Meta 分析速成要点，都在这里了！
近几年，Meta 分析被越来越多医学工作者接受和应用。
Meta 分析是对研究课题进行全面文献检索，确定文献纳入和排除标准，进而对纳入文献严格评价，在此基础上对结果进行定量合并。
也就是说，Meta 分析结果具有高真实性和高可信度，很靠谱！
两个标准：纳入、排除
👉4 大纳入标准
◆研究对象：患有某种疾病的特定人群。
◆干预/对照措施：干预和对照措施都必须一致。
◆研究方法：研究目的是疾病影响因素→方法就要队列研究或病例对照研究；研究目的是药物疗效→研究方法就是随机对照研究 RCT。
◆结局指标：效应量一致。
可要可不要：根据专业知识限定纳入文献的年限或语言。
👉6 大排除标准
◆研究类型未明确说明
◆无法从文中提取有效结局数据
◆重复文献
◆无法获取全文
◆专业相关的排除点
◆样本量太小
那么，随机对照研究 RCT，队列研究/病例对照、纳入标准具体有什么不同？
关于 RCT 纳入标准：
1、研究类型（所有文献必须是RCT试验）
2、研究对象
3、干预/对照措施
4、结局指标
关于队列研究/病例对照纳入标准：
1、研究类型（所有文献必须都是病例对照或者队列研究）
2、暴露因素一直（仅针对队列研究）
3、研究对象（患者）
4、疾病的诊断标准一致
5、结局指标
做 Meta，一定要做好数据分析！
Meta 分析是一种定量合成多个相似试验结果的方法，其实定量合成就是数据分析，虽然 Meta 分析流程固定，比较简单，但其实最难的就是数据分析。
Meta 既然是通过定量合成来达到的，那它是通过什么方法实现的呢？
Meta 分析的数据分析流程，其实并不长，只有 3 步，新手也能很快上手。
大家可能看出来了，异质性评价是 Meta 分析的关键一环，只有对研究的异质性进行合理分析，才能保证结论更可靠。那么，到底该如何判断呢？
上面这些内容，记住了吗，学会了吗？
掌握理论 + 熟悉实操，充分了解 Meta 分析的全流程后，再展开自己的研究，就容易的多！
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