作者撰写了一份简明而全面的实践指南以及一份包含24个步骤的流程图，可帮助生物医学界的研究者进行系统评价和Meta分析（上一期介绍的流程图）。指南简化了研究方法，提供工具指导系统评价和Meta分析的工具，提高对现有证据综合的质量。这个指南可以用于指导任何有计划进行系统评价和Meta分析的人，无论是单独的定性研究还是包括定量研究。特别是对于那些熟悉基本研究方法并能够利用基本统计学方法在卫生领域应用的人，他将会在这个指南中有更大的获益。指南所附的补充材料也为经验不足的研究人员提供了更加详细的信息和例子，以便学习。
上一期给大家介绍了这篇文章的24步流程图（一图到底，带你看懂Meta分析24步）
后续将分5期给大家逐一介绍24步指南。
子时起，寅时末
Meta分析前准备，步骤1-5
步骤1：确定研究问题
研究问题确定要建立在详细的主要和次要目标之上。无论是在广义上还是狭义上，研究问题的侧重点越明确，定义越科学，研究计划越清楚，就越有利于建立搜索策略，同时更有利于进行系统评价。
通过检索大量文献，找出该领域的空白，才能提出一个好的研究问题及研究目的。如果新的系统综述能够填补之前的研究空白并提出另外的价值和意义，那么即便已存在相同主题的系统综述，也不妨碍我们再次对其进行分析。一些领域的研究快速发展，如果有很多新的文章发表，那么可能出现更新的、或者使用自动化方法维持更新的网状Meta分析。一个有价值的研究问题必然会从现有知识中产生，有些工具能够促进这些研究问题的定义和分析。这些工具中包括循证医学临床实践中使用的PICO(S)；定性研究中使用的PEO和SPICE；混合方法研究的SPIDER。本文将更详细地讨论如何来定义研究问题(详见w1)。
步骤2：建立团队
拥有一个组织良好、协调一致的团队是必要的。许多研究步骤，如文献检索、文章修订和质量评估等都需要两位独立审查员的双重审核，而且通常需要第三个独立审查者来处理研究过程中可能出现的分歧。慎重选择你打算合作的队员和专家，评估他们在这一领域的能力。团队成员的专长应包括文献检索(即图书馆员或医学信息专家)，了解主要研究方法和系统评价方法，综合研究结果并进行Meta分析，以及了解正在研究的领域。研究问题的复杂性和预期的引文数量也将体现团队的规模及水平。团队的组成将在最终检索结束后确定，以获得的研究文献数量将决定审查员。团队成员之间的专业知识水平应该是平衡的，这样任何一位成员都不会有过大的影响力。例如，由临床方面的专家主导的审查团队更有可能持有预期的观点进行相关主题的审查，从而花费较少的时间进行审查，就有可能产生质量较低的审查结果。最后，团队必须有一个组长，一个团队没有组长就无法运作。团队组长者既不是教授，也不是团队中最资深的成员。而是能够协调各方面研究相关内容，遵守研究方案，让所有团队成员保持知情权，并促进他们参与项目研究过程中的所有阶段。
步骤3：定义检索策略
全面的检索是构成系统评价的基础，包括在不同的在线数据库中编写特定的检索策略来收集符合条件的研究。不充分的检索或错误的检索策略可能会遗漏文章，而没有针对性的、过于宽泛的检索会导致检索到的文章过多并浪费时间。相关文章的检索不全可能会使研究结果产生偏倚。为此，可以搜索大量的在线数据库，没有一个单一的数据库可以涵盖所有的医学文献，但也没有必要搜索所有的数据库。最佳检索应至少在Embase、MEDLINE、Web of Science、GoogleScholar中执行，以确保充分、有效的覆盖。然而，在检索过程中，没有必要选择Google Scholar检索的1000篇参考文献(可以从GoogleScholar下载最大参考文献数)，大多数情况下只需添加Google Scholar前200篇参考文献。如果这项工作包括临床试验证据的综合，建议搜索Cochrane数据库以寻找相关参考文献，虽然研究表明，即使没有搜索Cochrane库，所有纳入的参考文献也都会被找到。如果研究问题与精神病学、心理学和/或护理学及其他健康相关领域有关，则应检索PsycINFO和CINAHL数据库。此外，研究表明，CINAHL中的定性研究检索优于Pubmed，因此也推荐用于这些研究类型中。保证检索质量和可重复性的关键是纳入一名图书馆员或搜索专家。本研究团队已建立一种方法，详细描述并制定了共15步的系统检索策略，并提供了一些在搜索数据时的基本建议（详见w2）
这一步详细教程可参见:一文初步学会Meta文献检索 | Meta简明教程
步骤4：定义选择标准(纳入/排除标准)
制定筛选标准从而确定筛选过程中的相关证据。通过选择标准指导审查员，可以节省时间，最大限度地减少错误，并保证研究过程的透明和可重复性。选择标准取决于研究问题，并结合了研究特征，包括研究设计、发表日期和地理位置；研究人群的特征，包括年龄、性别和是否患病；暴露和测量结果的特征以及所使用的研究方法，如分析类型、混杂因素调整、关联度报告等。建立选择标准的一个重要步骤是评价研究设计，因为它对研究问题的最好的回答。除了寻找可能产生最高水平证据的研究设计外，重要的是要考虑哪些研究设计适合本研究。在确定纳入/排除标准之后，应编写一份所谓的核对表。一份好的核对表能够指导审查员在筛选过程中节省时间，并将筛选过程中的错误降至最低。（详见w4）。
举例：Meta分析纳入的干预性研究通常汇集了使用不同干预对照的随机对照试验(RCT)。例如，对照组可以接受安慰剂或对照物质，或与干预组相同但剂量较低的治疗。在最近一项关于随机对照试验的系统评价和Meta分析中，我们评估了植物疗法与更年期症状的相关性。由于在没有安慰剂或对照的情况下解释结果很困难，为了保持一致性，我们排除了非激素治疗与雌激素或其他药物比较的试验，因为这些试验缺乏安慰剂组。
步骤5：设计数据表
系统评价的关键步骤是使用标准化的数据提取形式，从基础研究中（而不是从单个受试者中）提取相关数据。收集数据包括：
1） 有关研究的一般特征的数据，例如研究者姓名，研究年份和资金来源，
2） 研究人群的特征，包括年龄，性别和种族等
3） 接触或干预，其中可能包括评估方法，研究人群中的分布以及描述药物时的剂量
4） 结局指标
5） 统计方法，例如使用的统计分析类型和调整的因素
6） 结果的关联性分析，分层分析，结果一致性分布
设计数据提取表格需要仔细考虑所研究的问题，并且在表格定稿之前，表格的条目需要来源于至少5项该领域研究的总结。各种软件应用程序都可以提取表格数据，包括Microsoft Access /Excel，Qualtrics，REDCap，
Google Forms / Sheets，SRDR等。
此外，文献筛选的软件，例如Covidence（https://www.covidence.org）和DistillerSR（www.distillercer.com），也可以用作为数据提取工具。
文章中还指出步骤3，4，5 可同步进行。
这一期主要介绍了Meta分析开始前的准备工作，后续将继续给大家介绍其余的步骤。
如果想要提前看全24步，可回复“meta 24步” 下载全文和附件。
文章来源：Eur J Epidemiol. 2020 Jan;35(1):49-60. doi:10.1007/s10654-019-00576-5
翻译：吕林烁烁,朱式孟,石喆
校审：牟艳嫣，卢肇骏
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