meta分析的写作思路
《2024年Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考》范文
《Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考》篇一Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考Meta分析系列之十五：Meta分析的进展与思考一、引言Meta分析，作为一种重要的文献综述工具，已广泛应用于科学研究领域。
自其诞生以来，就为学者们提供了一个更为精准和系统的分析手段，来对相关领域内的众多研究进行汇总、评价和比较。
在过去的几十年里，随着科技和方法的不断进步，Meta分析也得到了长足的发展。
本文旨在探讨Meta分析的进展、现状以及未来发展方向，以期为相关研究提供参考。
二、Meta分析的进展（一）方法论的完善随着Meta分析的广泛应用，其方法论也在不断完善。
从最初的简单统计合并到现在的多层次模型、贝叶斯分析等复杂方法，Meta分析的精确性和可靠性得到了显著提高。
此外，针对特定类型的研究设计（如诊断试验、干预研究等），也发展出了相应的Meta分析方法。
（二）数据来源的扩展随着互联网和数据库技术的快速发展，Meta分析的数据来源得到了极大的扩展。
除了传统的学术期刊、会议论文等，现在还可以从网络资源、政府报告等获取数据。
同时，大数据和人工智能技术的应用也为Meta分析提供了更为丰富的数据来源。
（三）应用领域的拓展Meta分析的应用领域已经从最初的医学领域扩展到了社会科学、教育学、心理学等多个领域。
这些领域的学者们通过Meta分析对大量相关研究进行综合评价，为政策制定、教育实践等提供了有力的依据。
三、当前Meta分析的挑战与思考（一）数据质量问题随着数据来源的扩展，数据质量问题也日益凸显。
在Meta分析中，数据的质量直接影响到结果的准确性和可靠性。
因此，如何确保数据的真实性和准确性是当前Meta分析面临的重要挑战。
（二）方法论的局限性虽然Meta分析的方法论在不断完善，但仍存在一些局限性。
例如，对于某些特殊类型的研究设计（如定性研究、混合方法研究等），现有的Meta分析方法可能无法完全适用。
《2024年Meta分析系列之六_间接比较及网状分析》范文
《Meta分析系列之六_间接比较及网状分析》篇一Meta分析系列之六_间接比较及网状分析Meta分析系列之六：间接比较及网状分析一、引言Meta分析是一种统计技术，用于整合和分析多个独立研究的结果。
在医学、社会科学和许多其他领域中，Meta分析已成为一种重要的研究方法。
随着研究的不断深入，间接比较及网状分析（Network Meta-analysis, NMA）逐渐成为Meta分析的重要分支。
本文将详细介绍间接比较及网状分析的原理、方法、应用及高质量范文的撰写要点。
二、间接比较及网状分析的原理和方法1. 原理间接比较是一种通过比较多个研究之间的差异来评估不同干预措施效果的方法。
而网状分析则是在间接比较的基础上，通过构建网络图来展示不同干预措施之间的直接和间接比较结果。
NMA可以同时评估多个干预措施的效果，并比较它们之间的优劣。
2. 方法（1）文献检索与筛选：根据研究目的，制定明确的文献检索策略，筛选出符合纳入标准的文献。
（2）数据提取与整理：从选定的文献中提取所需数据，包括研究设计、样本量、干预措施、结局指标等，并整理成可用于NMA的格式。
（3）构建网络图：根据提取的数据，构建干预措施之间的网络图，展示各干预措施之间的直接和间接比较关系。
（4）统计分析：采用适当的统计模型进行NMA，计算各干预措施的效果估计值和置信区间。
（5）结果解读：根据统计结果，解读各干预措施的效果及优劣，并给出结论。
三、间接比较及网状分析的应用NMA在医学、社会科学等领域具有广泛的应用价值。
例如，在医学领域，NMA可以用于评估不同药物、手术和非药物治疗方法的效果，为临床决策提供依据。
在社会科学领域，NMA可以用于评估不同政策、教育方法和培训项目的效果，为政策制定和项目实施提供参考。
