Meta分析以其简单粗暴而闻名,的确单从技术上说并不难,但考验研究者的耐心与诚意。做好了可能加分不是特别大,但如果做坏了,却很容易给自己招黑。
所以做之前先要搞清楚一些“道”的东西,那就是在你走向Meta的统计学技术层面之前,要跨过的一道道坎。
1确定主题
当你发现了一个具体的临床问题,已有不少学者展开了相关的观察或实验研究,但结果又有点争议,这时做Meta价值比较大,比较容易发表。
做前应明确Meta分析类型(如RCT研究、队列研究、病例对照研究等),查新并且制定一套研究设计方案。
2 文献检索
做Meta分析时检索文献跟平时阅读可不一样,一定要全面搜索各大数据库,如MEDLINE、EMBASE等;不仅要有正式发表的文献,还要检索灰色文献(如会议论文、已完成而未发表的实验结果、学位论文、专著内的章节、制药工业的报告等等)。
原则就是多途径、多渠道、最大限度,最后写文章时要有所体现,还要报告检索策略。
3 提取资料
阅读原始文献,从资料、方法学和结果等里面提取以下资料:
(1)研究对象的一般特征。如年龄、性别、种族、疾病分期、诊断标准、干预措施、测量方法、样本量等。
(2)原始研究观察结果(结局效应值)。一般包括:计数资料,如有效率、治愈率、病死率等;计量资料,如血压、脉搏、血清胆固醇、谷丙转氨酶等。
(3)原始研究文献质量评价。根据研究类型,对纳入的文献逐一进行评价。
4统计学分析
Meta分析的核心是合并数据和处理异质性(个体研究间报道结果差异),并对结果进行解释。
对于比较关系计数资料(如有效率等),Meta分析是计算合并的风险比、或优势比、危险差等(RR、OR、RD);对于比较关系计量资料(如血压),Meta分析则是计算合并的均数差(如WMD、SMD)。
5结果讨论
实验组和对照比较,有差别还是无差别(风险比高了,还是低了;合并均数差多大,可分组阐述),这些结果说明了什么?真实性和证据强度怎样?研究对现实有什么指导意义和应用价值?当前研究还有哪些缺陷?结论和未来研究的建议等。
大多数人在开始一篇Meta分析之前并没有准备好,没有想清楚Meta分析到底是什么,最终导致论文中途夭折,浪费了大把青春好时光。
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