Meta分析都有哪些方面的质疑和批评?一、有人批评统合分析并比喻说是「苹果、橘子不分」，：甚至是大杂烩，因为它的发现是从不同研究...
Meta分析都有哪些方面的质疑和批评?
一、有人批评统合分析并比喻说是「苹果、橘子不分」 ：甚至是大杂烩，因为它的发现是从不同研究中而来的，样本不同、程序不同、工具不同，而将这些研究结果放在一起是没有意义的。
二、好坏不分：将好与坏的研究放在一起，可能有利于低品质的研究。
三、出版偏差的问题：所谓的出版偏差是指只针对已出版的研究做统合分析，而忽略了未出版的 研究。而出版与未出版的研究间可能存在著系统性的差异。一般而言，得到出版社的认同而 出版的研究通常是达显著水准的，若以这样的样本进行研究将会得到偏差的结果。
四、资料不独立的问题：批评者认为，统合分析将一个研究的多项结果当作独立的研究结果来分析，将会给读者一个错误的印象，以为这些结果很一致，但其实这些研究结果之间是不独立的。
二、好坏不分：将好与坏的研究放在一起，可能有利于低品质的研究。
三、出版偏差的问题：所谓的出版偏差是指只针对已出版的研究做统合分析，而忽略了未出版的 研究。而出版与未出版的研究间可能存在著系统性的差异。一般而言，得到出版社的认同而 出版的研究通常是达显著水准的，若以这样的样本进行研究将会得到偏差的结果。
四、资料不独立的问题：批评者认为，统合分析将一个研究的多项结果当作独立的研究结果来分析，将会给读者一个错误的印象，以为这些结果很一致，但其实这些研究结果之间是不独立的。
什么是Meta分析
《Meta分析视频》百度网盘资源免费下载
链接:https://pan.baidu.com/s/10tptnQtPcf3r03toBFM9hw
提取码:s3spMeta分析视频|丁香园stata软件做meta分析视频教程|8.Meta分析案例（下）.mp4.pbb|7.Meta分析案例（上）.mp4.pbb|6.Meta分析中偏倚的分析与识别.mp4.pbb|5.Meta分析软件介绍.mp4.pbb|4.Meta结果分析与异质性分析.mp4.pbb|3.Meta分析中资料提取.mp4.pbb|2.Meta分析过程及治疗评价.mp4.pbb|1.Meta分析导论.mp4.pbb|第五讲数据|第三讲数据|第七讲数据|第六讲数据|第九讲数据
Meta分析是一种用来收集和整合有关一个研究问题的所有相关研究证据的科学方法，临床试验则是在病人中测试治疗效果的研究方法。
考察一个问题，只看一两条片面信息得不出合理的结论，Meta分析就是要收集和综合所有有关的信息，做出全面、无偏的结论。Meta分析常用来总结临床试验的结果。
医学存在的理由是疗效，不是产生疗效的原理。牛痘接种、奎宁，磺胺、青霉素，先有应用，而后才探究原理。但是，现代西药开发主要走的是一条相反的路，从原理到疗效。可能在研究纳入的病人中无效，而在其他病人中有效，反之亦然。还可能研究存在严重偏倚，无论显示有效或无效，都是错误的。
所以，把所有已完成的随机对照试验都找来，并把它们的结果放到一起进行比较和考察，考量了所有相关信息之后，得出结论，这个方法就是Meta分析。
目前Meta分析专指系统综述里整合结果的统计方法。总结了有关一项治疗所有随机对照试验结果的Meta分析，就是该治疗效果的最全面、权威的证据。
由此可见，在日新月日的医学突破中，在精彩纷呈的医学信息里，随机对照试验的Meta分析呈现的结论，才是医生和患者最值得信赖的科学发现和决策依据。在有关疗效的争议中，任何Meta分析的缺席，都是一个说不清道不明的论战。
Meta分析自身可能存在的最大问题是漏掉了重要研究，尤其是无效的研究，会造成高估治疗效果。一般来讲，除非是蓄意的，否则，一个Meta分析漏掉重要大型研究的可能性很小，因为它们很容易发现。另外，漏掉几个小型研究对最终结论一般影响不大。
参考资料来源：百度百科-Meta分析
Meta分析是指用统计学方法对收集的多个研究资料进行分析和概括,以提供量化的平均效果来回答研究的问题.其优点是通过增大样本含量来增加结论的可信度,解决研究结果的不一致性 meta分析是对同一课题的多项独立研究的结果进行系统的、定量的综合性分析。它是文献的量化综述，是以同一课题的多项独立研究的结果为研究对象，在严格设计的基础上，运用适当的统计学方法对多个研究结果进行系统、客观、定量的综合分析。
