元分析和meta分析区别

一元分析初了解 Meta分析是运用定量方法去概括(总结)多个研究结果的系统评价,是文献评价中,将若干个研究结果合并成一个单独数字估计的统计方法。 以综合已有的发现为目的,对同一个问题的跨研究进行综合的统计分析方法。目前已发展为:综合多个同类研究的结果, 对研究效应进行定量合并的分析研究过程和系统方法 传统综述和元分析的区别: 二元分析的过程 一、提出问题与假设 判断研究价值:理论价值与临床应用价值 理论价值方面,可看是否实现可重复的研究,解决有争议的不一致的问题,指明未来研究方向 应用价值主要指指导临床实践(影响疗效的潜在因素的控制) 可行性方面,数量不能过少,缺乏说服力;是否有理论支撑 判断是否可进行元分析 问题提出的几个因素:研究对象、研究设计、处理因素(干预措施)、研究效应(因变量,结局变量);同时也要考虑热点问题:临床流行病学调查;领域热点文献等。 提出假设主要是在理论基础 和 已有的相关研究基础上,注意证据的质量(高影响因子期刊+高被引文献) 总结评价同一主题元分析研究:确定效果量类型、调节变量;并提出相应的假设(选择随机模型还是固定模型) 明确效果量:干预效果量一般指合并效应量d和g; d: 无校正标准化均数差(适用统一量纲);g: 校正d值,常用量纲不统一 效果量的标准:02 小,05中等, 08大。 常用数据来源:后测对照组与实验组的均值、标准差、各组样本量。 相关研究的效果量:合并相关系数 r,标准: r≤010低相关,010<r<040 中等相关,r≥ 040 高相关。常用数据来源:相关系数、样本量 调节变量:主要用作亚组分析和元回归分析;选择思路: 第一、从系统综合分析:PICO因素(下文配图);第二、找出同类研究中存在结果有争议或不一致的影响因素;第三、已有研究尚未探究的因素,尝试编码探究。 PICO因素 二、收集数据与评价 文献检索与筛选(全面:计算机检索、人工检索等——避免选择偏差) 1制定检索策略与筛选标准:确定检索词、数据库以及相关的筛选标准

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。

2idea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>

在结果中最先展示。图中描述了原始研究的纳入排除过程。metacyc提供了流程图的模板，推荐使用该模板。请参考以下步骤。

1、流程图最上面展示的是初始获取的文献数量，最下面展示的是最终纳入分析的文献数量，中间部分展示文献的纳入排除过程。

2、流程图可以归纳为四部分：文献获取、文献筛选、文献入排和文献纳入。

3、向下的箭头表示文献选择过程，向右的箭头表示每一步中排除的文献和原因。

R中rmeta程序包是R语言专门进行meta分析的一个程序包，当然类似的meta分析程序包在R语言中非常多,比如 meta，metafor等网页链接

。cochrane是rmeta程序包里面自带的一个用于meta分析的演示数据库。该数 据库是7个随机对照实验的数据，该数据库拥有5个变量（name,evtrt,ntrt,evctrl,nctrl)，7个观察值（对应7个随机 对照实验）网页链接

系统评价(systematic reviews)是对新开发的或改建的系统，根据预定的系统目标，用系统分析的方法，从技术、经济、社会、生态等方面对系统设计的各种方案进行评审和选择，以确定最优或次优或满意的系统方案。

Meta分析中文译为“荟萃分析”，定义是对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。

Meta分析适用范围

广义上的Meta指的是一个科学的临床研究活动，指全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析，再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程；

狭义上的Meta指的是一种单纯的定量合成的统计学方法。

以上内容参考 百度百科-Meta分析

以上内容参考 百度百科-系统评价

1 可能是因为meta分析需要对文献进行筛选和评估，并且需要有专业的统计学知识，对于一般的写手来说比较困难。

2 另外，meta分析需要要求选题非常明确和独特，如果选题不够独特，很可能会被其他人做过，这也会影响你找到论文写手的难度。

3 如果你想找到写手，建议多在学术网站或论文交流平台上寻找，也可以通过一些相关领域的论坛或社交媒体联系专业人士。

另外，也可以考虑自己学习meta分析的方法，这对于提高自己的学术研究能力也会有很大好处。

Meta分析的完整步骤，根据个人的体会，结合各位友人的经验总结而成，meta的精髓就是对文献的二次加工和定量合成，所以这个总结也算是对大家经验的meta分析吧。

一、选题和立题（一）形成需要解决的临床问题：系统评价可以解决下列临床问题:1病因学和危险因素研究;2治疗手段的有效性研究; 3诊断方法评价;4预后估计;5病人费用和效益分析等。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,包括人群类型(疾病确切分型、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 。（二）指标的选择直接影响文献检索的准确性和敏感性，关系到制定检索策略。（三）制定纳入排除标准。二、文献检索（一）检索策略的制定这是关键，要求查全和查准。推荐Mesh联合free word检索。（二）文献检索，获取摘要和全文国内的有维普全文VIP，CNKI，万方数据库，外文的有medline ,SD，OVID等。（三）文献管理强烈推荐使用endnote，procite，noteexpress等文献管理软件进行检索和管理文献。查找文献全文的途径：在这里，讲一下找文献的过程，以请后来的朋们参考（不包括网上有电子全文的）：1查找免费全文：（1）在pubmed center中看有无免费全文。有的时候虽然没有显示free full text，但是点击进去看全文链接也有提供免费全文的。我就碰到几次。（2）在google中搜一下。少 数情况下，NCBI没有提供全文的，google有可能会找到，使用“学术搜索”。本人虽然没能在google中找到一篇所需的文献，但发现了一篇非常重 要的综述，里面包含了所有我需要的文献（当然不是数据），但起码提供了一个信息，所需要的文献也就这么多了，因为老外的综述也只包含了这么多的内容。这样，到底找多少文献，找什么文献，心里就更有底了。（3）免费医学全文杂志网站。

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