鑽石舞台

這是一篇有關meta分析的推文。如果你有撰寫meta分析文章的需求，請認真看完這篇文章，相信對你有所幫助。

全文內容參考目錄：

（一） 相關背景

1.1Meta分析是什麼

1.2Meta分析與綜述和系統評價的區別與聯繫

1.3Mete分析在中醫藥領域的應用與現狀

（二）相關方法

2.1選題

2.2搜集文獻

2.3篩選文獻

2.4數據提取

2.5數據分析與論文撰寫

2.6投稿

（三）相關推薦

3.1 推薦的書籍

3.2推薦的公眾號

3.3推薦的教學視頻

3.4推薦的軟件

3.5推薦的網文

（四）最後寄語

在做Meta分析之前首先要知道什麼是Meta分析，Meta分析與傳統綜述、系統評價之間的區別與聯繫，以及Meta分析在中醫藥領域的發文現狀。

Meta分析（Meta-analysis）又稱為薈萃分析、元分析，是對具有相同研究主題的多個醫學研究進行綜合分析的一系列過程，包括提出研究問題、制定納入和排除標準、檢索相關文獻、匯總基本信息、綜合分析並報告結果等。Meta分析屬於循證醫學核心的研究方法。

早些年，meta分析在國內非常受臨床醫生青睞，發文量一直上升。文章的產出逐漸走上流程化、批量化甚至產業化的道路。直到部分meta分析文章被爆出存在方法學錯誤、套用模板、查重率高等問題，受到眾多專家、期刊以及醫藥相關單位的鄙夷。很多期刊開始嚴格審查meta分析相關的論文，尤其是SCI頂刊以及老牌雜誌。此外，像meta分析這類二次數據挖掘研究，由於論文題目非常容易重複，如果沒有新的發現，編輯會以既往有發表多項類似的研究，結論不夠新穎為由拒稿。所以近些年meta分析文章的發表也越來越難。

但也不是說meta分析就一定很難發。OA（Open Access）期刊的特點是作者支付高額的版面費，讀者免費下載，而且大部分OA期刊都是電子版，所以就不存在版面限制的問題。所以OA期刊對研究要求就沒那麼高，但是OA期刊也有底線，首先meta分析要有創新性，而且文章要經過同行評審，保證研究方法是正確的。相比於老牌SCI期間，OA期刊對meta分析是非常寬容的。由於當前歐洲經濟（疫情和俄烏衝突的影響）的不景氣，歐洲OA期刊的數量可能會有所增加（為了撈中國人的版面費啊），meta分析可能就沒有之前想象的那麼難發。

文獻綜述：傳統文獻綜述，簡稱綜述（Review）是對某一個領域或方向的研究現狀、通過搜集資料、分析、閱讀、整理後提煉出本領域的最新進展、學術見解或建議，做出綜合性介紹和闡述的一種學術論文。傳統的綜述寫作沒有固定的格式和寫作流程，沒有嚴格的數據統計分析過程，也沒有評價納入研究質量的統一標準，其質量高低非常受作者專業水平、資料收集廣度及納入文獻質量的影響，不能定量分析干預措施的總效應量。

大部分情況下傳統綜述都是作者首先客觀地展示文獻的研究結果，再根據自己的主觀認識對文獻進行綜合地匯總和解讀。因此屬於一種定性的研究類型。

系統評價：系統綜述，又稱系統評價（systematic review）是指應用明確的方法，查詢、選擇和嚴格地評價相關研究，從中提取數據並採用適當的統計學方法合併數據，得出綜合性結論的過程，以期為解決某一具體臨床問題而提供證據。

系統評價常和Meta分析經常一起出現在文章中，文章題目常以「...的系統評價與Meta分析」的形式命名。但系統綜述並非一定要做Meta分析，對多個研究進行了Meta分析的系統綜述稱為定量系統綜述，沒有進行Meta分析而僅僅進行了描述性分析的系統綜述稱為定性系統綜述。

因此，我們可以大致確定三者之間的區別：傳統文獻綜述屬於定性分析；Meta分析屬於定量分析；系統綜述既可以定性分析，又可以定量分析，當與Meta分析聯合使用時則屬於定量分析。

圖 1系統綜述與傳統綜述的區別

自1998年第一篇中醫藥系統評價發表以來，Meta分析受到越來越多中醫藥研究者的青睞，且發表的文獻數量呈逐年上升。

利用中國知網（CNKI）,以主題詞「Meta分析/Meta-analysis」或「中醫藥/traditional chinese medicine」為關鍵詞在中國知網或Web of science數據庫進行文獻檢索，檢索截止時間為2021年，不難發現，該類型的文章在最大的中文和英文數據庫的研究數量均逐年增加，在英文數據庫甚至以接近指數的形式爆增。