meta分析的主要优点有：
1）能对同一课题的多项研究结果的一致性进行评价； 2）对同一课题的多项研究结果作系统性评价和总结； 3）提出一些新的研究问题，为进一步研究指明方向； 4）当受制于某些条件时，如时间或研究对象的限制，meta分析不失为一种选择； 5）从方法学的角度，对现阶段某课题的研究设计进行评价； 6）发现某些单个研究未阐明的问题； 7）对小样本的临床实验研究，meta分析可以统计效能和效应值估计的精确度。因此，设计合理，严密的meta分析文章能对证据进行更客观的评价（与传统的描述性的综述相比），对效应指标进行更准确、客观的评估，并能解释不同研究结果之间的异质性。meta分析符合人们对客观规律的认识过程，是与循证医学的思想完全一致的，是一个巨大的进步。
meta分析的主要优点有：
1）能对同一课题的多项研究结果的一致性进行评价； 2）对同一课题的多项研究结果作系统性评价和总结； 3）提出一些新的研究问题，为进一步研究指明方向； 4）当受制于某些条件时，如时间或研究对象的限制，meta分析不失为一种选择； 5）从方法学的角度，对现阶段某课题的研究设计进行评价； 6）发现某些单个研究未阐明的问题； 7）对小样本的临床实验研究，meta分析可以统计效能和效应值估计的精确度。因此，设计合理，严密的meta分析文章能对证据进行更客观的评价（与传统的描述性的综述相比），对效应指标进行更准确、客观的评估，并能解释不同研究结果之间的异质性。meta分析符合人们对客观规律的认识过程，是与循证医学的思想完全一致的，是一个巨大的进步。
Meta分析，怎么叫这个meta分析，你可以使用百度文库搜索相关文档，深度了解相关文件。
如何分析一篇meta分析的写作技巧
如题。我看了一篇meta分析之后。我如何去分析它的写作技巧。 1.首先要明白什么是meta分析，以及自己写meta的目的是什么。
meta分析中文叫荟萃分析，是利用统计学方法对现有的研究资料进行分析的一种方法。举个简单的例子，如术前血糖控制与手术并发症的关系，假设现有RCT 12个，每篇文章的结果不尽相同，你通过量化分析等到的就是一个样本量更大、理论上更为可靠的结论。当然，这个分析绝对不是死板的，比如你分析的时候可以从手术种类、原先血糖范围、控制后血糖分为、并发症种类进一步分析，这样得到的结果是单篇研究所不具有的。
明白了什么是meta，于是大家都发现，这是一种不用“做实验”的写作方式，并且主题源源不断，于是有人把他当成了一种发文章的手段，据说上海某神人曾今一年发过100多分文章，其中不少都是meta。但是话说回来，无论你目的是什么，如果没有对自己的meta分析进行严格的质量控制，或是为了发文章而发文章，没有很好的想法，是很难写出一篇较好的meta分析的。所以，我更主张那些有想法（无论会不会写meta，哪怕是什么都不会写也没关系）去写有意义的meta分析，而不建议那些meta分析熟手、能手大量刷这类文章，这类文章，写一两篇便已足够。
2.idea永远都是meta分析的灵魂，选题是最重要的！
我想，所有准备写meta分析的同学有这样的困惑：为什么我想写的话题都有人发了，而自己找的一些都很难写，或者干脆文章不够？这其实是有多方面原因的，一是meta分析作为一种近几年稳步发展的分析方法，目前已经有很多人写了，所以重要的主题、又有很多RCT的基本都被写了，二是现在不少医学生文献检索能力还没有达到熟练的等级，一个同样的话题，一个人只能搜到三四篇，而有些人可能可以搜到十几篇。但是以上两个都还是次要的，主要的还是对自己学科和领域缺乏持续性的关注，想突击出一个好想法是很难的；而且对自己的领域学习不够深入，就算是有好想法，往往思考到一半就放弃了。
