写好诊断性meta分析的秘密（四）

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诊断性试验Meta分析报告

诊断性试验Meta分析报告一、引言诊断性试验在医学领域中具有至关重要的作用，它们帮助医生确定患者是否患有某种疾病，以及评估疾病的严重程度和预后。

然而，单个诊断性试验往往受到样本量、研究人群、研究方法等因素的限制，其结果可能存在偏差。

Meta 分析作为一种系统评价方法，能够综合多个诊断性试验的结果，提供更全面、更准确的诊断信息。

二、目的本 Meta 分析的目的是综合评估某种诊断性试验在特定疾病中的诊断价值，为临床医生的诊断决策提供依据。

三、资料与方法（一）检索策略我们在多个数据库（如 PubMed、Embase、Cochrane Library 等）中进行了系统的检索，检索时间范围为_____至_____。

检索词包括疾病名称、诊断性试验名称以及相关的关键词。

（二）纳入与排除标准纳入标准：①研究对象为疑似患有特定疾病的患者；②使用了所关注的诊断性试验；③报告了诊断准确性的相关指标，如敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值等。

排除标准：①重复发表的研究；②研究质量差，如样本量过小、方法学存在明显缺陷等；③无法获取全文或关键数据的研究。

（三）数据提取由两名研究者独立提取纳入研究的基本信息（如作者、发表年份、研究地点等）、研究对象的特征（如年龄、性别、疾病严重程度等）、诊断性试验的方法和参数、诊断准确性的指标等。

如有分歧，通过讨论或咨询第三方解决。

（四）质量评估采用 QUADAS-2（Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2）工具对纳入研究的质量进行评估，评估内容包括病例的选择、待评价试验、金标准、病例流程和进展情况等方面。

（五）数据分析使用 Review Manager 53 软件进行数据分析。

对于诊断准确性的指标，计算合并的敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比和诊断比值比，并绘制森林图和受试者工作特征（ROC）曲线。

采用随机效应模型或固定效应模型进行合并分析，根据异质性检验的结果（I²值）选择合适的模型。

诊断性me分析手把教你做临床Me分析诊断试验性MeDisc分析

4.讨论一定要深入。
阴性结果的Meta分析，最关键是能够对为什么会出现该结果进行深刻的讨论，一篇文章写的好不好也体现在讨论部分，体现作者水平的部分，读者也是根据你的讨论来对你的结果有分寸的慎重的来指导临床。讨论部分的切入点可以通过亚组分析的结果来体现。亚组分析能够很好的帮我们找到异质性来源。如果亚组分析结果既有养性又有阴性，那么可以重点讨论导致这两种结果出现的原因是什么。
安装软件
Meta-DiSc 是一个免费的下载软件，登录，下载安装软件，目前最新版本是版。
运行软件
在试行此软件之前，必须明确和熟悉准确诊断性 Meta 分析里结果计算的经典四格表（可能不会在您所纳入的文献中出现，需要研究人自己总结并准确的填写在四格表内，不易混淆而且方便分析）。
TP：True positive 表示真阳性的结果，用数字表示；
介绍到这里就结束了，大家赶快去下载软件试一下吧。
诊断性meta分析简单实现(4) 结果的展示和解读
例文结果展示和解读
诊断性meta分析简单实现——第一章?和范文解析
诊断性meta分析简单实现(2)
诊断性meta分析简单实现(3)
当我们做完了上述的统计分析之后，结果需要整理一下,我们看看例文的作者是如何呈现这些结果的！
二.诊断性meta分析亚组分析问题求助
你说的后边的不对,比如排除平均年龄大于80的文献。
这句话是正确的，或者纳入排除研究后的meta分析,排除营养不良率大于60%的文献而亚组分析主要从文献里病例特性来排除,等等
亚组分析主要从文献里分组病例特征分类。
敏感性分析是排除低质量研究后的meta分析。
亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当氦孩份绞莓悸逢溪抚娄的进行分层，过多的分层和过少的分层都是不好的

