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）。

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)。