近年来文献数量显著增加，大量不同主题的Meta分析数量也显著增长。在生物医学领域，Meta分析是多种发表类型中拥有较高被引数的类型。针对Meta分析已经有不少书籍或指南，本文是一篇指导Meta分析的简洁文章，帮助入门者初步了解Meta分析的操作和撰写。

1. 明确Meta分析的主题和类型

可以使用PICO原则来制定研究问题（详见：如何提出一个好的临床研究问题？）。关键是，要确认这一主题是否已有发表的Meta分析，以避免重复工作。在某些情况下，如果有新的数据产生，可以对该主题的Meta分析进行更新。

可以对多种类型的研究进行Meta分析，例如病例对照研究、队列研究和随机对照试验。由于观察性研究存在偏倚的可能性较大，在对这些类型的研究进行Meta分析时要考虑到这一点。此外，也可以对遗传关联研究，基因表达研究，全基因组关联研究（GWAS）或动物实验数据进行Meta分析。

建议在PROSPERO数据库（https://www.crd.york.ac.uk/Prospero）中预登记系统评价的方案。要知道，越来越多的期刊要求在发表前进行登记。

2. 遵循指南开展不同类型的Meta分析

有几个常用的指南，例如，QUORUM声明（RCT的Meta分析报告规范），MOOSE声明（观察性研究的Meta分析报告规范），目前广泛使用的是PRISMA声明（系统评价和Meta分析优先报告条目）。

此外，还有一些关于临床研究Meta分析的具体指南（Cochrane手册；https://training.cochrane.org/handbook），以及遗传关联研究（PMID 19260758）、全基因组表达研究（PMID 18767902）、GWAS（PMID 23657481）和动物研究（PMID 24099992）相关Meta分析的指南（感兴趣的可以直接根据PMID去查看相关文献）。