meta分析和综述是一样的吗，meta分析一般遵循的原则有哪些

meta分析和综述差不多的吗？

我觉得meta分析和综述是明显不同的。

Meta分析与综述是两个不一样的文体。

一、综述和Meta分析在定义上的区别

1.写作定义

（1）Meta分析的定义是指在文献评价中将若干项研究结果合并成一个独自估计值的一种统计方式。简单地说，Meta分析就是一类统计学方式，有完全随机设计的，有析因设计的等等。

（2）文献综述(简称综述)是对某一个领域、某一个专业或某一个方向的课题、问题或研究专题搜集非常多资料，通过逐一阅读认真分析、阅读、整理、提炼出本领域的最新进展，学术见解或建议，做出综合性讲解和阐述的一种学术论文。

二、文献综述和Meta分析在特点上的区别

1.Meta分析实质上是一种观察性研究

2.文献综述研究

meta分析大多数情况下遵守的原则？

meta分析服从的十个原则：

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。要确认这一主题是不是已有发表的Meta分析，以不要重复工作。

2. 遵守指南开展不一样类型的Meta分析

有哪些经常会用到的指南，比如，QUORUM声明，MOOSE声明。，现在广泛使用的是PRISMA声明（系统评价和Meta分析优先报告条目）。

3. 确定纳排标准、定义重要变量

应该事先确定好纳入（如研究类型、出版语言等）和排除标准（如最小样本量等）。应该了解定义出需从每篇文章中提取的变量。

广泛的纳入标准会增多研究间的异质性，狭窄的纳入标准可能会很难找到研究，要获取均衡。

4. 在不一样的数据库中系统检索、提取重要数据

可在哪些数据库中进行系统检索，一般情况下，在多个数据库中检索有助于尽量找全已发表研究。

从原始文章中充分提取和记录重要数据是进行Meta分析的基础。对纳入研究的质量评估也是一个重要问题，这可以用于确定纳入标准、敏感性分析或研究的差异性加权。

5. 联系原始研究的作者询问缺失数据

原始研究的文章主体或者附录文件缺少重要数据也是很常见的，因为这个原因需联系作者获取缺失的数据。

6. 为你的研究问题选择最好统计模型

一般情况下，Meta分析采取的是固定效应模型或随机效应模型。针对更复杂的数据，也有人提出了多元Meta分析的方式。其他统计操作涉及敏感性分析、Meta回归、亚组分析、异质性检验（如Q或I2）。

7. 使用规范软件进行统计

有哪些经常会用到的软件可以用于Meta分析，有的软件是有统计包。可以处理超过百分之80Meta分析的任务，甚至是复杂的Meta分析。

8. 记录和研究报告须完整且透明

除了所使用的Meta分析策略的细节之外，检索、纳入标准、筛选出的摘要和纳入研究的数量等数据都很有用，对纳入研究进行的质量评估也很有用。

可以构建一个电子表格，记录筛选标准中的每个步骤，这将有助于构建流程图。描述不一样步骤间进展的流程图很有用，会提升Meta分析的质量。

假设以后需对该Meta分析进行更新，这些记录也大有用处。除开这点说明Meta分析存在的局限性也非常的重要。

9. 投稿时提供足够的数据

Meta分析的文章中，有一张有关原始研究完整信息的表格，很有用，可以放在论文的文章主体中，也可作为附录文件

10. 针对你的发现建议未来研究方向

讨论部分是Meta分析的重要组成部分，作者应该在现在已有文献和知识点内容与框架体系下对现目前发现进行讨论。

Meta分析一般综合了多个原始研究的证据，这些研究需数年和非常多资金，作者可以推荐未来进行原始研究的重要建议。

可以使用PICO原则来制定研究问题。重要是，要确认这一主题是不是已有发表的Meta分析，以不要重复工作。在某些情况下，假设有新的数据出现，可以对该主题的Meta分析进行更新。

可以对各种类型的研究进行Meta分析，比如病例对照研究、队列研究和随机对照试验。因为观察性研究存在偏倚的概率很大，在对这些类型的研究进行Meta分析的时候要考虑到这一点。除开这点也可对遗传关联研究，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

元分析和meta分析区别？

元分析（meta-analysis )统计方式是对很多现有实证文献的再次统计，通过对有关文献中的统计指标利用对应的统计公式，进行再一次的统计分析，以此可以按照取得的统计显著性等来分析两个变量间真实的有关关系。

元分析程序输入参数涵盖：各个观察到的有关系数（已有研究文献中变量间的有关计分析，以此可以按照取得的统计显著性等来分析两个变量间真实的有关关系。

Meta分析是运用定量方式去概括（总结）多个研究结果的系统评价是文献评价中，将若干个研究结果合并成一个独自数字估计的统计方式。

以综合已有的发现为目标，对同一个问题的跨研究进行综合的统计分析方式。现在已发展为：综合多个同一类型研究的结果， 对研究效应进行定量合并的分析研究过程和系统方式

知网怎么做meta分析？

Meta分析步骤

1选题、拟定研究计划

2检索、收集资料

3按照入选标准选择合格的研究

4学习每个研究并进行质量评估

5提取信息，在内容框中填写摘录表，建立数据库

6计算各独立研究的效应大小

7异质性检验

8敏感性分析

9总结报告

简单的来说，总体分为前期准备、选题、检索文献、文献筛选、数据提取、统计作图还有写作成文这么哪些阶段。

第1个步骤：Meta分析选题≈Meta分析成功与失败

Meta分析选题找好切入点需五个因素：

重要性：选题要记住要和临床实质上应用联系，处理重要而又没有处理的问题。

争议性：Meta分析的出发点就是处理争议性，真理时常藏在争议当中。

大多数情况下还是老老实实的研究没人做过的选题。

问题了解，回答明确：明确的效应指标。可以对照PICOS原则。

适合的原始论文和选题范围：需判断原始论文的数量和质量。分析原始论文发表的期刊是不是是优质期的，原始论文的数据是不是足够充分、科学。

第2个步骤：制定Meta分析检索策略≈影响Meta分析结论的可靠性和真实性

遵守PICOS原则制定检索策略（PICOS原则基本上贯穿Meta分析的全流程）

P : 特定的患患者群、临床问题

I : 干预措施

C：进行比较的措施

O：结局指标

S : 研究类型

主题词+自由词的检索原则

在八大必检数据库知网、万方、维普、CBA、Web of Science 、PubMed、Embase、Cochrane Library 进行Meta分析文献检索。检索时尽可能保证查全和查准，一部分灰色文献、会议专题论文、专著章节等也不能放过。