我的第一篇也是目前唯一发表的meta其实是自己事先略有关注的，并且发表的还是骨科的Top杂志，而其他一些突击寻找的主题，都被杂志拒稿了。10年开始，当时还在住紫金港，没事逛逛丁香园、JBJSA，了解一些学术动向，但是被两篇新英格兰的文章吸引，就是质疑椎体成形术（PVP）效果的两篇RCTs，后来在Lancet上找到一篇类似的RCT，搜了一下，大概总共有六七篇篇文献，这些文章的结论都是支持PVP的，直到后来11年6月份接触了meta分析，突然想到，以前这么好的话题怎么没有人写meta，我后来查了美国骨外科学会（AAOS）的Guideline，仔细对照了它的参考文献，觉得这是一个很好的争议话题，于是着手搜集资料、写作。因为担心别人抢先，真正的写作修改只花了我两个月时间，但前期搜集资料的时间其实是很长的。11月投稿，今年5月份接受，6月份电子版刊出，期间经历两次修改，peer reviewer的问题非常多，不过态度都还好。刊出以后，令人惊奇的是AAOS则在Research版块首页进行回应 （Headline News 7/27/12 )，坚持Guideline的正确性http://www.aaos.org/research/，虽然是作为反方，但竟然能上美国骨科学会reseach版块的版面还是让我觉得很有成就感。
其实回过头来看，我的第一篇meta能被接受的最主要原因不是写作这些次要的，而是选了一个很好的题，引起主编的兴趣，而选择好题目，对以后引用率的影响也是非常有意义的。
3.如何进行文献搜索？
上面提到了，有个好的想法很重要，那么接下去就是做了，第一步便是搜索。常用的数据库应该在4个以上，其中本人推荐一下四个：Pubmed， Web of science，Embase，Cochrane。其中浙大的同学可能发现Embase学校没买，所以要用别的方法，如淘宝上买或是别校同学代为搜索。合理运用搜索语言或是搜索方法，如布尔逻辑赋、Mesh、Limits等等，增加精度。搜到的文献，就要进行筛选，从标题到摘要到全文，一步步精简。具体搜索文献的方法就不赘述了，有问题的同学可自行翻看当年医学院胡晓君副教授的课件。这里推荐两个好网站
（1）读秀http://www.duxiu.com/，IP识别，浙大的同学可直接登录，里面可以留下邮箱，就会有工作人员帮你搜索文献然后发到你邮箱
（2）康健世讯http://kjebm.com/，某附属医院购买的数据库，需要密码（需要可发短信问我哈），不过今年9月份好像会过期
搜索时及时保存搜索结果（如Pubmed可以注册一下，就能保存了）。搜索步骤就要在文章中体现成下表
4.文献质量评估及数据提取。这个部分其实没什么具体可以介绍的，也是最烦人的一点，仔细阅读文章，找到能用的所有数据。学会转化数据，如：直接从图中测量Mean和SD，将四分位数据转化为Mean+SD，只有Mean的时候如何估计SD等等。实在不行，可以联系原作者，有礼貌地索要数据。事先做好表格，数据往里填，一个格子只用一个数据，等到你把他往分析软件里面搬的时候，就发现有多方变了。文献的质量评价方面，阅读别人的文章，学习别人的评价方式对自己引入的研究进行质量评价，还有别忘了引入文献的基本信息也是要写进去的。文献的质量评价是很重要的，决定了meta的可可信程度，对于低质量的文献，甚至可以在分析中直接删除。
我采用的是腰背部手术文献的质量分析表，由十二项组成（具体的见图，不翻译了），每一项质量评价如果该研究有做到就打Y，得一分，累计下来，按从高到低划分质量档次。
5.数据分析
数据分析是meta分析的重点。目前常用的软件不多，推荐Stata和RevMan。RevMan比较好上手，图片比较好看，而且是Cochrane出品的，被各类杂志认可，缺点是缺少某些复杂的功能。下面以Revman为例：
数据栏采用“傻瓜式”输入法
上面是输出结果（已经被我PS成比较好看的了）。具体操作不想赘述，详见
但是有几点需要说明：
（1）异质性：可以用I2来评价，异质性的意思是不同研究间差异太大。如果异质性太大，分析结果就会不可信，解决方法有回归分析和亚组分析
（2）随机模型和固定模型：这个很难理解，简单记住：I2大于50%，用随机模型，否则反之。
（3）回归分析：Revman中无法直接实现回归分析，可以使用Stata。如果引入文章数量小于10篇，则不能（或无需）进行回归分析。
（4）亚组分析：根据不同因素分不同亚组，分开进行分析，如是否是随机性研究，从而可以：1.减少异质性；2.发现因素对结果的影响
6.各分析的质量评估
这个和前面的文献质量评估是不一样的，是对你的每一个分析的质量进行评估，常用的标准是GRADE（Google就能查到，还有软件，里面有说明，其实这个软件完全是多余的，不过有了确实方面点）
还有就是漏斗图，这个我想大家都知道，评价发表偏倚的，也是要的，Revman就可以实现，很好用
7.成文与投稿
于是，具备以上一些要素，然后你再写点引言、分析就行了，投稿方面与一般的文章无差别，但有以下几点需注意：