四、高质量范文的撰写要点1. 引言：简要介绍Meta分析和NMA的背景、目的和意义。
2. 研究方法：详细描述文献检索策略、纳入排除标准、数据提取和整理方法、NMA的统计模型等。
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。
《2024年Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考》范文
《Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考》篇一Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考Meta分析系列之十五：Meta分析的进展与思考一、引言Meta分析，作为一种重要的文献综述和定量数据分析方法，自其诞生以来就广泛应用于多学科研究领域。
本篇文章旨在回顾Meta分析的进展，并对未来发展趋势进行思考。
二、Meta分析的起源与定义Meta分析最早源于科学哲学中对于研究的评价与总结。
在现代科研中，Meta分析主要指通过对已发表或未发表的研究进行统计整合，从而对特定研究问题得出更为准确和可靠的结论。
它强调的是对现有文献的二次分析，有助于对已有研究结果进行验证和扩展。
三、Meta分析的进展（一）研究方法的不断完善随着Meta分析的广泛应用，其研究方法也在不断发展和完善。
从最初的简单统计整合，到现在的多变量分析、贝叶斯Meta分析等，Meta分析的适用范围和深度都在不断扩大。
（二）跨学科应用Meta分析在多个学科领域都得到了广泛应用，如心理学、医学、社会学等。
它能够综合不同领域的研究成果，为解决复杂问题提供新的思路和方法。
（三）大数据与Meta分析的结合随着大数据时代的到来，Meta分析与大数据的结合成为了新的研究趋势。
通过对海量的文献数据进行Meta分析，可以更加准确地得出研究结论。
四、Meta分析的思考（一）可靠性问题尽管Meta分析能够综合多篇文献，提供较为准确的研究结论，但其在数据处理和分析过程中仍可能存在误差和偏倚。
因此，在运用Meta分析时，要重视研究设计、数据采集、分析方法等环节的可靠性问题。
（二）数据来源的多样性在进行Meta分析时，要充分考虑数据来源的多样性。
不同来源的数据可能存在差异，这可能会对研究结果产生影响。
因此，在整合数据时，要充分考虑数据来源的差异性和影响程度。
（三）伦理与法律问题在进行Meta分析时，需要关注伦理和法律问题。
例如，在处理涉及个人隐私和知识产权的数据时，要遵守相关法律法规和伦理规范。
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。
meta分析写作要点
Meta分析的基本步骤1.明确简洁的提出需要解决的问题2.制定检索策略，全面广泛的收集随机对照试验3.确定纳入和排除的标准，剔除不符合要求的文献4.资料选择和提取5.各实验的质量评估和特征描述6.统计学处理6.1.异质性检验（齐性检验）6.2.统计合并效应量（加权合并，机选效应尺度及95%可信区间）并进行统计推断6.3.图示单个试验的结果和合并后的结果6.4.敏感性分析6.5.通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”了解潜在的发表偏倚7.结果解释、做出结论及评价8.