第3个步骤：Meta分析确定纳入和排除标准≈影响Meta分析结论

确定选题后给文献制定标准，标准不对可能致使分析结论产生偏倚。

纳入标准：大多数情况下从研究类型、研究对象、结局指标三方面制定，实际上也是PICOS原则的应用。

排除标准：重点需排除两方面的文献：（1）研究类型、研究对象和结局指标没办法满足分析要求的。（2）全文没办法获取、样本量小、专业性不强的。

PS: 记得标记筛除的数量和理由，方便绘制后续的筛选流程图。

第4个步骤：Meta分析初筛复筛

根据前面步骤制定的纳入和排除标准，在Endnote或NoteExpress文献管理软件中汇总检索的结果，并做对应筛查。

第5个步骤：Meta分析文献质量评价≈Meta分析文章的质量

一定要对筛选出来的马上就要纳入的文献进行严格的质量评价，纳入文献的质量直接关乎Meta分析文章的质量。可参照下表进行文献质量评价。

第6个步骤：Meta分析提取数据

将筛好的文献中的数据认真提取到Exel表里，注意格式要统一，方便后面导入软件里计算。

基本信息：文献的ID、作者、期刊、基金情况等。

研究特点：研究对象的诊断标准、基线特点、研究设计方案、干预措施、对照措施、偏倚风险评价结果等等。

结局剂量：随访时间、失访退出情况、各组样本量、事件出现率、效应量等。

第7个步骤 ：Meta分析数据分析及写作

提取数据后，导入到比较常见的RevMan或STATA软件里，通过逐一阅读认真分析得出Meta分析的最后结果，并绘制森林图、漏斗图等。

不会代码的朋友可以使用RevMan ,它操作比较简单。但是，注意，用RevMan 绘制森林图时，系统会把“不利事件”默觉得研究事件，森林图横坐标的左侧为“favours treatment”和 “favours control”互换。

进行Meta分析的时候，您可按以下步骤进行：

1. 确定研究目标和研究问题：明确您进行Meta分析的目标是什么，还有您感兴趣的详细研究问题。

2. 检索文献：使用知网等学术数据库进行文献检索，找到与您的研究问题有关的研究论文。[关键词]的选择和搜索策略的设计很重要。

3. 筛选文献：按照预先设定的纳入和排除标准，对检索到的文献进行筛选。初步筛选可以按照标题和摘要进行，进一步的筛选可以按照全文内容进行。

4. 提取数据：从满足纳入标准的研究中提取所需的数据，这些数据可能涵盖样本量、效应大小、置信区间等。

5. 进行统计分析：按照所提取的数据，进行统计分析。常见的统计方式涵盖计算效应量的综合估计，计算置信区间和森林图等。

6. 评估异质性和进行亚组分析：对研究结果的异质性进行评估，并进行亚组分析，探究异质性的来源。

7. 进行结果解释和综合：解释Meta分析的结果，并综合研究结果，提供结论和有关建议。

请注意，进行Meta分析是一项复杂的任务，需具备一定的统计和方式学知识。建议在进行Meta分析以前，先阅读有关的方式学文献，或者在需的情况下寻找专业统计学家或研究方式学专家的帮和详细指导。

循证医学新五级标准是什么？

循证医学证据的分类治疗研究依据按质量和可靠程度大体可分为以下五级（可靠性依次降低）：一级：根据特定病种的特定疗法收集全部质量可靠的随机对照试验后所作的系统评价或Meta分析。二级：单个的样本量足够的随机对照试验结果。三级：设有对照组但未用随机方式分组的研究。四级：无对照的系列病例观察，其可靠性较上面说的两种降低。五级：专家意见。

Meta分析的基本步骤？

Meta分析（Meta-analysis）是用于比较和综合针对同一科学问题研究结果的统计学方式，其结论是不是有意义主要还是看纳入研究的质量，经常会用到于系统综述中的定量合并分析。与单个研究相比，通过整合全部有关研究，可更精准地估计医疗卫生保健的效果，并促进探索各研究证据的完全一样性及研究间的差异性。而当多个研究结果不完全一样或都无统计学意义时，采取Meta分析可得到接近真实情况的统计分析多得出的结论。

meta分析的基本步骤是：

1、明确简洁地提出需处理的问题，制定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验，

2、确定纳入和排除标准，剔除不符合相关规定和要求的文献，资料选择和提取，涵盖原文的结果数据、图表等。

3、各试验的质量评估和特点描述，统计学处理，结果解释、作出结论及评价，维护和更新资料。

meta分析的优点

1、能对同一课题的多项研究结果的完全一样性进行评价。

2、对同一课题的多项研究结果作系统性评价和总结。

3、提出一部分新的研究问题，为进一步研究指明方向。

4、当受制于某些条件时，如时间或研究对象的限制，meta分析不失为一种选择。

5、从方式学的的视角，对现阶段某课题的研究设计进行评价。