meta分析毕业论文

1.一篇成功的meta分析论文有哪些良好的基础构建

谈谈我在科研文案这条路上(帮很多人写过)总结出来的一点心得经验:

一:选题

一个好的选题就成功了一半。选题大小决定了工作量大小,选题的争议性、新颖性、临床实用性决定了题目的价值,也决定了以后文章投稿的难易程度。

二:文献检索

检索一般强调查准率与查全率。两者矛盾,但meta分析要求查全要高,所以检索制定要合适。既不能让初筛文章太多,工作量太大,也不能遗漏重要文献。

三:数据提取

两个平行进行,尽量不进行讨论,等数据提取完后,由第三方确认或讨论解决。

四:数据处理

目前用的较多软件:STATA,REVMAN, 以及诊断性meta的meta-disc。

五:文章写作

严格按照相应的指南与手册进行。如RCT meta的PRISM,观察性研究的MOOSE等。

2.meta 分析的主要步骤有哪些

1 重大意义

通常情况下有较重大意义的临床案例问题才合适作meta分析。做Meta分析在保证质量的情况下最少需要两三个月的时间。如果分析一开始的选题就是错误的,那不但会浪费时间,发表成功的机率也不大。

2 具有争议

相较于通常问题,有争议存在的问题更合适做meta分析。通过汇总对比数个研究结果,获得更可靠的结论。具有争议性的问题可以通过文献检索或请教该领域专家而得之。

3 题材创新

想保证题材的创新,就要选还没有人做过的方面。可以通过文献检索了解国内外哪方面meta分析还没有人做,如果有人做了是不是质量偏低?

4 问题与结论

问题表述清楚,结论明确。

5 有明确的效应指标

对于危险因素,可以以OR/RR值为效应指标,如肿瘤病治疗,XX年生存率为效应指标等。

6 理想的原始论文

一个理想的原始论文,就会使meta分析成功一半。

例:研究危险因素的就应当是病例对照研究和队列研究;需提供必要的信息。

例:研究危险因素的就要能够提取出四格表资料;数目也不能太少。

否则达不到汇总的效果,如果数目太多,当然没有什么不好,而且结果会更可靠,只是研究所需时间要增加而已。还有质量要高,设计要科学。

7 选题合适

纳入研究的文献太多,而且问题也不明确,研究难以完成。

缺乏推广应用的代表性,而且纳入研究的文献也太少,达不到汇总的效果。

通常纳入研究的文献以10至30篇比较合适做meta分析。

3.Meta分析作为硕士毕业论文送盲审,会不会被毙

尽管“研究生”这个词大家绝对是耳熟能详,但到底有哪些种类,十分清楚的人大概不多。万学教育的老师提醒大家,研究生教育属于国民教育序列中的高等教育,又分为两个层次:硕士研究生和博士研究生。

目前我国硕士研究生种类比较复杂,可以从以下角度划分。

1,按学习方式不同,分为脱产研究生和在职研究生。

脱产研究生指在高等学校和科研机构进行全日制学习的研究生;在职研究生指在学习期间仍在原工作岗位承担一定工作任务的研究生。

2,按学习经费渠道不同,分为国家计划内研究生、委托培养研究生(简称委培生)和自筹经费研究生。

4.如何分析一篇meta分析的写作技巧

1.首先要明白什么是meta分析,以及自己写meta的目的是什么。

meta分析中文叫荟萃分析,是利用统计学方法对现有的研究资料进行分析的一种方法。举个简单的例子,如术前血糖控制与手术并发症的关系,假设现有RCT 12个,每篇文章的结果不尽相同,你通过量化分析等到的就是一个样本量更大、理论上更为可靠的结论。

当然,这个分析绝对不是死板的,比如你分析的时候可以从手术种类、原先血糖范围、控制后血糖分为、并发症种类进一步分析,这样得到的结果是单篇研究所不具有的。 明白了什么是meta,于是大家都发现,这是一种不用“做实验”的写作方式,并且主题源源不断,于是有人把他当成了一种发文章的手段,据说上海某神人曾今一年发过100多分文章,其中不少都是meta。

但是话说回来,无论你目的是什么,如果没有对自己的meta分析进行严格的质量控制,或是为了发文章而发文章,没有很好的想法,是很难写出一篇较好的meta分析的。所以,我更主张那些有想法(无论会不会写meta,哪怕是什么都不会写也没关系)去写有意义的meta分析,而不建议那些meta分析熟手、能手大量刷这类文章,这类文章,写一两篇便已足够。

2.idea永远都是meta分析的灵魂,选题是最重要的! 我想,所有准备写meta分析的同学有这样的困惑:为什么我想写的话题都有人发了,而自己找的一些都很难写,或者干脆文章不够?这其实是有多方面原因的,一是meta分析作为一种近几年稳步发展的分析方法,目前已经有很多人写了,所以重要的主题、又有很多RCT的基本都被写了,二是现在不少医学生文献检索能力还没有达到熟练的等级,一个同样的话题,一个人只能搜到三四篇,而有些人可能可以搜到十几篇。但是以上两个都还是次要的,主要的还是对自己学科和领域缺乏持续性的关注,想突击出一个好想法是很难的;而且对自己的领域学习不够深入,就算是有好想法,往往思考到一半就放弃了。