诊断性实验的Meta分析分解

阳性
阴性
阳性
TP（a）
FP（b）
a+b
阴性
FN（c）
TN（d）
c+d
1.2 单个诊断性实验的评价指标
灵敏度
特异度
指标
假阴性率（漏诊率）
假阳性率（误诊率）
灵敏度=a/a+c；特异度=b/b+d；假阴性率=c/a+c；假阳性率=d/b+d
• 这个四格表衍生的各种指标：真阳性率（敏感度）、假阳性率、假阴性率、真阴性率（特异度）等等都是评估替代
3. 诊断性试验meta分析方法在统计软件中的实现
• RevMan5.0软件和Meta-DiSc 都是在国际上权威的用来做诊断试验meta分析的软件，在这里仅介绍Meta-Disc软件的使用方法。
• 下载地址：
http://www.hrc.es/investigacion/metadisc_en.htm
诊断性试验meta分析方法在统计软件中的实现
3.1 数据录入 3.2 选择项设置 3.3 阈值效应检验 3.4 非阈值效应检验 3.5 合并各诊断试验评价指标
3.1 数据录入
3.2 选择项设置
3.3 阈值效应检验
3.4 非阈值效应检验
探讨异质性
3.5 合并各诊断试验评价指标
绘制森林图
诊断性实验的Meta分析
刘延青研究生
前言
临床医生在接诊的过程中，经常考虑的问题就是如何把可以有病与实际无病的人区别开来，以及如何将患某种疾病的患者于其他疾病鉴别出来，这个过程中就需要合理运用
诊断试验。广义诊断包括实验室检查、影像学诊断、仪器
检查、病史询问、体格检查等。对于某个诊断性试验，可能已有多位研究者进行了研究，为了对不同的研究结果进行综合性分析，获得综合的结论，需要采用诊断性实验的Meta分析。

诊断试验准确性的Meta分析

诊断试验准确性的Meta分析一、问题与数据某肿瘤科大夫希望了解CT对某肿瘤的诊断准确性，他查阅了很多国内外文献，发现文献中各研究样本量都偏小，且对该方法的准确性评价结果不一，因此想通过Meta分析的方法对其准确性进行较为可靠的评价。

通过对相关文献的检索，共获得以下数据：表1 部分研究数据变量意义及赋值情况如下：表2 变量意义与赋值情况二、对问题分析要进行诊断试验准确性的Meta分析，至少应当收集真阳性、假阳性、假阴性与真阴性的人数。

然而，Meta分析并不是简单的进行数据的加权合并，因为各研究结果不同的原因通常不仅仅是因为样本量小造成的结果不稳定，还可能是因为研究的设计、执行等多方面的因素存在差异所导致，因此Meta分析的一个重要的任务便是对可能的因素进行探讨，找出文献结果不一的原因，这也是证据评价的过程。

表1中，是否是前瞻性研究（predesign）、金标准是否是同一个（samemth）、是否详细描述待评价试验（index）、是否详细描述金标准（reftest）和是否详细描述待评价人群（subject）是本研究中研究者认为可能的影响因素。

三、Stata分析1. 安装分析包一般认为，诊断试验准确性的数据异质性比较明显，因此推荐使用随机效应模型进行分析。

Stata中有专门针对诊断试验准确性Meta分析的分析包midas和metandi，均是采用两水平的随机效应模型进行分析。

由于后者不支持meta回归功能，因此本文仅介绍midas包的使用。

在command窗口，依次输入以下命令，安装必需的分析包：ssc install midasssc install mylabels2. 数据录入在Stata窗口点击数据编辑按钮，弹出数据编辑窗口。

