Meta分析以其简单粗暴而闻名,的确单从技术上说并不难,但考验研究者的耐心与诚意。做好了可能加分不是特别大,但如果做坏了,却很容易给自己招黑。所以做之前先要搞清楚一些“道”的东西,那就是在你走向Meta的统计学技术层面之前,要跨过的一道道坎。
(1)确定做这篇Meta的理由
什么时候有必要做系统综述/Meta分析呢?当你发现了一个具体的临床问题,已有不少学者展开了相关的观察或实验研究,但结果又有点争议,这时做Meta价值比较大,比较容易发表。正所谓天时地利人不和,Meta这位终南隐士才要出山来搅和一下。
(2)前期调研
首先充分检索该课题有没有别人做过,包括已发表的Review和正在进行中的Protocol,尤其是后者不要漏掉。
运用PICO框架整理你的研究思路:
▼ Patient/Person:研究对象是哪些人群?
▼ Intervention(或者Cause、Prognosis):实验的干预方法(或观察的影响因素、预后)是什么?
▼ Comparison:有没有对比?跟什么对比?(空白对照、安慰剂对照,还是另一种干预方法?)
▼ Outcome:结局指标是什么?
▼ 或者再加一个Study Design:实验设计类型是什么?
最好以此框架准备好相关材料,去Cochrane或PROSPERO注册,越来越多的杂志要求Meta分析实施前有注册和预先发表的Protocol,以避免分析时出现偏倚。Cochrane周期漫长,要求严格,PROSPERO稍微灵活一些。
(3)圈几个合适的小伙伴一起合作
好了我知道实质性工作几乎都是你一个人做,但在审稿人眼里,一个人是做不出合格的Meta分析的,所以你一定要@几个人来扮演合适的角色,假装他们是你的分身(这当然是寂寞的下策,真正有团队合作是极好的,也能发更好的杂志)。
一个Meta研究组至少应包括以下几个方面的负责人:研究课题总指导(老板不会漏的),系统综述的方法学指导,文献检索与信息提取(至少安排2人背对背检索),统计学专员,课题相关专业支持。
(四)检索文献
做Meta分析时检索文献跟平时阅读可不一样,一定要全面搜索各大数据库,如MEDLINE、EMBASE等;不仅要有正式发表的文献,还要检索灰色文献(如会议论文、已完成而未发表的实验结果、学位论文、专著内的章节、制药工业的报告等等),这里可能含有阴性结果。原则就是多途径、多渠道、最大限度,最后写文章时要有所体现,还要报告检索策略。你要问这得看多少文献啊。那没办法,你都选择不做实验了,这是应有的替代劳动。而且,拟定研究问题时就划下了收纳文献的范围,问题越具体,此时越有利。当你决定排除一篇文献时,记得记录下为什么排除它,以后写文章还要报告原因的。
(五)数据提取
跟据具体课题制定表格,使各篇文献中提取到的信息形成结构化数据集,整理出写报告所需的研究特征、受试者特征、干预措施、场所(医院、社区)、结局指标等。
(六)评价研究质量
对纳入的研究进行质量评价,也是报告中必不可少的部分。要评价每篇研究的严谨性,并引用评价标准的出处。不同的研究有不同的评价工具,RCT一般采用Cochrane的ROB(Risk of Bias)
(七)数据合并
这里的问题不仅是合并技术,还要注意数据到底能不能合并。如果数据异质性实在太大,那不如老老实实转为以叙述方式呈现。
对异质性也有一些处理方法。首先当然是检查数据,然后可做Meta回归分析和亚组分析检查异质性来源,或选择随机效应模型、剔除异常值等,但这样做一定要给出谨慎合理的解释。
(八)撰写文章
系统综述和Meta分析的撰写结构与一般文献有相似的地方,但总的来说以PRISMA声明为指导。
(九)归档和更新
一篇Meta分析发表之后,相关领域的研究可能还会继续,会有新的进展。
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