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初步掌握meta流程，选择比较好的期刊，比如说各领域Top期刊，选择一些好的meta分析，最好在30篇以上，这里推荐BMJ和Plos one两种期刊，虽然后者的评价不好，但发在plos上的meta制作过程都很详尽，可以作为菜鸟学习的样本。 ②idea。一个好的选题相当于成功了一半。你可以跟踪自己领域比较好的期刊和指南，看看最近别人在做什么，发表了哪些临床试验，发表了多少，结果是否有争议等，这都是之后写meta 分析的点。 这里推荐4个数据库，PubMed，EMBASE ，cochrane，clinical.gov。但大多数医院或学校可能没有买相关数据库。那如果遇到文献无法下载，又求助无人的情况，该怎么办呢？（在公众号对话框内回复“文献”，使用医盟最新出品的文献神器免费下载文献，还能人工在线求助）。在检索文献的过程中，尽量使用reveman中自带的文献筛选流程。 建议提前制定好要提取那些数据，做成表格，然后一篇篇阅读，把相关信息提取出来。不要边阅读边决定哪些要提取，或者全部阅读完了再决定哪些要提取。当然，在提取之前你要先阅读一些文献，掌握哪些信息可以获得。 二分类和连续性的reveman基本可以解决。只是回归以及定量检测发表偏移reveman没有，可以借助stata。诊断性meta，推荐metadisc简单，容易操作，图也还行，但如果你想高大上，就用stata进行双变量等等分析。 不过，以上是做meta分析的常规流程。对于一名科研小白，想在最短时间内快速入门meta，系统学习是必不可少的环节。这门课，将从0到1，手把手教你临床meta分析的操作。 万毅 国际专业期刊编委、副教授 长年从事公共卫生与预防医学、循证医学、临床试验方法、卫生管理等教学科研工作。承担多项国家和军队课题；主编临床本科教材一本，参编6本国际、国家级教材专著；发表论文60余篇，SCI论文20余篇，单篇最高影响因子14，被引次数达百余次。获军科技进步一等奖1项，全国统计科研优秀成果奖二等奖1项。先后荣获教学先进个人、精品课教员、嘉奖、三等功、国际和平勋章、和平使命纪念章等。曾获英国牛津大学循证医学中心奖学金，赴牛津大学初级卫生保健院访学；出任联合国任务区医疗后勤官等。 ▼ 通过这门课，我将学会： 了解如何保证文献的查全率和查准率 同时能够熟练掌握meta分析相关软件的应用及操作 了解怎样识别和减少证据合并过程中的偏倚 ▼ 以下是课程目录，可供参考：
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