在变量名位置双击，弹出新建变量窗口。

如果变量是字符型，则变量类型（Variable type）选择str，是数值型则选择double（小数）或int （整数）。

设定好变量名后，从excel中将数据复制到新建变量窗口中即可，部分数据如下图。

meta分析的写作思路

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）。

诊断性试验Meta分析

Revman,Stata,Meta-disc在診斷試驗準確性（DTA）系統評價中的應用文獻數據摘自《ProGRP與NSE對小細胞肺癌診斷價值的meta 分析》文中提取數據GAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAFSun中國------病理105016.3251968915658Yang 中國------病理1444616.346491617237265注：表中 10 個原始研究均使用酶聯免疫吸附測定法檢測陽性界值； TP= 真陽性數； FP= 假陽性數； FN= 假陰性數； TN= 真陰性數a:ProGRP,b: NSERevman5.2新建診斷試驗準確性(DTA)系統評價模板GAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAF添加所有納入研究GAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAF此處對每篇文獻QUADAS2質量特征進行描述，以便探討異質性來源及作表圖數據分析里面添加所要研究的待評價診斷試驗GAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAF可計算相關指標（似然比及診斷比值比和單獨在干預系統評價里面作森林圖）添加分析里面制作SEN和SPE森林圖及SROC曲線，可對數據進行重新制定GAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAFStudyLamy 2000Molina 2009Nissan 2009Schneider 2003Shibayama 2001Stieber 1999Sun 2005Takada 1996Yamaguchi 1995Yang 2005TP3541134297411773802546FP18979611222669FN164641840292847917TN229218548119234972034696072Sensitivity (95% CI)0.69 [0.54, 0.81]0.47 [0.36, 0.58]0.77 [0.70, 0.83]0.78 [0.62, 0.90]0.65 [0.55, 0.74]0.80 [0.73, 0.86]0.72 [0.62, 0.81]0.63 [0.54, 0.71]0.74 [0.56, 0.87]0.73 [0.60, 0.83]Specificity (95% CI)0.93 [0.89, 0.96]0.96 [0.93, 0.98]0.87 [0.85, 0.90]0.95 [0.90, 0.98]0.96 [0.92, 0.98]0.98 [0.93, 1.00]0.90 [0.86, 0.94]0.99 [0.97, 1.00]0.91 [0.81, 0.97]0.89 [0.80, 0.95]Sensitivity (95% CI)00.20.40.60.81Specificity (95% CI)00.20.40.60.81設置參數GAGGAGAGGAFFFFAFAF若用戶對上圖窗口中的統計分析顯示的結果不滿意，可點擊右上角的屬性按鈕); 或依次展开树形目录分支"Data and Analyses→Analyses→ProGRP"，选中"ProGRP"并单击右键，选择"Properties … "，弹出属性设置对话框。

诊断性试验的Meta分析

有失安全系数法，begg秩相关法和 Egger回归法等等。
3. 诊断性试验meta分析在统计软件中的实现
• RevMan5.0软件和Meta-DiSc 都是在国际上权威的用来做诊断试验meta分析的软件，在这里仅介绍Meta-Disc软件的使用方法。
• 下载地址：http://www.hrc.es/investigacion/metadisc_en.htm
摘自progrp不nse对小细胞肺癌诊断价值的meta分析文中提取数据作者国家研究方法金标准病例阳性界值pgmltpfpfntnschneider德国前瞻连续病理29829196353818351613229212stieber德国回顾病理3143831194139444648218183molina西班牙前瞻连续病理802502513411479504161548577nissan以色列前瞻连续病理1624822291819119113shibayama日本连续病理3594975744911104065234235lamy法国回顾病理245531711711029369795takada日本回顾连续病理326338106736322432838203182yamaguchi日本60250818079264748469449sun中国病理100501632519156058yang中国病理144461634640161723726524诊断性试验的meta分析241阈值效应检验242非阈值效应检验243合并各诊断试验评价指标244发表偏倚的识别241阈值效应检验在诊断性试验中可能因为纳入的研究采用丌同的诊断界值而引起异质性在迚行合并时要迚行检测当存在阈值效应时灵敏度和特异度负相关灵敏度和1特异度呈正相关其结果在sroc曲线平面图上呈肩臂状点分布metadisc软件计算

