assess publication bias using statistical tests, such as funnel plots or Egger's regression test. If publication bias is detected, appropriate adjustments, such as trim-and-fill analysis, may be applied to account for it.8. Interpretation of results: The final step involves interpreting the results of the meta-analysis and drawing conclusions based on the available evidence. This includes discussing the strengths and limitations of the included studies, the overall effect size, and any implications for practice or future research.中文回答：meta分析是一种统计技术，用于结合和分析关于特定研究问题或主题的多个研究数据。
Meta分析基本步骤（一）提出问题，拟定研究计划。
选择临床热点问题：注意时效性（二）检索相关文献。
（三）根据纳入、排除标准筛选文献（四）提取纳入文献的数据信息a)一般要求2人进行b)事先设计表格（五）纳入研究的质量评价a)达不到分值标准可以排除（六）资料的统计学处理（七）敏感性分析（八）结果分析和讨论一、选题与立题a)形成需要解决的临床问题i.疾病的病因学探讨:ii.治疗方法效果评价：某方法是否优于另一种方法;iii.诊断方法评价：某因子在某肿瘤方面的预测作用；iv.生存预后分析进行系统评价的最初阶段就应对要解决的问题进行精确描述，包括人群特征（疾病分型、分期）、治疗手段或暴露因素的种类、预期结果等,合理选择进行评价的指标.b)结合自己的研究方向、平时阅读文献、科研讨论、参加学术会议等获得好的选题；及时去Pubmed检索他人是否已发表i.注意有无类似分析发表ii.已发表结果评价，是否有再次分析的意义：(1）结果有无重大变化；（2)已发表结果有无缺陷iii.对已发表2周内的文献进行评价（Letter)二、文献检索（一）检索策略的制定要求查全和查准。
推荐自由词（text word search)或医学主题词（medical subject headings(Me SH))检索（二）文献检索,获取全文国内的有维普全文VIP、CNKI、万方数据库外文的有Pubmed、OVID、Embase(Scopus可能包含，可以替代）等获取全文途径：PubmedGoole学术搜索给通讯作者发email向国外朋友求助零点花园（www。
soudoc。
com/bbs/）、丁香园等文献求助版块（三）文献管理推荐使用endnot、noteexpress和医学文献王等文献管理软件进行检索和管理文献三、纳入和排除标准1、制定标准考虑四个方面a)研究对象：疾病类型、年龄、性别、病情严重程度等作出明确规定；b)研究设计类型:明确规定哪些类型的设计可以纳入:c)暴露或干预措施:暴露或处理的程度、一致性；干预措施的剂量、强度、病例依从性等；d)研究结局:量化的、可比的研究结局、随访年限.另外：类似文献的标准可作参考2、筛选文献严格按照标准筛选文献。
meta-analysis指南Meta - Analysis指南。
一、Meta - Analysis简介。
Meta - analysis（元分析）是一种对多个独立研究结果进行综合统计分析的方法。
它旨在通过整合相关研究的数据，增大样本量，提高统计效能，从而更精确地估计研究效应，解决单个研究可能存在的样本量小、结果不稳定等问题。
二、Meta - Analysis的步骤。
（一）提出研究问题。
1. 明确研究目的。
- 确定想要探究的总体效应，例如某种治疗方法对特定疾病的疗效、某个风险因素与疾病发生的关联等。
- 问题应该具有明确的研究对象、干预措施（如果有）、对照（如果有）和结局指标。