（1）投稿的杂志选择，是否都接受meta分析。投稿的杂志是不是符合你的心理预期，另外可以结合学校/医院特点，如学校订的Top期刊首先考虑。
（2）文章类型的选择。Meta分析在不同杂志被认为是不同类型的文章，一些是Review，也就是综述，而有些则是Article有些是Systemtic review但在ISI中查询可以发现是Article。Article的文章在毕业、晋升等方面与review有很大的不同，所以如果有这个需要的可以用ISI查一下用类型的文章在ISI中显示的类型，因为晋升的话，你就要拿着在学校图书馆开ISI检索证明，所以那个显示什么就是什么。
（3）最后一点，meta分析不像实验性研究，很可能被人抢先而你的努力白费了，所以一定要非常快！切记！
meta分析中文叫荟萃分析，是利用统计学方法对现有的研究资料进行分析的一种方法。举个简单的例子，如术前血糖控制与手术并发症的关系，假设现有RCT 12个，每篇文章的结果不尽相同，你通过量化分析等到的就是一个样本量更大、理论上更为可靠的结论。当然，这个分析绝对不是死板的，比如你分析的时候可以从手术种类、原先血糖范围、控制后血糖分为、并发症种类进一步分析，这样得到的结果是单篇研究所不具有的。
明白了什么是meta，于是大家都发现，这是一种不用“做实验”的写作方式，并且主题源源不断，于是有人把他当成了一种发文章的手段，据说上海某神人曾今一年发过100多分文章，其中不少都是meta。但是话说回来，无论你目的是什么，如果没有对自己的meta分析进行严格的质量控制，或是为了发文章而发文章，没有很好的想法，是很难写出一篇较好的meta分析的。所以，我更主张那些有想法（无论会不会写meta，哪怕是什么都不会写也没关系）去写有意义的meta分析，而不建议那些meta分析熟手、能手大量刷这类文章，这类文章，写一两篇便已足够。
2.idea永远都是meta分析的灵魂，选题是最重要的！
我想，所有准备写meta分析的同学有这样的困惑：为什么我想写的话题都有人发了，而自己找的一些都很难写，或者干脆文章不够？这其实是有多方面原因的，一是meta分析作为一种近几年稳步发展的分析方法，目前已经有很多人写了，所以重要的主题、又有很多RCT的基本都被写了，二是现在不少医学生文献检索能力还没有达到熟练的等级，一个同样的话题，一个人只能搜到三四篇，而有些人可能可以搜到十几篇。但是以上两个都还是次要的，主要的还是对自己学科和领域缺乏持续性的关注，想突击出一个好想法是很难的；而且对自己的领域学习不够深入，就算是有好想法，往往思考到一半就放弃了。
我的第一篇也是目前唯一发表的meta其实是自己事先略有关注的，并且发表的还是骨科的Top杂志，而其他一些突击寻找的主题，都被杂志拒稿了。10年开始，当时还在住紫金港，没事逛逛丁香园、JBJSA，了解一些学术动向，但是被两篇新英格兰的文章吸引，就是质疑椎体成形术（PVP）效果的两篇RCTs，后来在Lancet上找到一篇类似的RCT，搜了一下，大概总共有六七篇篇文献，这些文章的结论都是支持PVP的，直到后来11年6月份接触了meta分析，突然想到，以前这么好的话题怎么没有人写meta，我后来查了美国骨外科学会（AAOS）的Guideline，仔细对照了它的参考文献，觉得这是一个很好的争议话题，于是着手搜集资料、写作。因为担心别人抢先，真正的写作修改只花了我两个月时间，但前期搜集资料的时间其实是很长的。11月投稿，今年5月份接受，6月份电子版刊出，期间经历两次修改，peer reviewer的问题非常多，不过态度都还好。刊出以后，令人惊奇的是AAOS则在Research版块首页进行回应 （Headline News 7/27/12 )，坚持Guideline的正确性http://www.aaos.org/research/，虽然是作为反方，但竟然能上美国骨科学会reseach版块的版面还是让我觉得很有成就感。
其实回过头来看，我的第一篇meta能被接受的最主要原因不是写作这些次要的，而是选了一个很好的题，引起主编的兴趣，而选择好题目，对以后引用率的影响也是非常有意义的。
3.如何进行文献搜索？