写好诊断性meta分析的秘密（三）

写好诊断性meta分析的秘密（三）诊断性meta究竟需要哪些图哪些表1 基线特征表2 敏感性、特异性、阳性似然比、阴性似然比图3 ROC曲线图4 发表偏倚检测图学习了上面一讲，敏感性、特异性、阳性似然比、阴性似然比图、ROC曲线图大家现在都能画了吧？一些需要了解的概念重要的事情说三遍！说三遍!说三遍!本系列文章不是教科书，不是教统计的，我不希望大家把注意力放在名词的确切定义上，小编也发了十几篇了，事实证明:不纠结那些复杂的名词也是可行的。

本系列文章重点在于把诊断性meta发表SCI文章所需要的东西分享给大家：诊断性meta分析，方法难不难，答案是非常非常简单，当时我也是参加了一天的培训班，很多名词的确切的定义，建议翻阅统计学书籍及丁香园，相对于传统的meta分析，诊断性meta分析是一个相对较新的事物，不希望大家把注意力放在名词的确切定义上敏感性、特异性在医学统计里，任何一个诊断指标，都有两个最基本的特征，即敏感性和特异性。

所谓敏感性，就是指其在诊断疾病的时候不漏诊（假阴性）的机会有多大（小），所谓特异性就是指该指标在诊断某疾病时，不误诊（假阳性）的机会有多大（小）。

单独一个指标，如果提高其诊断的敏感性，必然降低其诊断的特异性。

换句话说，减少漏诊必然增加误诊，反之亦然。

阳性及阴性似然比概念：LR= [a/(a+c)]÷[b/(b+d)]=Sen/1−SpeSen：敏感性；Spe：特异性；a：真阳性；b：假阳性；c：假阴性；d：真阴性阳性似然比、阴性似然比结合了敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值的优点，既可以根据患者有无某项报警症状来做预测，同时又不受被检人群中病变发生率的影响，可用于多种临床环境中，因此是一个相对独立的、更具临床意义的诊断性试验效果的评估指标。

当阳性似然比>10 或阴性似然比<0.1时，诊断或排除某种疾病的可能性就显著的增加（来源于百度百科；大家记得红色的字体就好，怎么来的，电脑自己会算啊，不用纠结这点）。

Meta分析系列之四_观察性研究的质量评价工具_曾宪涛

中国循证心血管医学杂志2012年8月第4卷第4期 Chin J Evid Based Cardiovasc Med,Aug,2012,Vol.4,No.4•297 ••循证理论与实践 •Meta分析系列之四：观察性研究的质量评价工具曾宪涛，刘慧，陈曦，冷卫东[中图分类号] R4 [文献标志码] A [文章编号] 1674-4055(2012)04-0297-03基金项目:湖北医药学院2011年度优秀中青年科技创新团队项目（2011 CZX01）作者单位:442000 十堰,湖北医药学院附属太和医院口腔医学中心（曾宪涛,冷卫东）;浙江大学医学部公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室（刘慧）;武汉大学口腔医学院口腔预防科（陈曦）通讯作者:冷卫东,E-mail:lengtaihe@.doi:10.3969/j.1674-4055.2012.04.004观察性研究（observational study ）又称非实验性研究（non-experimental study ），是指没有加入研究人员的任何干预（试验的或其他方面）措施，允许事件自然发展的研究过程[1]。

医学研究中有很大部分是观察性的研究，多用于评估教育项目和研究可能造成疾病或损害的危险因素，由于人的内在特点或实施条件涉及医学伦理等原因，这类研究通常不能实现随机化。

因此，与随机对照试验相比，观察性研究更容易受到偏倚风险影响，发生选择性偏倚的风险大于实验性研究。

由于观察性研究能够提供许多极为重要的信息，并在医学研究中占很大的比例，因此，观察性研究的Meta 分析具有重要意义[2]：①对观察性研究进行定量分析,以确定某因素是否为危险因素；②提供更准确的效应量估计和增加统计效能，分析量效关系；③分析不同研究间的异质性；④总结各单个研究的结果；⑤研究稀有暴露因素及其相互作用；⑥研究稀少疾病的危险因素。

