meta分析真正难的地方是如何找到一个值得研究的idea,找到的之后比较好办了,剩下的工作就是流程化的操作。课题idea确定之后,开始制定研究计划,按照研究计划开展meta分析的流程,并且进行meta分析的注册,现在很多期刊都是要求meta分析进行注册的。
首先,需要进行统计分析的前期工作:根据研究计划的检索策略进行文献检索、根据研究计划的纳入标准和排除标准筛选文献、文献质量评价、数据提取。
然后,对数据进行统计分析,也就是对各个试验进行合并,并且绘制森林图:
此外,还需要探索异质性的来源,例如可以通过敏感性分析、meta回归分析等来探索异质性的来源,这篇meta分析并没有做上述分析。如果只为了发文章的话,完成一篇meta分析是非常快的,在熟练的情况下,可能一个人在一个星期内就可以搞定。
如果是为了制作高质量的meta分析,就比较困难了,起码你需要和别人合作,而且这些人都得懂meta分析。因为在文献筛选、质量评价、数据提取这些步骤,至少要两个人来完成。
此外,你还要学习临床试验是如何设计的,不然你没有办法进行质量评价,就好比你需要做RCT的meta分析,起码你还要懂得如何规范设计RCT。你连生成的随机序列怎么样才算规范都不清楚,又怎么能判断是高偏倚还是低偏倚呢。
作为医学小白的我们,很多时候都是为了毕业或者评职称而利用meta分析发一篇文章,并没有想着要深入做高质量的meta 分析,所以很多时候都是全程一个人完成一篇meta分析。
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