一文掌握:做Meta分析的10个原则

2020-02-02 来源:医咖会

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)。

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四格表(PMID:16025540)、生存数据(PMID:9921604)发现查不到
2022-02-25 11:14:19 回复
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