META分析流程(超级实用)
- 格式:ppt
- 大小:4.69 MB
- 文档页数:87
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。
r语言跑网络meta分析的流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成,希望大家下载以后,能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改,请根据实际需要进行相应的调整和使用,谢谢!并且,本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料,如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等,如想了解不同资料格式和写法,敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!R语言进行网络Meta分析的详细流程网络Meta分析是一种统计方法,用于整合多个研究结果,特别是在存在多种干预措施或比较组时。
系统综述:meta分析的实施步骤1. 简介Meta分析是一种系统综述的方法,通过整合多个独立研究的结果,以统计的方式评估研究之间的一致性和差异性。
Meta分析的目的是通过合并数据,提供一个更为准确和可靠的效应估计,从而为决策者提供科学依据。
2. 步骤2.1. 确定研究问题在进行meta分析之前,首先需要明确研究的目标和问题。
确定研究问题可以帮助研究者明确自己需要合并哪些研究的数据,以及需要评估什么样的效应。
2.2. 确定包含和排除标准确定包含和排除标准是指确定符合研究问题的研究并筛选出合适的研究。
通常,这些标准包括研究类型、样本量、研究设计等。
这一步骤的目的是确保所选研究的质量和可比性。
2.3. 搜索和筛选研究在这一步骤中,需要对相关数据库进行搜索,并根据确定的包含和排除标准对检索到的研究进行筛选。
筛选研究的过程可以包括初筛、全文阅读和最终筛选。
只有符合研究问题和标准的研究才会被保留下来。
2.4. 提取数据一旦确定了符合研究问题和标准的研究,就需要从每个研究中提取所需的数据。
通常,需要提取的数据包括样本量、效应量和相关的统计指标。
提取数据的过程需要按照统一的数据提取表格或表单进行。
2.5. 进行数据分析在完成数据提取后,可以开始进行数据的统计分析。
常用的分析方法包括计算效应量的加权平均、计算异质性和进行子组分析等。
这些分析方法可以帮助研究者判断研究之间的差异和一致性。
2.6. 评估偏倚风险评估偏倚风险是meta分析中非常重要的一步,它可以帮助研究者判断所选研究的质量和可信度。
常用的评估偏倚风险的工具包括Cochrane Collaboration’s risk of bias tool和Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale等。
2.7. 进行结果的解释和展示完成数据分析后,需要对结果进行解释和展示。
可以通过表格、图形和描述性文字等方式来呈现结果。
此外,还可以进行敏感性分析和亚组分析等进一步分析,以检验结果的稳定性和可靠性。
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。