近年来观察性研究的Meta 分析大量涌现,并呈逐年增多的趋势,已成为流行病学研究中的重要部分。

诊断性实验Meta分析

1.3 ROC曲线定义
• 对某一诊断试验方法，通过改变诊断临界点，可以获得多对灵敏度和特异度，以敏感度为纵坐标，1-特异度为横坐标绘制曲线，横轴与纵轴长度相等，形成正方形，在图中将ROC曲线工作点标出，用直线连接各相邻两点构建ROC曲线。通过计算ROC曲线下面积，可以评定该诊断方法的准确性。
• 在国际上质量评价有一个QUADAS标准(quality assessment of diagnostic accuracy studies)来评价纳入诊断试验的质量
2.3 资料提取
研究资料的基本情况 • 包括纳入研究的作者、发表时间、研究对象的病例数、对
照数目、SEN、SPE、计算获得的真阳性( TP) 、假阳性 (FP) 、真阴性( TN) 、假阴性(FN)、检测的方法、检测试剂的来源、诊断的临界值等基本情况，都用表表示出来。
1.4 ROC曲线的解读
灵敏度
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1-特异度
机会线
所谓的“曲线左上角”至少可以找出3 种判断方式：
（1）
曲线与斜率为1 的斜线的切点；
（2）
曲线与经过（0,1）和（1,0）两点直线的交点；
（3）
曲线上与（0,1）点绝对距离最近的点。
2.4.2 非阈值效应检验
• 在诊断性试验的meta分析中，除了阈值效应引起研究间异质性外，其他原因：人群（如疾病严重程度和伴发疾病）、试验条件（如不同的技术、化验、操作者）、标准试验等，在软件中用诊断比值比DOR的Cochran-Q检验来检测是否存在非阈值效应引起的变异。

诊断性meta分析手把教你做临床 Meta 分析——诊断试验性 Meta-Disc 分析

导读：诊断性meta分析,手把教你做临床 Meta 分析——诊断试验性 Meta-Discstata诊断性试验meta手把教你做临床 Meta 分析——诊断试验性Meta-Disc 分析临床治疗的基础首先是需要准确的诊断，准确诊断性 Meta 分析是 Meta 分析的一个重要部分，本次想向大家推荐的是一款专用于诊断性试验的免费 Meta 分析软件，临床医学、临床检验、临床病理、临床科研人员、临床康复科及临床影像科等工作人员可用它写上一篇高大上的诊断准确性试验的 Meta 分析文章。

安装软件Meta-DiSc 是一个免费的下载软件，登录，下载安装软件，目前最新版本是版。

运行软件在试行此软件之前，必须明确和熟悉准确诊断性 Meta 分析里结果计算的经典四格表（可能不会在您所纳入的文献中出现，需要研究人自己总结并准确的填写在四格表内，不易混淆而且方便分析）。

TP：True positive 表示真阳性的结果，用数字表示；FP：False positive 表示假阳性的结果，用数字表示；FN：False negative 表示假阴性的结果，用数字表示；TN：True negative 表示真阴性的结果，用数字表示。

1打开软件，可以看到如下界面Author：第一作者名 + 文章年限，如 Rachow 2013；StudyID：纳入文献的排序编号，亦可以按照自己理想的排名排序；2数据的输入有三种方法可以输入，我们掌握其中两种就足够运用，一种是当纳入的文献较多的时候，可以按照软件中表格的形式对应写在 Excel 表上，点击复制 Ctrl+c，并点击黏贴 Ctrl+v，便可以 copy 至软件中的表格内；另一种当纳入的文献数量较少时，则可以直接用手动输入到 Meta-disc 数据表内，如下图。

3数据的分析（1）合并统计量的分析运行如下图点击 Analyze，在下拉窗口中选择 Tabular Results，并点击向右指示的三角箭头，可出现 Sensitivity/Specificity；Likelihood Ratio；Diagnostic OR 和灰色的 SROC Area（SROC 面积）。

