各位看官们好呀，小柳叶想死你们啦！有段时间没和大家见面了，最近都忙着加班和改 paper 了。
在这新的一年，我那经历了多次拒稿，各种修改的「娃儿」终于被「有眼光」的主编和审稿人接收了。窃喜！！！
图片来源：笔者自己做的
下面就和大家掰扯掰扯我这个科研新手是如何打败 SCI 这个「大魔头」的。请注意，这里只谈 meta 分析哦。
图片来源：笔者自己做的
为什么是 meta 分析？
说实话，大部分新入学的硕博士，怀里都揣着一颗 SCI 的心呢？一猛子扎进 SCI 的大海中，然鹅却并没有激起一丝水花。
作为一名在临床轮转规培的专硕，每日除了没日没夜地收病人、写病历，回到家还要加班加点阅读文献，努力挤出那么一点 idea。
在这个万事看 SCI 的年代，谁不想写几篇？毕业升职称是一方面，如果能够做出对临床非常有价值的研究，那肯定相当有成就感哪！
打听一番，还是觉得 meta 分析好！
1. 临床价值：高质量 Meta 是临床可参考的最佳证据；
2. 速度：出文章快，且完成第一篇之后，后续有新选题再做的时候就会轻松很多；
3. 不受环境条件限制：经常看到论坛有同学说，医院没条件做科研、没实验条件、没钱……来做 Meta；
4. 不需要查病例资料：查过的都懂那种痛……
作为科研入门，Meta 分析确实可以学到很多东西。于是乎，笔者就这样走上了 Meta 分析这条路。
呕心沥血的个人经历
一、选题
现在 Meta 分析的体系在国内已经很成熟了，想在众多的 Meta 分析中杀出一条血路，选题最为关键。
选题的新颖性和临床意义通常是主编和审稿人最在意的部分。要是选题没有什么实际价值，不但做出来觉得没意义，更挫伤科研积极性。
选题这部分，笔者强烈建议跟着老师学习！自己瞎折腾走了不少弯路。
说到如何找选题，我们都知道，从文献中找选题、从临床实践中找选题。但是，怎么找？而且，确定了选题，怎么知道能不能做？
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4 分钟学会 Meta 选题的三大临床切入点！
笔者以前也做过临床回顾性研究，有次，文章初稿都写好了，师兄师姐指出一堆毛病，委婉地说感觉没啥价值……未雨绸缪真的很关键，一次次试错相当受打击！
二、文章的检索、数据分析
讲道理，这一部分比较繁琐且枯燥无聊，还很消耗时间。不会的看官可以学习丁香园的《Meta 分析零基础实用教程》！
第一次做 Meta 分析，文献查不全、找不准；不会从文献中提取数据；软件操作也不会；读不懂软件分析结果图……
做着做着，内心冒出来一个声音「要不然放弃算了？」
NO！笔者学习了赵老师的课程，系统地学习了 Meta 分析的文献筛选、数据提取、分析与作图、质量评价和软件实现等全过程。
而且，只要一次性学会这些软件操作，第一篇完成之后就是康庄大道！
在实际操作中遇到一些问题，在课程 VIP 群里提问，赵老师也帮忙解决了一些比较细节的问题。
群里还有各种好用的资料，而且平时多看看别人遇到的问题及解决方式，收获挺大。
图片来源：「万能数据转换表」截图
三、文章撰写
大部分人对于 SCI 的恐惧，往往来自于英语撰写这一关。笔者当初也实在是诚惶诚恐，但是依靠翻译软件，再参考一些高分文章句式，没有那么困难。
道理是这个道理，但是该掉的头发还是要掉的。从计划到完成，差不多用了两个月时间。前面跟着课程学习，不算太艰难。
四、一言难尽的投稿之旅
辗转被拒 4 次，终于在 2020 年刚到来之际，被接收。这段投稿之旅，真的是让笔者心力憔悴，却也收获很多。
首先，要对文章有比较清晰的定位，选择适当的杂志；其次，返修态度一定要诚恳；最后，不要放弃，被拒后反复琢磨自己的稿子，看哪些地方可以更好。
投稿这一部分大致用了半年，我真的是太难了。
图片来源：soogif
彩蛋 | 如何让你的 Meta
在 100 篇 Meta 中脱颖而出！
这里说的是如何做一篇高质量 Meta 的问题。
Meta 的发文量逐年递增，在国内近几年更是指数增长，但总被质疑，为啥？还不是因为质量良莠不齐！
做 Meta 的时候，纳入的 RCT 太少怎么办？
效应指标该选 RR、OR 还是 RD？
做 Meta 分析数据库检索全了吗？
Meta 分析出现异质性该怎么处理？
……
有的坑不知不觉就踩了！笔者就因为少检索一个数据库被编辑打回，存在异质性就用了随机效应模型被编辑质疑。这些坑怎么避？
2 分钟 get 数据库真的检索全了吗?
8 分钟告诉你出现异质性如何处理！
来自 JAMA 大神的避坑指南！防患于未然，从一开始就奔着高质量，结果一般不会差哦。
通过 30+ 反面案例，规避别人踩过的坑；从审稿人的角度讲解雷区，解决实战难题；教你掌握 Meta 高质量要点！
这个课程我是前段时间才学的，相见恨晚。
咱新手在第一次做 Meta 的时候，真的各种踩坑，未雨绸缪，真正做高价值的 Meta 分析！
笔者看似风轻云淡，实则背后各种酸甜苦辣。建议想快速拥有 SCI 的看官一起干了 Meta 分析这碗鸡汤。风里雨里，SCI 等你！
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