维护和更新资料Jadad评分量表：1 随机分组序列的产生方法2分：通过计算机产生的随机序列或随机数表产生的序列1分：试验提到随机分配，但产生随机序列的方法未予交待0分：半随机或准随机试验，指采用交替分配病例的方法，如入院顺序、出生日期单双数2 双盲法2分：描述了实施双盲的具体方法并且被认为是恰当的，如采用完全一致的安慰剂等1分：试验仅提及采用双盲法0分：试验提及采用双盲，但方法不恰当，如比较片剂与注射剂而未提及使用双伪法3 退出与失防1分：对退出与失防的病例数和退出理由进行了详细的描述0分：没有提到退出与失防备注：该表未强调随机方案的隐藏这一质量因素修改后Jadad量表（1-3分视为低质量，4-7分视为高质量）随机序列的产生1 恰当：计算机产生的随机数字或类似方法（2分）2 不清楚：随机试验但未描述随机分配的方法（1分）3 不恰当：采用交替分配的方法如单双号（0分）随机化隐藏1 恰当：中心或药房控制分配方案、或用序列编号一致的容器、现场计算机控制、密封不透光的信封或其他使临床医生和受试者无法预知分配序列的方法（2分）2 不清楚：只表明使用随机数字表或其他随机分配方案（1分）3 不恰当：交替分配、病例号、星期日数、开放式随机号码表、系列编码信封以及任何不能防止分组的可预测性的措施（0分）4 未使用（0分）盲法1 恰当：采用了完全一致的安慰剂片或类似方法（2分）2 不清楚：试验陈述为盲法，但未描述方法（1分）3 不恰当：未采用双盲或盲的方法不恰当，如片剂和注射剂比较（0分）撤出与退出1 描述了撤出或退出的数目和理由（1分）2 未描述撤出或退出的数目或理由（0分）Meta分析的计算的主要步骤：1.计算每个研究的效应量及方差2.计算每个研究效应量的权重3.计算合并效应量4.异质性检验5.合并效应量的可信区间6.合并效应量的检验1.单个研究的统计量根据资料类型选择单个研究的统计量d1（1）分类变量可选择的统计量比值比，OR相对危险度，RR率差，RD（2）数量变量可选择加权均属差（WMD）或标准化均数差（SMD）用于描述单个研究的实验结果，其结果解释与常规统计描述指标相同。
《2024年Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考》范文
《Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考》篇一Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考Meta分析系列之十五：Meta分析的进展与思考一、引言随着科学研究的深入发展，Meta分析作为一种重要的统计方法，逐渐在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在探讨Meta分析的进展，以及在当代科学研究中的思考与应用。
二、Meta分析的概述Meta分析，即元分析，是一种利用统计方法对多个独立研究结果进行综合分析的方法。
它通过对不同研究结果进行量化评估和合并，从而得出更可靠、更全面的结论。
Meta分析在许多领域都有广泛的应用，如医学、心理学、社会科学等。
三、Meta分析的进展（一）方法论的完善随着Meta分析的不断发展，其方法论得到了进一步的完善。
在研究设计、数据采集、统计分析等方面，都出现了更多的方法和工具。
例如，通过系统评价和文献计量学的方法，可以更全面地收集和筛选相关研究；通过随机效应模型等统计方法，可以更准确地评估不同研究结果之间的异质性。
（二）应用领域的拓展Meta分析的应用领域不断扩大，不仅在医学、心理学、社会科学等领域得到广泛应用，还在生物学、计算机科学等领域得到尝试。
这表明Meta分析具有广泛的应用前景和潜力。
（三）与其他方法的结合Meta分析可以与其他统计方法相结合，如系统评价、网络元分析等，从而更好地解决实际问题。
此外，随着大数据和人工智能技术的发展，Meta分析与这些技术的结合也将为科学研究带来更多的可能性。
四、对Meta分析的思考（一）研究质量的保证在进行Meta分析时，需要保证所纳入的研究质量可靠。
这需要对研究的设计、数据采集、统计分析等方面进行全面评估。
同时，还需要注意研究间的异质性，避免因异质性过大而影响结果的可靠性。
（二）结果解读的准确性在进行Meta分析时，需要准确解读结果。
这需要对统计方法和结果进行深入理解，避免误解或误用。
同时，还需要注意结果的适用范围和局限性，避免过度解读或滥用结果。
如何撰写meta分析论文
数据分析
对提取的数据进行统计分析，包括描 述性统计和推断性统计。
论文撰写
按照学术论文的格式和规范，撰写 meta分析论文，包括引言、方法、 结果、讨论和结论等部分。