因此可以看出目前mete分析在中醫藥領域的應用從2011年以來一直備受關注。

圖2meta分析在中醫藥領域的論文發表量，以CNKI和Web of science 數據庫為例

既然Meta分析在中醫藥的領域那麼受歡迎，不妨在心有餘力的情況下學習和掌握這門技能。但正如上面所說，如何合理的選題是撰寫這一領域相關文章的關鍵。

中醫藥治療某種疾病meta分析的選題方案實在太多了，例如，可以結合着當下全球疫情（全球重點關注的話題）進行選題，結合腫瘤（一直是全球重點關注的話題）選題，甚至可以結合諾貝爾生理學獲獎相關機制的近期研究成果（例如中醫藥對某種疾病中細胞自噬的影響等等）進行選題。個人的建議是，首先要結合自己的學術背景進行選題，現在正在實驗室做實驗的小夥伴最好就是結合着課題組研究方向進行選題，而已經工作了的小夥伴最好結合自己的工作崗位或公司關注的疾病領域進行選題，因為這樣的情況下你的老闆才會更願意為文章版面費買單。選用的藥物可以是某一味中藥、中成藥、甚至針灸治療等，選擇的疾病也有很多，例如腫瘤、新冠肺炎、心梗腦血管疾病等等。

其次，在大致確定了研究方向後一定要檢索文獻，一是查看有沒有人已經發表過相關meta分析文章，另外就是查看已經發表的實驗性中英文文章，其論文數量和質量是否能夠支撐你完成一篇meta分析。這裡再給出一個很有用的建議，如果實在不知道如何選題，可以先看某個領域（比如某味中藥治療某種疾病）的中文傳統文獻綜述，在綜述中選擇一個研究熱度高、相關文獻數量多的治療機制進行meta分析，這樣的話就相當於把一個定性的綜述文章拆分成很多個定量分析的meta分析文章來寫。一般中文的文章引用的大多數都是中文的參考文獻，如果打算發表SCI論文，可以再補充這篇綜述參考文獻以外的外文文獻。這一個小Tip對不知道如何快速選題的小夥伴真的很實用。

完成一篇meta分析文章的大致流程圖:

圖3大致流程

選題是meta分析論文寫作過程中最為關鍵的一個步驟。選題要注意兩點：第一，選題要緊跟熱點研究，或是急需解決的重要科學問題；第二，選擇具有爭議性的問題，爭議性越大，選題的意義也就越大。

與所有的科學研究一樣，選題直接決定着論文的可行性和研究的意義。通俗地說，meta分析能否做下去、文章最後發表在什麼樣的期刊上，主要取決於選題。如果選題不當，容易導致研究缺乏價值、查找原始困難甚至無法完成。選題的方法參考上文。

一般中文用的是CNKI數據庫，英文用的是Web of science 數據庫。如果覺得文獻數量不夠，可以嘗試用百度學術或谷歌鏡像學術進行補充檢索。文獻下載也是一個問題，推薦幾個很好用的論文下載網站：

CNKI數據庫網址鏈接：http://210.41.219.244:7001/rwt/CNKI/https/P75YPLUDN3WXTLUPMW4A/old/

Web of science 數據庫網址鏈接：https://www.webofscience.com/wos/alldb/basic-search

百度學術數據庫網址鏈接:

https://xueshu.baidu.com/?tn=SE_baiduxueshu_c1gjeupa&sc_as_para=&sc_from=

谷歌鏡像學術:

http://s‍cholar.scqylaw.com/

中文論文下載網站；

https://www.ixueshu.com/

此網站每天可以免費下載一篇；還可以從浙江省圖書館進行下載，具體的操作方法自行百度；

http://bbs.99lb.net/

這是一個谷粉學術論壇，裡面有時候會看到中國知網免費的學術論文下載端口，也可以在裡面求助下載SCI論文。

英文論文下載網站：

https://www.geenmedical.com/

這個網站和sci-hub同源，區別在於此網站有強大的論文檢索等功能；

https://sci-hub.ee/10.7150/thno.42077

sci-hub--一個俄羅斯小姐姐開發的學術論文下載網站。該網站為無數中國的科研工作者提供便利，因此也吃了很多官司，力挺Alexandra Elbakyan。

推薦的最後一篇網文裡面也會有學術論文下載網站的相關推薦。以上的中英文網站基本上涵蓋了所有論文的下載，好好摸索一下，下載文獻不再求人。

meta分析所納入的文獻數量不定，一般選擇4篇及以上的文獻數量，文獻的質量越高越好。在選擇好文獻之後需要根據自己的研究方向篩選出符合分析標準文獻，有時候會因為實驗設計或者實驗結果（沒有給出樣本量或者提取）排除一部分文獻。

