mate分析的步骤(mate分析)

斑块缩小，心血管事件减少！JAMA子刊Meta分析

入门干货 | 新手0基础也可以搞定一篇高质量 Meta 分析

大家好，我是科研资料帮，你身边的科研小助手~想要更多资源请看文末！

Meta分析是目前应用最为广泛的一种统计学方法之一。 它能够将同一个研究问题现存的多项独立结果进行系统分析、定量综合，来检验来揭示干预或者暴露是否有显著作用，用于评估治疗疗效或者设计新的研究等。目前，Meta分析已被广泛应用于流行病学、心理学、教育学、循证医学及遗传学等领域的研究。

大家都知道Meta分析不用做实验、发文快，是临床医生入门科研的首选

但是对完全0基础的医生来说，自学起来还是有一定难度的：选题没思路、写作模板不知道上哪儿找、软件玩不动……

小编今天为大家收集整理的是Meta 分析零基础视频教程 ，一共11个学习视频，教你如何正确高效的使用Meta分析。

具体领取方式详见文末~

资源如下

资源内容

Meta 分析零基础教程

第01节 新手上路视频一

第02节 新手上路视频二

第03节 新手上路视频三

第04节 新手上路视频四

第05节 新手上路视频五

第06节 RevMan 视频教程一

第07节 RevMan 视频教程二

第08节 RevMan 视频教程三

第09节 stata 视频教程一

第10节 stata 视频教程二

第11节 stata 视频教程三

……

注：篇幅有限，以上仅部分展示，有需要的小伙伴想要获取【Meta 分析零基础教程】更多详细内容，欢迎私信回复“分析230717”领取。

手把手教你Meta分析流程与软件操作

Meta分析零基础入门，掌握SCI论文必备技能。

来源丨医学界心血管频道

《零基础Meta分析流程及软件操作》系列课

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学习本课程你将收获：

Meta分析的基本流程和研究问题设定；

掌握文献检索、质量评价、数据提取等核心内容；

掌握Revman软件、Stata软件在RCT Meta分析、危险因素Meta分析中的应用。

讲师信息

刘宇坚，男，SCI杂志《Diabetologia》的审稿人。

近年来专注于医学统计和meta分析的研究。目前已在Critical reviews in food science and nutrition, Molecular Nutrition & Food Research, European journal of epidemiology等一区期刊发表SCI论文，累积影响因子30+，拥有丰富的meta分析和SCI文章评审经验。

研究方向：

1.临床研究设计和meta分析研究，包括干预试验、病因研究、单组率、诊断试验、剂量-反应分析、基因多态性Meta分析等；

2.糖尿病、心血管疾病等慢性疾病的风险因素研究。

《RCT meta分析》、《Dose-response meta分析》、《Meta分析入门》、《正确认识Meta分析》、《Meta分析的选题难吗》、《PICOS meta分析的关键》、《Meta分析的软件操作》、《循证医学与系统评价/Meta分析》等。

课程内容

Meta分析概述：Meta分析的起源和发展，与系统评价、循证医学的关联

RCT Meta分析范文导读：熟悉meta分析的流程、核心和重点

文献检索、筛选：通过实例演示检索词的确定与选择策略；文献筛选方法和流程

资料提取表设计与资料提取：资料提取表设计；数据提取的原则

研究质量评价：质量评价的重要性；Cochrane偏倚风险评价工具；实例练习

Meta分析异质性：异质性的定义、来源、检验方法；如何正确分析和处理异质性

Meta分析的统计方法：效应值合并；亚组分析；敏感性分析；发表偏倚检验；Meta回归

RevMan实现RCTmeta分析的演示与练习

Stata实现RCTmeta分析的演示与练习

危险因素Meta分析范文导读：该类型meta分析的特点

危险因素Meta分析的数据提取及质量评价：实例讲解数据提取的注意事项，NOS量表

Stata实现危险因素Meta分析的演示与练习

如何观看课程

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如何着手一篇Meta分析 | Meta分析的软件教程及制作步骤

Meta分析因无需做实验、无需临床数据、门槛低易入门、易发高分文章等诸多“诱人”因素，被业界评为最佳的论文写作方式。在生物医学领域，Meta分析也是多种发表类型中拥有较高被引数的类型。

Meta分析是一种基于文献资料的定量化综合评价多个同类独立研究结果的统计学方法。常用于临床试验、诊断实验和流行病学研究等多方面的综合评价。Meta分析类型常见的有常规Meta分析，网状Meta分析，累计Meta分析，Meta回归分析，单组率Meta分析，序贯Meta分析等。