02
选题与文献筛选
选题原则与策略
针对性
选择与特定主题或问题相关的研究，确保 meta分析的针对性和目的性。
重要性
选择具有重要性和现实意义的研究主题，能够为特 定领域或实践提供有价值的见解。
创新性
关注新的研究领域或未被充分探讨的问题， 提出新的观点或解释，推动知识进步。
文献筛选标准与方法
文献类型
确定所纳入文献的类型，如随机对照试验、观察性研究等，以确保研 究的可靠性和有效性。
研究质量
采用合适的质量评价工具对所纳入文献的质量进行评价，如Jadad评 分量表等。
研究结果
关注文献的研究结果和结论，确保所纳入文献与研究目的和问题相关 。
格式要求
附录的格式通常需要符合期刊或出版机构的 规定，如字体、字号、行距、页边距等，同 时要注意保护个人隐私和信息安全。
参考文献与附录报告
参考文献报告
在论文中需要有一个专门的部分对参考文献进行报告，包括参考文献的来源、筛选标准 、数量和质量等，以证明研究的可靠性和可重复性。
附录报告
对于一些较为复杂或重要的数据和信息，可以通过附录进行报告，以便读者更好地理解 和评估研究结果。同时，附录也可以作为论文的补充材料，提供更多的信息和证据支持
结论与建议报告
报告撰写
将结论总结、建议提出和实施方案设计等内容整理成一份完整的报 告，确保内容的逻辑性和连贯性。
报告审核与修改
邀请同行专家对报告进行审核和修改，提高报告的质量和水平。
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收集整理丁香园郎中1987的关于meta分析的写作！！一、新手meta分析上路（一）：选题现在读研的很多学生甚至临床上的医生，迫于某些压力或者是个人兴趣（找虐型），开始学习meta分析，理想的发篇SCI文章，不济的也当学个技术，技多不压身。
为什么会找meta做为切入点呢，江湖传言此乃发文神器，某大仙一年发十篇meta的也不是少见。
感觉它不用做实验，窝在家一股脑的看文献，整理整理数据，也不耗钱，真是一本万利的生意，尤其适合苦逼的临床医生。
也不用养老鼠闻味道，不用陪细胞过夜，不用天天WB，PCR，转染，过表达，etal。
长期接触这些生物试剂能活下来的都是命大。
所以聪明的中国人开始走上了meta这道“不规路”，早上发，中午发，天天发，发。
好了，扯了那么多没用的，入正题，想发一篇文章，首先是要选好一个题目。
我可以负责任的告诉大家，你今天选题的高度决定了你日后发文的高度。
所以磨刀不误砍柴工，好好选题，良好的开端是成功的一半（好一碗鸡汤）。
那么问题来了，怎么选题呢？结合我个人的经验，我认为良好的优质的题目有以下几个特点：1.是临床现有的争议点，大家对此还不是很统一，指南也模棱两可。
2.对现有的操作的一种challenge,如果你的meta能改变某种临床行为，那你屌了。
3.之前已经有篇meta了，但后来因为加入新的articles,挑战了之前的结果，能引起一定的讨论。
当然，这些题目都很难找，因为不仅国人“沉迷”meta,老外也不甘落后的。
现阶段大部分multi-centersRCTs都是国外研究机构发表的，他们一般在进行临床研究的同时，已经将其meta分析的文章也顺带做了，RCTs发表同时将meta分析也扔出去。
所以好题目都被他们抢了，我们只能捡些他们不要的（这是一个忧伤的故事）。
不管如何，我们还是要掌握一些选题的技巧和原则，指不定那一天就让我们碰上了一个好题目也不一定（人如果没有梦想那跟咸鱼有什么区别，星爷如是说）。
我有几个渠道和方式来选择题目（主要指干预方面的meta）：1.看本专业Top临床期刊最新的articles和review,如我是神经科的，我就去多逛逛Neurology,Stroke,Movementdisorder等专科杂志最新的RCTs和综述，尤其是综述里面治疗的那一部分。
同时也可以逛逛4大临床期刊（是那4大？不知道，那去搬砖吧）里面关于本专业的一些articles和review。