一般中文文章會給出具體的數據，SCI類文章為了讓數據展示的更直觀，有時會以圖片的形式給出詳細的數據，但是不要慌，數據也有可能會在結果的文字描述部分，或者在補充材料裡面。如果兩個地方都沒有怎麼辦？不要慌，這裡有一個很好的數據提取軟件WebPlotDigitizer分享給大家：

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1_ckDYHWPc76On-4drv0lyw?pwd=3hki

提取碼：3hki

當然了，Ps軟件也可以進行數據提取，但是沒有這款軟件用起來方便，術業有專攻的嘛。

需要注意的是，有些文章是以Mean±SD的形式，有的數據是以Mean±SEM的形式呈現給大家,尤其是SCI論文，在做分析的時候需要將SEM轉換為SD。

轉換公式為：SD=SEM×√n

圖4軟件界面

數據分析與論文撰寫是meta分析的主體，也是最核心的部分。其中，數據分析部分最難的地方在於異質性分析和發表偏倚的檢測。

一般根據I2值和P值大小判斷是否存在異質性，如果存在異質性可以使用敏感性分析和亞組分析等方法消除異質性，如果實在不能消除異質性，只能選擇隨機效應模型。以上這些操作方法均可通過RevMan這一個軟件來實現。

需要注意的是，RevMan和Stata均可以通過繪製漏斗圖判斷是否存在發表偏倚，但漏斗圖法存在人的主觀臆斷性，這時候便需要使用Stata軟件進行eggergs檢驗或beggs檢驗給出定量的判斷。如果兩種檢驗方法的檢測結果均存在明顯發表偏倚，可以繼續通過Stata軟件使用「剪補法」，來判斷某種指標是否依舊具有顯著性。

剪補法的相關教學視頻：

https://www.bilibili.com/video/BV155411D7UZ/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=15cb522d156de4c84c078048102104d9

https://www.bilibili.com/video/BV1we4y1Z7am/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

如何使用Ps軟件調整Stata軟件導出的圖片：

https://www.bilibili.com/video/BV13Z4y127Fo/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

論文的撰寫因人而異吧，本人是喜歡按照「實驗結果→實驗方法→討論與結論→前言與摘要」的流程來寫。理由是：寫討論和前言的前提是需要瀏覽過大量的相關文獻，我們在撰寫實驗結果部分會審查所納入文獻的討論或前言，這或許能夠給自己文章的討論和前言撰寫給予一定的啟發，如果上來就寫前言和討論，可能不知道如何下手。

投稿看實力也看運氣。在投稿前一定要確定該期刊是否收meta分析文章以及了解該期刊關注的領域，同時也要觀察國人在該期刊的發文量。

3.1 推薦的書籍：

meta分析的相關書籍有很多，鄭明華老師編輯的《Meta分析軟件應用與實例解析》（見下圖）在三大電商平台的銷量很高。這本書的特點是介紹了meta分析中最常見的幾款軟件及相關操作的教學，初學者入門是完全夠了的。值得注意的是書上面的操作教學是靜態的，最好還是結合着視頻教學進行操作。

電子版的書籍鏈接：

https://pan.baidu.com/s/18MGH99b9UwF16Q0g2NcXhA?pwd=zmgb

提取碼：zmgb

圖 5Meta分析推薦書籍

推薦的第二本書是《Cochrane 干預措施系統評價手冊》中文翻譯版，《Cochrane 干預措施系統評價手冊》是做meta分析的國際通用手冊，遇到的問題或多或少都能在書中找到答案。這本書最早只有英文版，後來被四川大學華西醫院中國 Cochrane 中心和蘭州大學循證醫學中心翻譯出中文版。

