个人meta分析写作经验分享
临床医师如何写Meta分析文章
临床医师如何写Meta分析文章Meta分析是一种通过综合分析多个相关研究结果来得出结论的方法。
对于临床医师来说，掌握如何正确撰写Meta分析文章是非常重要的。
本文将从研究规划、文献收集、数据提取和分析、结果呈现等方面，介绍临床医师如何撰写Meta分析文章。
一、研究规划在进行Meta分析之前，临床医师首先需要确定研究的目的和研究问题。
明确研究问题有助于确定研究的范围和选定适当的关键词。
此外，还需确定包含和排除标准，并制定详细的检索策略。
二、文献收集在文献收集阶段，临床医师需要根据检索策略在相关数据库中检索符合研究目的的文章。
通常包括以下几个步骤：1. 检索数据库：常用的数据库包括PubMed、Embase和Cochrane Library等。
根据研究问题和目的，选择合适的数据库进行检索。
2. 定义筛选标准：制定明确的包含和排除标准，以确保筛选出符合研究要求的文章。
3. 筛选文献：根据设定的筛选标准，对检索到的文章进行筛选。
首先是根据标题和摘要进行初步筛选，然后阅读全文，最后确定纳入分析的研究。
三、数据提取和分析数据提取是Meta分析的核心环节，临床医师需要从选定的研究中提取感兴趣的数据，这些数据可以是比较效果的指标，如相对风险（RR）、风险差（RD）或标准化均值差异（SMD）等。
在提取数据时，应保证数据的准确性，并进行二次校对以防止错误。
在数据分析环节，临床医师可以使用统计软件，如RevMan、Stata或R等进行Meta分析。
常用的Meta分析方法包括固定效应模型和随机效应模型。
根据研究的异质性，选择适当的效应模型进行分析。
四、结果呈现在撰写Meta分析文章时，临床医师需将分析结果进行适当的呈现。
通常包括以下几个方面：1. 描述性信息：首先介绍所选研究的基本信息，如作者、年份、研究设计等。
2. 结果摘要：列出研究结果的主要摘要，包括效应量的点估计和置信区间，以及研究间的异质性测试结果。
3. 效应估计图：绘制森林图，直观地展示各研究的效应量和置信区间。
Meta分析SCI写作指南——Discussion
Meta分析SCI写作指南——Discussion讨论几乎是所有SCI写作初学者最头疼的一部分了，不是不知从哪里下手就是写的没有深度。
其实讨论没有固定的模式，看看大牛们写的文章讨论也是五花八门，但是如果你不能像大牛们一样讨论起来得心应手的话，还是乖乖按部就班来写吧，今天我们给大家介绍几个meta分析讨论写作的几个小技巧，看看能不能对您有所帮助呢？第一，第一段不要再大段介绍背景了，可以总结本文的主要研究结果。
注意区分Discussion与Introduction的区别，关于背景的描述放在Introduction里就好了。
第二，总结完本文的主要结果后可以紧跟产生这个结果的原因。
这个原因可以通过阅读纳入文献来分析，比较纳入文献之间方法、研究人群等因素有何差异。
很多时候在纳入文献的讨论部分已经体现出来了，不需要我们再仔细一点一点去挖掘。
第三，可以与已经发表的meta分析比较，但是不能与纳入文献的结果作对比。
这一点是很多初学者都会碰到的误区，但想想其实并不难理解。
一个课题之所以能做meta分析，那说明这个问题还存在争议性，那么我们的纳入文献必定都有正反两方面的结果，而且我们的目的就是合并这些结果，meta分析的结果已经包含了纳入文献的结果，所以再与纳入文献比较是没有任何意义的。
第四，可以从机制入手讨论。
这是大部分文章讨论为了增加研究深度一贯采用的办法，例如，吸烟导致肺癌，可能的机制是吸烟使得人体内一种被称为DNA修复酶(OGG1)的化合物活动能力下降，而OGG1活性降低导致DNA受损加快，修复变慢...。
但是并不是所有的meta分析都适合讨论机制，这一条还要视情况而定，不可盲从。
第五，不要忽略亚组分析及敏感性分析等的结果。
初写meta，我们往往只讨论到了总的结果，却忽略了亚组分析等结果。
这些内容也是很值得讨论的，例如亚组分析及敏感性分析后结果发生了逆转，我们可以讨论下逆转的原因。
第六，局限性的讨论要委婉。