2.看指南的治疗部分，如XX治疗方式XX病最近有研究表示有效或无效，但缺乏足够的証据，有争议（看到有争议，眼睛都亮了），那就是我们的切入点。
但因为指南具有滞后性,所以指南里面提到的可能都已经被人下手了。
3.去逛逛临床试验注册网站，有些大型RCTs发表前都会在这些网站上注册，你就可以了解最新正在进行的临床研究，知道它们大概什么时间弄完，守株待兔，不信捉不住你。
推荐个临床注册网站：https:///。
较全较好用，随时跟踪最新ongoing的RCTs.4.中医方面的meta,那真是得天独厚，国际友人肯定争不过我们，一想一个准，都没人发表过。
但有个缺陷就是大部分中医的临床研究都是发表在国内文献，所以我们纳入的研究也都是国内的为主，这会对整体质量造成一定影响。
投稿方向也一般局限在中西医结合领域（CAM:complementaryandalternativemedicine）的SCI期刊，但实践表明只要你不嫌弃分值低，都是能发表的。
我导师的课题组就发过不少，而且分值还不低呢（好厉害的样子）。
如：Asystematicreviewandmeta-AnalysisofBaihui(GV20)-basedscalpacupuncture inexperimentalischemicstroke（IF5.578）。
所以这也是发文（灌水）的一个捷径。
说了那么多，大家不要想了，去选题吧。
二、新手meta分析上路（二）：检索文献在我们选好题目后，接下来就进入检索文献这一步了。
我以实例来说明，如题目“Levodopa alonecomparedwithlevodopa-sparingtherapyasinitialtreatmentf orParkinson’sdisease:ameta-analysis”(左旋多巴做为首选药物治疗帕金森的meta分析)。
总体上要按照PICOS原则来检索，什么是PICOS？还有些专业书在检索方法写的天花乱坠，各种主题词（Mesh）+自由词、布尔逻辑词穿插其中，其实我的检索策略有点简单粗爆（其实是因为我根本不会复杂的检索策略）。
我只在题目/摘要中检索”帕金森“和”左旋多巴”，我相信我要的文章肯定会有这两个词。
我一直认为，越简单的检索词能获得越多的文献，虽然找起来耗工夫，但不易漏掉。
当然如果放在摘要中你觉得文章太多（千篇数量级），那我就把“帕金森”放在题目中检索（可能会变成百篇数量级），继续把“左旋多巴”放在题目/摘要中，所以我是根据文章的数量来决定不同的检索区域的。
可能这样的方法不够科学，但我个人认为很实用。
算了，不要在意这些小细节了。
既然说到检索策略，顺带说下正规点的“主题词+自由词”，先在各个数据库里确定“Levodopa”这个L的主题词，同时找出它五花八门的自由词，在主题词与自由词之间用or连接进行检索。
同理，确定“Parkinson”这个P的主题词，同时找出它五花八门的自由词，在主题词与自由词之间用or连接进行检索。
然后在P与L的检索之间用and连接。
检索策略定好后，要确定数据库了，外文方面我个人比较喜欢检索4个数据库，分别是Pubmed，Googleschalor，Cochranelibrary和clinicaltrial。
当然很多文章会选择EMBASE,MEDLINE,WEBOFSCIENCE等等。
但前面4个我认为基本已经浛盖了大部分的文献(前面的是检索平台，基本上包括了后面的数据库)，截止目前也没reviewer对我所选的4个databases提出质疑（可能他们眼神不好漏掉了）。
中文的数据库可以参见CNKI,万方和维普。
但一般我不建议加入中文文献(会影响文章的质量，除非是写中药或针灸方面)。
然后，我们还要制定纳入标准和排除标准，用以纳入我们想要的文献。
标准的制定不是看着天花板凭空想出来的，它是需要我们提前先看几篇相关文献，再结合我们所需要研究的目的，再进行制定的。
当然，标准不是死的一成不变的，可能会随着我们检索的过程而进行适当的修改。
最后，我们可以多看些相关的综述，因为综述中总会引用很多研究，而我们可以在它的参考文献那里直接找到一些可能被我们遗漏的文献。