诊断性meta分析报告手把教你做临床Meta分析报告——诊断试验性Meta-Disc分析报告

诊断性meta分析手把教你做临床Meta 分析——诊断试验性 Meta-Disc分析导读：诊断性meta分析,手把教你做临床 Meta 分析——诊断试验性 Meta-Disc 分析,诊断性meta分析stata,诊断性试验meta，推荐访问：诊断性meta分析stata诊断性试验meta手把教你做临床 Meta 分析——诊断试验性Meta-Disc 分析临床治疗的基础首先是需要准确的诊断，准确诊断性 Meta 分析是 Meta 分析的一个重要部分，本次想向大家推荐的是一款专用于诊断性试验的免费 Meta 分析软件，临床医学、临床检验、临床病理、临床科研人员、临床康复科及临床影像科等工作人员可用它写上一篇高大上的诊断准确性试验的 Meta 分析文章。

安装软件Meta-DiSc 是一个免费的下载软件，登录http://www.hrc.es/investigacion/metadisc_en.htm，下载安装软件，目前最新版本是 1.4 版。

关于Meta分析的写作的些许经验之谈

关于Meta分析的写作的些许经验之谈关于Meta分析的写作的些许经验之谈关于Meta分析的写作的些许经验之谈作者：史明敏过去一年一直没开始做实验，期间除了在医院实习、美国交流外，就是写写case report、review以及meta分析之类的文章攒攒写作经验，鉴于不少同学、同事以及朋友都有写作意向，但因为时间关系一直没有很好交流，所以写成日志供大家参考。

本身文章就是千变万化的，而且自己本身不是meta高手，相当于介绍一些入门的方法。

1.首先要明白什么是meta分析，以及自己写meta的目的是什么。

meta分析中文叫荟萃分析，是利用统计学方法对现有的研究资料进行分析的一种方法。

举个简单的例子，如术前血糖控制与手术并发症的关系，假设现有RCT 12个，每篇文章的结果不尽相同，你通过量化分析等到的就是一个样本量更大、理论上更为可靠的结论。

当然，这个分析绝对不是死板的，比如你分析的时候可以从手术种类、原先血糖范围、控制后血糖分为、并发症种类进一步分析，这样得到的结果是单篇研究所不具有的。

明白了什么是meta，于是大家都发现，这是一种不用“做实验”的写作方式，并且主题源源不断，于是有人把他当成了一种发文章的手段，据说上海某神人曾今一年发过100多分文章，其中不少都是meta。

但是话说回来，无论你目的是什么，如果没有对自己的meta 分析进行严格的质量控制，或是为了发文章而发文章，没有很好的想法，是很难写出一篇较好的meta分析的。

所以，我更主张那些有想法（无论会不会写meta，哪怕是什么都不会写也没关系）去写有意义的meta分析，而不建议那些meta分析熟手、能手大量刷这类文章，这类文章，写一两篇便已足够。

2.idea永远都是meta分析的灵魂，选题是最重要的！我想，所有准备写meta分析的同学有这样的困惑：为什么我想写的话题都有人发了，而自己找的一些都很难写，或者干脆文章不够？这其实是有多方面原因的，一是meta分析作为一种近几年稳步发展的分析方法，目前已经有很多人写了，所以重要的主题、又有很多RCT 的基本都被写了，二是现在不少医学生文献检索能力还没有达到熟练的等级，一个同样的话题，一个人只能搜到三四篇，而有些人可能可以搜到十几篇。