《2024年Meta分析系列之五_贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件》范文
《Meta分析系列之五_贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件》篇一Meta分析系列之五_贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件Meta 分析系列之五：贝叶斯Meta分析与WinBUGS软件一、引言Meta分析是一种系统性的研究方法，旨在综合多个独立研究的结果，从而得到一个更为准确和可靠的结论。
随着统计方法的发展，贝叶斯Meta分析逐渐成为了一种重要的Meta分析方法。
本文将介绍贝叶斯Meta分析的基本原理、方法和应用，并详细介绍WinBUGS软件在贝叶斯Meta分析中的应用。
二、贝叶斯Meta分析的基本原理和方法1. 贝叶斯统计的基本概念贝叶斯统计是一种基于概率的统计方法，其核心思想是利用先验信息和样本信息共同推断未知参数。
在Meta分析中，贝叶斯方法可以综合考虑多个研究的结果，从而得到更为准确的综合效应量。
2. 贝叶斯Meta分析的步骤（1）确定研究问题和相关变量；（2）收集多个独立研究的数据和效应量；（3）选择合适的效应量模型，如随机效应模型；（4）设定先验分布和参数，利用WinBUGS等软件进行贝叶斯推断；（5）根据后验分布和综合效应量得出结论。
三、WinBUGS软件在贝叶斯Meta分析中的应用WinBUGS是一款常用的贝叶斯统计分析软件，其在Meta分析中有着广泛的应用。
下面将详细介绍WinBUGS在贝叶斯Meta 分析中的应用。
1. WinBUGS软件的安装与基本操作WinBUGS软件的安装相对简单，用户只需下载安装包并按照提示进行安装即可。
在使用WinBUGS进行贝叶斯Meta分析时，用户需要了解其基本操作流程和界面布局。
2. WinBUGS在贝叶斯Meta分析中的具体应用（1）数据准备与输入：用户需要将多个独立研究的数据和效应量整理成合适的数据格式，并输入到WinBUGS软件中。
（2）模型选择与设定：用户需要根据研究问题和数据特点选择合适的效应量模型，如随机效应模型等。
同时，用户需要设定先验分布和参数，以便进行贝叶斯推断。
个人meta分析写作经验分享
个人m e t a分析写作经验分享LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】很早就想写一个关于自己mtea分析的“辛酸”过程，一直没有开始写。
现在我将我的学习过程与大家分享，我所提到不一是最全的，也不一是最有用的，但是是在我学习过程中我认为对我最有用的。
一：选题一个好的选题就成功了一半。
选题大小决定了工作量大小，选题的争议性、新颖性、临床实用性决定了题目的价值，也决定了以后文章投稿的难易程度。
一个没有争议性的题目，根本不会有多少杂志愿意收，因为不会有人去关注。
这部分取决于操作者的临床前沿的把握度或文献的跟踪力，更为基础的是要懂meta。
一个不懂的meta的人选的题目，往往会害惨实施的人，可能会出现，努力白费或付出与回报不等。
一个不懂本专业的人选的题目，往往临床意义不明，投稿过程或许很难很难。
一般是一个懂meta的人，在其所了解的领域选题。
二：文献检索检索一般强调查准率与查全率。
两者矛盾，但meta分析要求查全要高，所以检索制定要合适。
既不能让初筛文章太多，工作量太大，也不能遗漏重要文献。
主要是看操作者的文献检索技巧。
对数据库不了解的初学者许多时候对自己的检索式没有十足的信心，归要到底是对数据的检索规则不懂。
建议参考文献检索相关书籍。
三：数据提取两个平行进行，尽量不进行讨论，等数据提取完后，由第三方确认或讨论解决。
这部分主要看操作者的个人的文献阅读素养、统计学、流行病学知识了。
这其中可能涉及到一些数据的转换。