下面这就是一般的检索文献流程图。
好了，说到这，洗洗看电影去了，待续。
PICO是基于循证医学（EBM）理论的一种将信息格式化的检索方式。
为participants,interventions,comparisons,outcomes的缩写。
拓展资料PICO将每个问题分为四个部分：participants（对象）；interventions（干预）；comparisons（对照）；outcomes（预后）；最早以前只有PICO，后来才加了个S，不同规范对PICOS的内涵解释略有出入，但总的来说，其目的只有一个，就是通过PICOS这几个维度，把“临床问题”这个不容易被定位的问题，用标准化的方法表述出来。
也只有这样才能够进行进一步工作。
用PICOS构建临床问题：情景一：某消化科接待的一个HP感染患者，常规抗HP治疗两周后，患者复查呼气试验还是阳性，到底要不要继续治疗呢？是一个认真、有责任心、具备循证医学素养的高水平医生，所以他想到了要找找看有没有好的证据。
那么问题来了，检索文献的时候从何开始呢？答案当然是PICOS。
他要确定如下几个要素：P：HP感染常规治疗2周无效的患者；I：继续进行抗HP治疗；C：停止治疗/变更治疗；O：HP感染转阴；S：Meta分析/RCT/队列。
拆分之后，他就可以去寻找证据了，当然下一步还要进行证据评价之后在使用相应的证据。
情景二：目前关于强迫症患者是否需要在药物治疗的基础上联合认知行为治疗存在分歧，同时存在支持用或不用联合治疗的证据（黄芳芳，李占江等，2013）。
一批有理想有抱负的医生希望通过自己的努力，以Meta分析的形式综合现有研究结果。
那么问题来了，我们应该怎么确定题目并筛选文献呢？同样是PICOS：P：被明确诊断为强迫症的成年患者；I：认知行为治疗联合药物治疗；C：单纯药物治疗；O：耶鲁一布朗强迫量表改善；S：RCT。
然后就可以拟定题目并开始系统综述的设计了。
三、新手meta分析上路（三）：制作特征表Meta分析就像八股文一样，有那么一个相对固定的框架，然后我们只需按着这个架子一步一步像牛一样往前走就行了。
通过上一部分找好文献，纳入研究之后我们就需要开始着手做特征表了，用一句话概括此Table制作要髓：那就是readers只需要看这个表格，就能大概知道纳入的文献它所有的重要细节。
看表知文章的故事，而无需再重新去下载原始文献。
话虽这么说，但原始文献下还是要下的，谁知道作者有没有瞎做，我们要监督他们滴。
先看几个NB杂志NB的图表，如下：怎样才能做出一张无可挑剔的table呢，我有几个小建议：1.绝对不要自已瞎想乱画，先找几篇高质量与你此篇主题相关的meta分析，看看大牛的table是怎么做的，他的条目栏都罗列了那些重要信息，有那些是我们可以借鉴的。
一篇不够，二篇;二篇不够，三篇。
反正就是多看几篇别人高质量的特征表是如何弄的，发挥“拿来主义”精神能整合尽量整合，然后在白纸上先简单画个草图，看看感觉很厉害的样子。
2.要挑剔，国外发SCI非常注重table和Figure的美观和实用性，一定不能随随便便，而要精益求精。
所以自已要有一双发现美的眼睛，怎样排版美观大方怎样来，感觉自己土包子般的审美观得重新读遍美术课程啊。
3.熟练掌握offoceword，好吧这才是最重要的，我要去练习word了。
所以，特征表它没有固定框架，只要能详细描述出原始文献的基本信息，同时保持美观大方，让人一看就感觉你，就OK了。
（再附二张tables）。
四、新手meta分析上路（四）：质量评价我们确定研究目的，通过检索策略最终纳入数篇studies后(假设10篇吧)，就有必要对纳入的文献进行一个评价，关于其质量、方法设计的评价。
因为纳入的10篇研究有好有坏，良莠不齐，我们不能一股脑的对其进行简单粗爆的合并，而是需要明确你手里的文章到底是否设计合理，数据是否全面，质量是否过关，至少做到你自己心中有个数，有个秤去评断你合并结果的稳健性与否。
Meta分析有句名言：garbagein,garbageout(垃圾进来垃圾又出去了，依，是这样翻么，我的英语还是很屌的)。