个人meta分析写作经验分享

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！