在论坛中已有大量帖子讲述：RR与OR的问题，最初是我最纠结的问题，以下帖子对此有很好的说明：求助：关于META分析中OR与RR的问题-丁香园论坛meta分析OR转换为RR的公式-丁香园论坛再谈病例对照研究和队列研究的效应量OR和RR合并的问题-丁香园论坛关于连续性变量的基线，差值，终点值及其相应SD的转换：已知基线mean和SD，差值的mean和SD，计算终点mean和SD的方法（附Excel换算表）-丁香园论坛四：数据处理目前用的较多软件：STATA，REVMAN,以及诊断性meta的meta-disc。
写好诊断性meta分析的秘密（四）
写好诊断性meta分析的秘密（四）方法一分亚组分亚组的原因，在何种情况下需要用到分亚组？我自己的理解，就像一幅拍好的照片需要后处理--如果相片拍的好，那么不进行后处理也是可以的；如果相片拍的不好，进行后处理可以把里面的局部凸显出来也是可以的，假如相片拍的不好，那么说不定局部还是美的呢……这里的照片拍得好不好——可以类比为文章最后出来的结果好不好。
咱医学生，最怕看大段大段的文字了，为了让大家有一个良好的阅读体验及直观的理解，请看以下图例：类似的对应我们的诊断性meta分析的写作中：图左——最基本的诊断性meta分析单个技术对肺癌的诊断价值（蘑菇花生壳叶子）。
图右——扩展为单个技术对非小细胞肺癌（蘑菇）的诊断价值以及单个技术对小细胞肺癌（蘑菇）的诊断价值--当然此处也不一定非得是蘑菇，花生壳和叶子都可以的，看看什么更好看就放什么，文章中也是亦然。
问题:分亚组需要获得的数据和具体操作方法。
分亚组需要获得的数据--看文章--比如要做DWI对非小细胞肺癌的亚组分析--那么在读这篇文章时候如果文章本来就是以非小细胞肺癌作为研究对象的自然可以入选。
具体操作方法---读全文---总之最后要能提取真阳性、假阴性、假阳性、真阴性的数据才可以做。
分亚组示例假如研究1及研究3为非小细胞肺癌。
研究2 研究4-5为小细胞肺癌。
非小细胞肺癌敏感性具体操作方法：Summary Sensitivity下划线部分需要记录并在meta分析结果中报告。
非小细胞肺癌特异性。
非小细胞肺癌阳性似然比。
非小细胞肺癌阴性似然比。
同样的我们可以得到：•小细胞肺癌敏感性•小细胞肺癌特异性•小细胞肺癌阳性似然比•小细胞肺癌阴性似然比现在我们在之前的最基本的诊断性meta分析数据的基础上可以得出非小细胞肺癌敏感性（SEN）、特异性(SPE)、阳性似然比（PLR）、阴性似然比（NLR）数据以及小细胞肺癌敏感性（SEN）、特异性(SPE)、阳性似然比（PLR）、阴性似然比（NLR）数据啦!结果是不是丰富一些了呢？关于基本的诊断学meta怎么做的详细步骤，可以翻炒写好诊断性meta分析的秘密(二)[1]。
临床医师如何写Meta分析文章
临床医师如何写Meta分析文章Meta分析是一种通过系统性收集、整合和分析多个相关研究的数据来总结和推断研究效果的方法。
在临床医学领域，Meta分析被广泛应用于整合不同研究的结果，以提供更准确、可靠的证据来指导临床决策。
本文将介绍临床医师如何撰写Meta分析文章，包括以下几个部分：1、摘要1.1 研究目的：明确本次Meta分析的目标和主要研究问题。
1.2 方法：简要描述Meta分析的方法，包括研究的检索策略、纳入和排除标准、数据收集和分析方法等。
1.3 结果：总结Meta分析的主要结果，包括效应量的估计和置信区间。
1.4 结论：根据结果提出结论并指出对临床实践和进一步研究的启示。
2、引言2.1 研究背景：概述与本次Meta分析相关的研究领域和问题背景。
2.2 研究目的：明确本次Meta分析的目标和研究问题，并解释为什么该问题是有意义的。
2.3 文献回顾：回顾相关研究的主要方法和结果，并指出已有研究的不足之处。
3、方法3.1 文献检索策略：描述如何进行文献检索，包括检索的数据库、关键词和搜索限制等。
3.2 纳入和排除标准：明确纳入和排除研究的标准，例如研究设计、样本量、研究对象等。
3.3 数据提取：说明如何从每个研究中提取相关数据，包括作者、出版年份、样本量、效应量等。
3.4 数据分析：介绍所采用的统计方法和软件，包括效应量的计算、异质性的评估和亚组分析等。
4、结果4.1 研究特征：总结纳入研究的基本特征，如研究样本量、年份、国家等。
