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相关疾病: 头痛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。也可以去看看周版主的视频教程(跟我来,循证检索so easy ! - 丁香园论坛以及Cochrane系统评价检索策略的制定(实例教学之PubMed篇) - 丁香园论坛,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。原创视频讲解stata软件在meta分析中的应用 - 丁香园论坛一起学习如何用Stata实现meta分析吧-Stata实现累积Meta分析的相关菜单操作 - 丁香园论坛Stata在Meta分析中的应用(软件下载、使用方法、问题集锦) - 丁香园论坛自己收藏的一些STATA书籍 你不会失望 - 丁香园论坛Revman 软件:RevMan 5.2软件实战演示 - 丁香园论坛五:文章写作严格按照相应的指南与手册进行。如RCT meta的PRISM,观察性研究的MOOSE等。这部分取决于操作者的英语掌握能力,与公共英语差别并不是很相关,重点是文献阅读基础,读个上百篇文献,肯定可以写出来。绝对不要写成汉语再翻译成英语!下面我再说一哈,我在做的过程中遇到的最让我头痛的问题及其解决方式:漏斗图的制作问题,结局多个时,做哪个?一个研究有同时给了两个亚组的结果时如何做?漏斗图的制作问题 - 丁香园论坛文章中给了多个组时,而我们只想将其分为两个或少于文章所提供组的合并方法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
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