1.常规Meta分析：

常规Meta分析主要基于有对照组的直接比较的研究，以合并随机对照试验、非随机对照试验、队列研究、病例对照研究的效应量为主。

2.单组率Meta分析：

Meta分析还可以对单组率进行合并。结局指标多为患病率、检出率、知晓率、病死率、感染率等的调查，基于的原始研究为横断面研究。

3.Meta回归分析：

在Meta分析时，需分析各研究间的异质性，并对异质性的来源进行探讨，Meta回归分析可评价研究间异质性的大小及来源。

4.累积Meta分析：

累积 Meta分析最早应用于1981年，是指将研究资料作为一个连续的统一体，按研究开展的时间顺序及时将新出现的研究纳入原有Meta分析的一种方法。

5.网状Meta分析：

在临床实践中，若有一系列的药物可以治疗某种疾病，但某几种药物之间的互相比较没有或很少，在这种情况下就需要间接比较。网状Meta分析主要是通过间接比较，对处于同一个证据体的所有干预措施同时进行综合评价并排序。

6.序贯Meta分析：

类似于累积Meta分析，不同的是在纳入每个新的研究时，均视为一次期中分析（interim analysis）。序贯Meta分析克服了传统Meta分析，特别是累积Meta分析的不足，最大限度的控制了Ⅰ类错误(α)。

随着循证医学的兴起，Meta分析方法越来越为人们接受和广泛应用。传统的文献综述以定性分析描述为主，而且不可避免带有主观性，而Meta分析强调对研究课题进行系统全面的文献检索，确定文献纳入和剔除的标准，并对纳入文献进行严格评价，在此基础上对结果进行定量合并。因此，通过Meta分析，可以对有争议甚至互相矛盾的研究结果得出较为明确的结论。

1. 增大样本含量，减少随机误差，提高检验效能；

2. 定量估计研究效应的平均水平；

3. 解决或调和各研究结果的不一致性或矛盾，定量综合评价效应大小；

4. 发现某些单个研究未阐明的问题，寻找新的假说和研究思路；

5. 通过亚组分析，得出⼀些新的结论。

✔ META分析软件教程

✔ META分析报告步骤

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分享meta分析的实践经验

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1.选题

Meta分析选题一般要求是研究领域内研究结果有争议性的问题或者单个研究结果的差异很大。关于争议点有一定数量的研究文献但给出的研究结果不一致。

主题的确定一般遵循PICOS原则：

P：Participant研究对象、I ：Intervention干预措施、C：Comparison 对照组、O：Outcome 研究结果、S：Study design 研究设计/研究方法

选题还应该具备实用性、必要性、科学性、创新性、可行性等条件。

2.确定纳排标准，制定检索策略

一般而言，纳入标准从研究类型、研究对象、结局指标这三个方面制定，这三者无法满足Meta分析的文献需要排除；此外，全文无法获取、样本量很小、专业性不够严谨的文献也要排除。

制定文献检索策略是用布尔逻辑运算符连接主题词和不同的自由词进行检索。

3.文献数据的筛选与选择

当确定好主题、检索词以及需要检索的数据库（如PubMed，Embase等）后，可以借助文献管理软件NoteExpress或者EndNote对检索出来的结果进行筛选和选择，各大数据库的检索步骤和检索操作不太一样，主题词和自由词查询也有一定技巧。

高质量Meta分析要求汇总的文献要全面准确，其一，检索词汇一定要全面，必须要检索主题词和所有的自由词；其二，检索的数据库一定要全面，必须要检索所有的中文数据库、英文数据库、临床试验注册中心。

4.文献质量评价

Meta分析在进行研究结果合并之前，需要对纳入的文献进行质量评价，对单个研究的设计、实施、结果分析整个过程中可能出现的各种偏倚进行评价。

随机对照实验（RCT）常用的质量评价工具有：Cochrane风险偏倚评估工具（最常用）；Delphi清单；Jadad量表；CONSORT声明等。

非随机对照实验常用MINORS量表；队列或者病例对照常用NOS量表；诊断性研究常用QUADAS量表。

5.文献资料及数据提取

在文献资料及数据提取方面，可以借助EXCEL来整理最终纳入分析文献的数据。Meta分析需要选取一个效应量来作为衡量指标，根据研究目的不同，测量指标可以是率差、比数(odds)、相对危险度( relative risk ,包括RR 和OR) 。各研究间作用测量指标不一致,需转化为统一指标。常用的统一指标是作用大小( Effect Size , ES) ,ES 是两比较组间作用差值除以对照组或合并组的标准差。

6.数据分析与结果解释

Meta分析的数据分析就是对研究选定的效应量进行分析，包括异质性检验、敏感性分析、对入选文献进行偏倚估计三部分。目前做Meta分析常用的软件有：SAS，Stata，RevMan，Stata和SAS两款软件需要编写代码，操作比较困难，但是功能比较全。

异质性检验主要是用来判断合并效应之间是否存在异质性，异质性大使用随机效应模型，否则使用固定效应模型。异质性大的话还应当通过亚组分析、敏感性分析或者Meta回归判断异质性来源。