4.2 效应量：给出每个研究的效应量估计和95%置信区间，并绘制Forest Plot图。
4.3 异质性：评估研究间的异质性，并进行相关的统计分析。
4.4 亚组分析：根据研究特征或其他因素进行亚组分析，探索异质性的来源和效应量的差异。
5、讨论5.1 主要结果：总结Meta分析的主要结果，与已有研究进行比较和讨论。
5.2 异质性：解释研究间异质性的原因，并讨论其对Meta分析结果的影响。
BMJ的一篇meta分析范文分享
BMJ的⼀篇meta分析范⽂分享随着科学研究的发展，医学研究数量急剧增加，医⽣和研究者全⾯了解医学信息受到时间和资源所限，所以产⽣了对原始⽂献的结果进⾏综合分析的需求。
Meta分析是对具有相同研究⽬的的多个独⽴研究结果进⾏系统分析的⼀种研究⽅法。
该⽅法源于1920年Fisher“合并P值”的思想，1976年⼼理学家Glass进⼀步将其发展为“合并统计量”，并⾸次将这类分析命名为“meta-analysis”。
meta分析是对⽂献资料进⾏系统评价的基本统计⽅法，有助于医⽣和研究者快速把握已有的医学研究信息，以便对已有的研究结论进⾏恰当理解和应⽤。
今天⼩编带⼤家看看⼀篇可谓范⽂的meta分析。
这是⼀篇2014年发表在BMJ上的meta分析：1、作者⾸先提出临床问题：在健康⽆症状感染⼈群中进⾏Hp根除治疗，是否可预防胃癌发⽣。
⽆疑，这是⼀个医学界⾮常关注的、有意义的问题。
2、制定⽂献的纳⼊、排除标准，作者设定了详细的⽂献纳⼊、排除标准：3、检索⽂献：规定检索范围（Medline(1946 to December 2013), Embase(1947 to December 2013), and the Cochranecentral register of controlled trials），并对会议论⽂集进⾏⼿⼯检索，选择可能符合条件的研究，联系这些只发表了会议摘要的研究者，要求他们提供完整的数据集或论⽂。
检索策略作者以单独的附件形式列出，共56条：……4、筛选⽂献：作者列出根据纳⼊、排除标准进⾏⽂献评价的流程图如下：5、提取数据：设定信息提取表，列出所要提取的信息，并进⾏敏感性分析。
6、对纳⼊的研究进⾏偏倚风险评价：这篇meta分析纳⼊的都是RCT研究，偏倚风险评价由两名研究者根据Cochrane⼿册独⽴完成，分歧通过讨论解决。
涉及随机化、随机⽅案隐藏、盲法实施、失访率等。
7、数据合并、统计学分析：作者应⽤随机效应模型以得到更保守和稳健的估计，并进⾏多个亚组分析。
meta分析经验总结
Meta分析的完整步骤，根据个人的体会，结合战友的经验总结而成，meta的精髓就是对文献的二次加工和定量合成，所以这个总结也算是对战友经验的meta分析吧。
一、选题和立题（一）形成需要解决的临床问题：系统评价可以解决下列临床问题:1.病因学和危险因素研究;2.治疗手段的有效性研究;3.诊断方法评价;4.预后估计;5.病人费用和效益分析等。
进行系统评价的最初阶段就应对要解决的问题进行精确描述,包括人群类型(疾病确切分型、分期) 、治疗手段或暴露因素的种类、预期结果等,合理选择进行评价的指标。
（二）指标的选择直接影响文献检索的准确性和敏感性，关系到制定检索策略。
（三）制定纳入排除标准。
二、文献检索（一）检索策略的制定这是关键，要求查全和查准。
推荐Mesh联合free word检索。
（二）文献检索，获取摘要和全文国内的有维普全文VIP，CNKI，万方数据库，外文的有medline ,SD，OVID等。
（三）文献管理强烈推荐使用endnote，procite，noteexpress等文献管理软件进行检索和管理文献。
查找文献全文的途径：在这里，讲一下找文献的过程，以请后来的战友们参考（不包括网上有电子全文的）：1.查找免费全文：（1）在pubmed center中看有无免费全文。
有的时候虽然没有显示free full text，但是点击进去看全文链接也有提供免费全文的。
我就碰到几次。
（2）在google中搜一下。
少数情况下，NCBI没有提供全文的，google有可能会找到，使用"学术搜索"。
