meta分析常用于临床科研中,相信绝大多数医学人员都对其有所了解,通过meta分析发表文章,指导临床行为。而通俗的来说,meta分析就是对已发表的他人文献进行二次加工,并根据经验和分析标准对数据进行定性和定量的合成,在不做实验的情况下得出质量很高的科学结论。所以下面给大家介绍一下meta分析及其所具备的内容,以供参考。
在进行meta分析写作时,大家可以分为七个基本步骤来进行,分别是选题、制定检索策略、确定纳入和排除标准、初筛复筛、文献质量评价、提取数据、数据分析和写作。下面给大家介绍一下,如下:
1、选题。选题可以说决定着文章的成败,好的选题一定是重要的、具有临床意义的、创新性的。所以选题切记要和临床实际应用联系,解决重要而又没解决的问题。另外就是解决争议性,在就是要有创新性,并且也要有合适的原始论文和选题范围。
2、制定检索策略。可按主题词+自由词的检索原则在八大必检数据库,如知网、万方、维普、CBM、Web of Science、Pubmed、Embase、Cochrane Library进行文献检索。检索时尽量保证查全和查准,一些灰色文献、会议专题论文、专著章节等也不要放过。一旦有漏网之鱼可能直接推翻你的结论,失掉分析的可靠性。
3、确定纳入和排除标准。标准不对可能导致分析结论出现偏倚。纳入标准一般从研究类型、研究对象、结局指标三方面制定。排除标准,重点需要排除两方面的文献,一是研究类型、研究对象和结局指标无法满足分析要求的。二是全文无法获取、样本量小、专业性不强的。记得标记筛除的数量和理由,方便绘制后续的筛选流程图。
4、初筛复筛。按照上面制定的纳入和排除标准,在EndNote或NoteExpress文献管理软件中汇总检索的结果,并做相应筛查。
5、文献质量评价。必须对筛选出来的即将纳入的文献进行严格的质量评价,纳入文献的质量直接关乎你的meta文章的质量。
6、提取数据。将筛好的文献中的数据仔细提取到excel表里,注意格式要统一,方便后面导入软件里计算。
7、数据分析及写作。写作提取数据后,需要导入到比较常用的RevMan或STATA软件里,通过操作就可以得出meta分析的最终结果,并绘制森林图、漏斗图等。
总的来说,meta分析是特别重要的,通过meta分析,可对同一主题多个小样本的研究结果进行综合,提高原结果的统计效能,还可解决研究结果的不一致性,改善效应估计值,此外,也可能发现新的研究问题,为进一步研究指明方向。因此大家需要详细的了解清楚了,以方便进行使用。如果对此有需要的可以直接联系本站学术顾问,为您详细解答。
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