例如：“不同类型的运动干预对肥胖青少年体重减轻的效果比较”。
2. 检索相关研究。
- 选择数据库。
- 常用的数据库包括PubMed、Embase、Web of Science等。
根据研究领域的不同，可能还需要检索专业数据库，如Cochrane图书馆（在循证医学领域非常重要）、PsycINFO（心理学领域）等。
- 制定检索策略。
- 确定关键词和检索词的组合。
例如，对于上述运动干预的研究问题，可以使用“运动干预”、“肥胖青少年”、“体重减轻”等关键词，通过逻辑运算符（如“AND”、“OR”）构建检索式。
同时，要注意不同数据库的检索语法可能有所差异。
- 检索的全面性。
- 除了电子数据库，还应考虑检索灰色文献（如未发表的研究报告、学位论文等），以减少发表偏倚。
可以通过搜索特定机构的知识库、联系相关领域的专家获取未发表的研究。
（二）文献筛选。
1. 初筛。
- 根据题目和摘要，排除明显不相关的文献。
例如，如果研究题目中未涉及研究问题中的关键要素，如运动干预和肥胖青少年，就可以初步排除。
2. 复筛。
- 获取初筛后可能相关文献的全文，仔细阅读并根据预先设定的纳入和排除标准进行筛选。
纳入标准可能包括研究类型（如随机对照试验、队列研究等）、研究对象的特征（如年龄范围、疾病严重程度等）、干预措施的具体细节、结局指标的测量方法等。
meta基本步骤
Meta分析是一种统计分析方法，用于综合多项研究的结果以评估某一问题或干预的效果。
进行Meta分析的基本步骤如下：
1. 确定研究问题：明确Meta分析的研究目标和问题，包括研究的类型、研究对象、干预措施等。
2. 制定纳入和排除标准：设定明确的标准来决定哪些研究应该被包括在分析中，哪些应该被排除。
这些标准应基于研究设计、样本大小、发表状态等因素。
3. 文献检索和筛选：系统地检索数据库和其他来源，找到所有相关的研究。
根据纳入和排除标准筛选出符合条件的研究。
4. 数据提取：从选定的研究中提取关键信息和数据，包括研究特征、参与者特征、干预措施、结果指标等。
5. 质量评估：评估所选研究的质量和偏倚风险。
可以使用不同的工具来评估随机对照试验和非随机研究的质量。
6. 数据分析：使用统计软件对提取的数据进行分析。
这包括计算效应量、进行异质性检验、探索亚组分析或敏感性分析等。
7. 解释结果：解释Meta分析的结果，包括效应量的大小和方向、异质性的可能来源、研究质量对结果的影响等。
8. 报告和讨论：撰写报告，详细描述Meta分析的方法、结果和结论。
讨论研究的局限性、未来研究方向和临床实践的意义。
9. 更新Meta分析：随着新研究的出现，定期更新Meta分析，确保其结果保持最新和相关性。
通过遵循这些步骤，研究者可以确保Meta分析的系统性和透明度，从而提供可靠的证据支持决策制定。
图说Meta系列：最详细的Meta分析步骤
曾经无知的我写下“本系列推送将规范meta分析的撰写”，如今系列推送完毕，回头再看，才发现有诸多不完美，规范更加谈不上。
我们未能详细的介绍meta分析的方方面面，仅针对一般步骤进行了简单介绍，对于深奥的meta分析来说，仅仅是为大家起到了入门的作用。
如何处理不同类型的数据，如何制作其他类型的meta分析都未能介绍，只能期待以后有更多的机会。
当然，我们相信随着meta分析的方法学的不断完善，系列推送的内容也终将被时代抛弃，只有保持不断学习，才能够立于不败之地。
谢谢大家的支持与鼓励！
系列推送汇总
Meta分析统计方法全攻略
图说meta一：临床研究的类型
图说meta二：证据等级图
图说meta三：meta分析的类型
图说meta四：meta分析的步骤
图说meta五：meta分析选题原则与步骤
图说meta六：文献检索概述
图说meta七：文献筛选暨Endnote使用方法简介
图说meta八：质量评价暨偏倚风险评估工具简介
图说meta九：质量评价图暨RevMan软件使用方法简介
图说meta十：森林图简介
图说meta十一：森林图暨RevMan软件使用方法简介
图说meta十二：森林图暨Stata软件使用方法简介
图说meta十三：漏斗图简介
图说meta十四：漏斗图暨Stata软件使用方法简介
图说meta十五:系统评价PRISMA报告标准简介。