本人虽然没能在google中找到一篇所需的文献，但发现了一篇非常重要的综述，里面包含了所有我需要的文献（当然不是数据），但起码提供了一个信息，所需要的文献也就这么多了，因为老外的综述也只包含了这么多的内容。
这样，到底找多少文献，找什么文献，心里就更有底了。
（3）免费医学全文杂志网站。
提供很过超过收费期的免费全文。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
很早就想写一个关于自己mtea分析的“辛酸”过程，一直没有开始写。
现在我将我的学习过程与大家分享，我所提到不一是最全的，也不一是最有用的，但是是在我学习过程中我认为对我最有用的。
一：选题
一个好的选题就成功了一半。
选题大小决定了工作量大小，选题的争议性、新颖性、临床实用性决定了题目的价值，也决定了以后文章投稿的难易程度。
一个没有争议性的题目，根本不会有多少杂志愿意收，因为不会有人去关注。
这部分取决于操作者的临床前沿的把握度或文献的跟踪力，更为基础的是要懂meta。
一个不懂的meta的人选的题目，往往会害惨实施的人，可能会出现，努力白费或付出与回报不等。
一个不懂本专业的人选的题目，往往临床意义不明，投稿过程或许很难很难。
一般是一个懂meta的人，在其所了解的领域选题。
二：文献检索
检索一般强调查准率与查全率。
两者矛盾，但meta分析要求查全要高，所以检索制定要合适。
既不能让初筛文章太多，工作量太大，也不能遗漏重要文献。
主要是看操作者的文献检索技巧。
对数据库不了解的初学者许多时候对自己的检索式没有十足的信心，归要到底是对数据的检索规则不
懂。
建议参考文献检索相关书籍。
三：数据提取
两个平行进行，尽量不进行讨论，等数据提取完后，由第三方确认或讨论解决。
这部分主要看操作者的个人的文献阅读素养、统计学、流行病学知识了。
这其中可能涉及到一些数据的转换。
在论坛中已有大量帖子讲述：
RR与OR的问题，最初是我最纠结的问题，以下帖子对此有很好的说明：
求助：关于META分析中OR与RR的问题-丁香园论坛meta分析OR转换为RR的公式-丁香园论坛
再谈病例对照研究和队列研究的效应量OR和RR合并的问题-丁香园论坛
关于连续性变量的基线，差值，终点值及其相应SD的转换：
已知基线mean和SD，差值的mean和SD，计算终点mean和SD的方法（附Excel换算表）-丁香园论坛四：数据处理
目前用的较多软件：STATA，REVMAN,以及诊断性meta的meta-disc。
我刚才开始做第一个meta时，这一步让我很无奈，只后跟着周版主的帖子学下去，坚持去做下去，就会了。
重点还是坚持。
meta数据分析-丁香园论坛有一个战友对这种合并的所有方法进行了汇总，我以前看到过，暂时没有找到，以后找到了我再补上。
以上几步，看起来很简单，做起来很繁琐。
最重要的是选题，选题决定成败！就犹如出生决定身世差不多。
选题类似于先天，先天的不足，后天再多努力也难以弥补。
再次强调选题！
我的学习Meta过程很辛苦，只有经历过的人才懂，刚开始学时的那份无助，真的印象很深刻，无助到最后几乎成了无望了。
中间我也想放弃过四次呢，最后都是重庆医科大学公共卫生学院的赵勇老师鼓励，我才坚持下来的。
只要坚持，就有希望！当我第一个文章写的时候，一直投不出去，又是一个很恼火的过程，在去年10月份，当听到我的文章被接受时，虽然影响因子只有1.3分，但我当时真的很激动，自己一年多的努力得到了认证！在这个文章投稿过程中，我跟随谷版主（我师父）一起学习，到现在刚好一年多几天。
这一年里，谷师父教会了我如何写科技论文，如何去做科研。
这一年是我收获最多，成长最快的一年。
我相信，只要大家努力，在这条路上会遇到一个对自己影响重大的人。
最后，我再次谢谢在这个过程中帮过我的所有的老师，谷师父，DXY的战友，还有很多同学。
以后我还会继续跟着我的师父努力下去。
分享几句关于meta几句经典的话，都是出自各位版主们的，感觉很在理：
垃圾的合并永远都是垃圾！
不考虑异质性的meta合并就是耍流氓！
Meta分析的各种亚组分析，异质性处理，敏感性分析，发表偏倚等统计方法，最终都是为了证明：你的合并的结果是稳定的，可靠的！。