Meta分析讨论写作要点

Meta分析讨论写作要点关于一般SCI论文的讨论部分如何写作有许多大道理，但听了许多大道理，却仍写不好分析讨论。

meta分析的讨论与原始研究文章一样，常规需要解释结果、提出优缺点及临床意义，但又与这些文章不同，在分析讨论部分有些自己的特点。

作为文章的精髓，讨论部分的好坏在文章发表中占据了非常重要的作用。

下面以一篇发表在the Lancet 上的文章[1]的讨论部分为例，讲解Meta分析讨论部分的写作要点。

明确提出本研究的主要发现：在引言部分，许多文章会利用picos原则提出本研究做了哪些工作。

讨论部分应该与这句话相呼应，明确提出本研究的主要发现，分析主要结果的临床意义，本研究结果的适用人群及地区范围。

另外，异质性分析、亚组分析的结果也应讨论，几个结果可分为几个小段，它们之前是平行或递进的关系。

举例该文章提及的引言主要有以下几个问题：whether blood pressure lowering treatment reduces the risk of cardiovascular disease in all patient populations remains unclear.人群中降低血压是否能减少心血管事件的风险。

结论的第一句话就呼应引言，给出答案：In this meta-analysis, blood pressure lowering treatment significantly reduced the risk of cardiovascular disease and death in various populations of patients.是的，可以降低心血管事件及死亡的风险。

引证总结证据，分析与本研究结果的异同：引言部分一般会引用已有的系统评价、meta分析、指南及专家共识、纳入文献指出本研究问题的富有争议的主本人系天天论文网就职11年的资深论文编辑；工作中与各大医学期刊杂志社进行学术交流过程中建立了稳定的编辑朋友圈，系多家医学杂志社的特约编辑，常年为医学期刊杂志供稿，负责天天论文网医学论文·分检·编校·推送·指导等工作！工作企鹅1:1550116010工作企鹅2：766085044要观点，而在讨论部分，与前言类似，但更详细，也不可以重复，不需再与纳入文献的结果作对比。

医学mate分析范文

医学mate分析范文一、前言。

大家好！今天咱们来唠唠关于[具体疾病名称]的那些事儿。

你说这病吧，就像个小恶魔，老是折腾患者。

不过呢，现在医学上有好几种治疗方法，可到底哪种最有效呢？这就像在一堆宝藏里找最闪亮的那颗钻石一样，得好好研究研究。

所以呢，咱们就来做个Meta分析，把那些关于这些治疗方法的研究都汇总汇总，看看能不能得出个靠谱的结论。

二、资料与方法。

# （一）资料来源。

咱就像个小侦探一样，在各大医学数据库里搜索相关的研究。

像PubMed、Web of Science、知网这些地方，都被我们翻了个遍。

搜索的关键词就是[疾病名称]和各种相关的治疗方法，比如说[治疗方法1]、[治疗方法2]之类的。

# （二）纳入与排除标准。

这就像是在挑选参赛选手一样。

纳入的研究得是专门针对[具体疾病名称]的，而且得明确提到使用了我们感兴趣的那些治疗方法，还得有一些关键的数据，像治疗后的有效率啊、不良反应这些。

那排除的呢，就是那些数据不全的，或者研究质量特别差的，就像那些没好好准备就来参赛的选手，可不能要。

# （三）数据提取与质量评价。

从那些入选的研究里提取数据可不容易，就像从一堆乱麻里抽出有用的线一样。

我们得仔细地把每个研究里关于患者的基本情况、治疗方法的具体细节、治疗效果这些数据都找出来。

然后呢，还要对这些研究的质量进行评价。

这就好比是给选手打分，看看这个研究设计得合理不合理，有没有什么漏洞。

我们用的是[具体的质量评价工具]来打分的。

三、结果。

# （一）研究的基本情况。

经过一番搜索和筛选，我们总共找到了[X]项研究符合要求。

这些研究来自不同的国家和地区，就像世界各地的小伙伴都来参加这个关于[具体疾病名称]治疗的大讨论一样。

患者的年龄啊、性别啊、病情严重程度这些也都有一定的差异。

# （二）治疗效果的Meta分析。

1. [治疗方法1]咱们先来看[治疗方法1]。

把这些使用[治疗方法1]的研究数据汇总起来分析，发现它的总体有效率大概是[X]%。