上面提到了，有个好的想法很重要，那么接下去就是做了，第一步便是搜索。常用的数据库应该在4个以上，其中本人推荐一下四个：Pubmed， Web of science，Embase，Cochrane。其中浙大的同学可能发现Embase学校没买，所以要用别的方法，如淘宝上买或是别校同学代为搜索。合理运用搜索语言或是搜索方法，如布尔逻辑赋、Mesh、Limits等等，增加精度。搜到的文献，就要进行筛选，从标题到摘要到全文，一步步精简。具体搜索文献的方法就不赘述了，有问题的同学可自行翻看当年医学院胡晓君副教授的课件。这里推荐两个好网站
（1）读秀http://www.duxiu.com/，IP识别，浙大的同学可直接登录，里面可以留下邮箱，就会有工作人员帮你搜索文献然后发到你邮箱
（2）康健世讯http://kjebm.com/，某附属医院购买的数据库，需要密码（需要可发短信问我哈），不过今年9月份好像会过期
搜索时及时保存搜索结果（如Pubmed可以注册一下，就能保存了）。搜索步骤就要在文章中体现成下表
4.文献质量评估及数据提取。这个部分其实没什么具体可以介绍的，也是最烦人的一点，仔细阅读文章，找到能用的所有数据。学会转化数据，如：直接从图中测量Mean和SD，将四分位数据转化为Mean+SD，只有Mean的时候如何估计SD等等。实在不行，可以联系原作者，有礼貌地索要数据。事先做好表格，数据往里填，一个格子只用一个数据，等到你把他往分析软件里面搬的时候，就发现有多方变了。文献的质量评价方面，阅读别人的文章，学习别人的评价方式对自己引入的研究进行质量评价，还有别忘了引入文献的基本信息也是要写进去的。文献的质量评价是很重要的，决定了meta的可可信程度，对于低质量的文献，甚至可以在分析中直接删除。
我采用的是腰背部手术文献的质量分析表，由十二项组成（具体的见图，不翻译了），每一项质量评价如果该研究有做到就打Y，得一分，累计下来，按从高到低划分质量档次。
5.数据分析
数据分析是meta分析的重点。目前常用的软件不多，推荐Stata和RevMan。RevMan比较好上手，图片比较好看，而且是Cochrane出品的，被各类杂志认可，缺点是缺少某些复杂的功能。下面以Revman为例：
数据栏采用“傻瓜式”输入法
上面是输出结果（已经被我PS成比较好看的了）。具体操作不想赘述，详见
但是有几点需要说明：
（1）异质性：可以用I2来评价，异质性的意思是不同研究间差异太大。如果异质性太大，分析结果就会不可信，解决方法有回归分析和亚组分析
（2）随机模型和固定模型：这个很难理解，简单记住：I2大于50%，用随机模型，否则反之。
（3）回归分析：Revman中无法直接实现回归分析，可以使用Stata。如果引入文章数量小于10篇，则不能（或无需）进行回归分析。
（4）亚组分析：根据不同因素分不同亚组，分开进行分析，如是否是随机性研究，从而可以：1.减少异质性；2.发现因素对结果的影响
6.各分析的质量评估
这个和前面的文献质量评估是不一样的，是对你的每一个分析的质量进行评估，常用的标准是GRADE（Google就能查到，还有软件，里面有说明，其实这个软件完全是多余的，不过有了确实方面点）
还有就是漏斗图，这个我想大家都知道，评价发表偏倚的，也是要的，Revman就可以实现，很好用
7.成文与投稿
于是，具备以上一些要素，然后你再写点引言、分析就行了，投稿方面与一般的文章无差别，但有以下几点需注意：
（1）投稿的杂志选择，是否都接受meta分析。投稿的杂志是不是符合你的心理预期，另外可以结合学校/医院特点，如学校订的Top期刊首先考虑。
（2）文章类型的选择。Meta分析在不同杂志被认为是不同类型的文章，一些是Review，也就是综述，而有些则是Article有些是Systemtic review但在ISI中查询可以发现是Article。Article的文章在毕业、晋升等方面与review有很大的不同，所以如果有这个需要的可以用ISI查一下用类型的文章在ISI中显示的类型，因为晋升的话，你就要拿着在学校图书馆开ISI检索证明，所以那个显示什么就是什么。
（3）最后一点，meta分析不像实验性研究，很可能被人抢先而你的努力白费了，所以一定要非常快！切记！
语言的组织，和语法的运用，和词句的连接。
本文标题: 发表meta分析的文章好意思跟别人说吗
本文地址: http://www.lzmy123.com/lizhiwenzhang/205369.html
如果认为本文对您有所帮助请赞助本站