百度網盤鏈接：https://pan.baidu.com/s/1oUbpDUdQYphTpo2WJK4Evw?pwd=ozo0

提取碼：ozo0

圖 6書籍封面

3.2推薦的公眾號：

首推的是「爾雲間」或「爾雲間meta分析」，爾雲間meta分析在微信公眾號、知乎以及嗶哩嗶哩平台都有相關的教學視頻。

「臨床科研與meta分析」是一個微信公眾號，上面有很多醫學論文寫作的相關推文，而且專門有一個模塊介紹meta分析。

圖7「爾雲間」和「臨床科研與meta分析」界面

3.3推薦的教學視頻：

推薦兩套教學視頻：

【Meta分析零基礎教程 共11節，新手入門必備！（附meta軟件）-嗶哩嗶哩】 https://b23.tv/nLgX7PJ

最基礎的meta分析入門教學視頻，老師講解的也很有趣幽默，可以跟着這個視頻實操一下軟件Revman和stata這兩款軟件。

【Stata軟件進行Meta分析培訓視頻（1-19集全）-嗶哩嗶哩】 https://b23.tv/SmHNGNP

這個視頻主要是針對stata這款軟件，講得很仔細。

3.4推薦的軟件：

Meta分析的相關分析軟件有很多。常用的分析軟件包括RevMan, Stata, R, Meta-Disc等，各自特點如下：

Review Manager：是國際Cochrane協作網為系統評價工作者所提供的一體化、標準化專用軟件，除進行統計分析外，還可以滿足英文字處理和數據整理的需求。該軟件免費，在官方網站可以直接下載，不需要破解版，目前最新版本為「Revman 5.4.1」，其最大的特點是界面清晰明了，純菜單操作，可以實現森林圖、亞組分析、漏斗圖等基礎功能，導出來的圖美觀度較高，極力推薦初學者使用，推薦視頻里有相關教學，跟着視頻操作兩遍就會了。

下載網址：https://training.cochrane.org/online-learning/core-software/revman

Stata：由美國計算機資源中心研製的一款功能強大而又小巧的實用性強的數據管理和統計分析軟件。最新版的Stata軟件本身並沒有meta分析的功能，需要用戶自行添加菜單和安裝代碼包（很麻煩，不建議使用最新版）。Stata不僅可以進行菜單式的操作，還可通過命令行的形式實現統計分析，這款軟件除可滿足常規Meta分析的需求外，還可進行定量的發表偏倚的檢驗（Begg和Egger檢驗）、Meta回歸分析，功能比較強大，因此該軟件在Meta分析中的應用十分廣泛。目前最新版本為「Stata 17.0」。如果你是新手，不建議你使用Stata16做meta分析。

另外需要注意的是在使用Review Manager和Stata對同一個二分類變量數據進行分析的時候，分析結果可能會不同。原因是Review Manager軟件在計算二分類變量某一個率（如死亡率）的時候，其輸入的第二列和第四列數據為全部樣本數，而Stata軟件在計算率的時候，輸入的第二列和第四列數據為未死亡的樣本數。注意到這個細節的話兩種軟件計算的結果就會相同。

這是Stata15版本，不需要添加菜單和安裝代碼包，完全夠用，百度網盤鏈接：https://pan.baidu.com/s/12YDFmr_mHQTGnIV0a4Iyaw?pwd=95hd

提取碼：95hd

Meta-DiSc：是一款免費的針對診斷試驗Meta分析軟件。該軟件目前最新版本為「Meta-DiSc 1.4」，軟件界面友好，操作簡單。數據錄入完畢後，點擊相應菜單可輕鬆得到統計結果。Meta-DiSc的局限性在於僅適用於診斷試驗meta分析，而且版本和分析方法有過時的趨勢，不推薦使用。一般的診斷試驗meta分析利用Stata軟件或R語言也可以實現。

R語言：是藉助代碼操作的軟件，可以滿足各種meta分析的需求，在分析及作圖方面，可以媲美甚至超越Stata。雖然功能全面，但由於缺乏菜單操作、需要編程的基礎，對新手不是太友好，門檻很高。

3.5推薦的網文：

Meta分析的幾種圖形示例和繪圖建議：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27081876

一文帶你好好認識森林圖：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/346149309

一篇下載文獻的公眾號文章(提供多種文獻下載路徑)

由於反反覆覆的疫情，很多人需要居家辦公。在各行各業逐漸「內卷」的情況下，一篇meta分析的文章對漲薪或者學業獎學金或許有較大的幫助。掌握了meta分析的操作技能着實可以提高自己的競爭力。

由於學業等各方面的原因，公眾號停更了很久。此篇推文是筆者在花費很多時間後，將全部meta分析的乾貨分享，有些自掏腰包購買的資源也通過百度網盤鏈接永久分享給大家（注意：下載後切勿做商業用途）。

希望這些資源對現在正在進行或將要做meta分析的你有所幫助。如果不熟悉軟件下載、安裝和使用，可以通過公眾號的聊天平台以留言的方式告知小編。在數據分析的過程中遇到相關問題也可以通過公眾號與本人進行探討，閒暇時間裡會與您一同學習和進步，感謝您的閱覽。

END

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