我的第一篇也是目前唯一发表的meta其实是自己事先略有关注的,并且发表的还是骨科的Top杂志,而其他一些突击寻找的主题,都被杂志拒稿了。10年开始,当时还在住紫金港,没事逛逛丁香园、JBJSA,了解一些学术动向,但是被两篇新英格兰的文章吸引,就是质疑椎体成形术(PVP)效果的两篇RCTs,后来在Lancet上找到一篇类似的RCT,搜了一下,大概总共有六七篇篇文献,这些文章的结论都是支持PVP的,直到后来11年6月份接触了meta分析,突然想到,以前这么好的话题怎么没有人写meta,我后来查了美国骨外科学会(AAOS)的Guideline,仔细对照了它的参考文献,觉得这是一个很好的争议话题,于是着手搜集资料、写作。

因为担心别人抢先,真正的写作修改只花了我两个月时间,但前期搜集资料的时间其实是很长的。11月投稿,今年5月份接受,6月份电子版刊出,期间经历两次修改,peer reviewer的问题非常多,不过态度都还好。

刊出以后,令人惊奇的是AAOS则在Research版块首页进行回应 (Headline News 7/27/12 ),坚持Guideline的正确性/,IP识别,浙大的同学可直接登录,里面可以留下邮箱,就会有工作人员帮你搜索文献然后发到你邮箱 (2)康健世讯/,某附属医院购买的数据库,需要密码(需要可发短信问我哈),不过今年9月份好像会过期 搜索时及时保存搜索结果(如Pubmed可以注册一下,就能保存了)。搜索步骤就要在文章中体现成下表 4.文献质量评估及数据提取。

这个部分其实没什么具体可以介绍的,也是最烦人的一点,仔细阅读文章,找到能用的所有数据。学会转化数据,如:直接从图中测量Mean和SD,将四分位数据转化为Mean+SD,只有Mean的时候如何估计SD等等。

实在不行,可以联系原作者,有礼貌地索要数据。事先做好表格,数据往里填,一个格子只用一个数据,等到你把他往分析软件里面搬的时候,就发现有多方变了。

文献的质量评价方面,阅读别人的文章,学习别人的评价方式对自己引入的研究进行质量评价,还有别忘了引入文献的基本信息也是要写进去的。文献的。

5.如何撰写高质量的Meta分析论文

只有确定好了主题。

才好动笔。还有人说,“确定一个好的主题,等于完成论文工作的一半” 。

因此,确定论文主题是撰写论文的第一要务。 ,再到现在的“以人为本”的过程。

现在,你写文章讲教学观,就要讲以人为本,以学生为本,千万不要讲以知识为本位。二是角度要新。

就是说,论文选题的角度要别具一格。“一树梅花万首诗”,“横看成岭侧成峰,远近高低各不同” ,讲的就是观察事物的新视角。

选题同样有个角度问题、找切入点的问题。同样的问题,同样的材料,不同人来选就有不同的感受、不同的主题。

6.meta分析论文所用文献的评分标准有哪些阿

Introduction 1 State the marker examined, the study objectives, and any prespecified hypotheses.Materials and methodsPatients2 Describe the characteristics (e.g. disease stage or comorbidities) of the study patients, including their source and inclusion and exclusion criteria. 3 Describe treatments received and how chosen (e.g. randomized or rule-based). Specimen characteristics4 Describe type of biological material used (including control samples) and methods of preservation and storage.Assay methods5 Specify the assay method used and provide (or reference) a detailed protocol, including specific reagents or kits used, quality control procedures, reproducibility assessments, quantitation methods, and scoring and reporting protocols. Specify whether and how assays were performed blinded to the study endpoint.Study design6 State the method of case selection, including whether prospective or retrospective and whether stratification or matching (e.g. by stage of disease or age) was used. Specify the time period from which cases were taken, the end of the follow-up period, and the median follow-up time. 7 Precisely define all clinical endpoints examined. 8 List all candidate variables initially examined or considered for inclusion in models. 9 Give rationale for sample size; if the study was designed to detect a specified effect size, give the target power and effect size. Statistical analysis methods10 Specify all statistical methods, including details of any variable selection procedures and other model-building issues, how model assumptions were verified, and how missing data were handled. 11 Clarify how marker values were handled in the analyses; if relevant, describe methods used for cutpoint determination.ResultsData 12 Describe the flow of patients through the study, including the number of patients included in each stage of the analysis (a diagram may be helpful) and reasons for dropout. Specifically, both overall and for each subgroup extensively examined report the numbers of patients and the number of events.13 Report distributions of basic demographic characteristics (at least age and sex), standard (disease-specific) prognostic variables, and tumor marker, including numbers of missing values. Analysis and presentation 14 Show the relation of the marker to standard prognostic variables.15 Present univariate analyses showing the relation between the marker and outcome, with the estimated effect (e.g. hazard ratio and survival probability). Preferably provide similar analyses for all other variables being analyzed. For the effect of a tumor marker on a time-to-event outcome, a Kaplan–Meier plot is recommended. 16 For key multivariable analyses, report estimated effects (e.g. hazard ratio) with confidence intervals for the marker and, at least for the final model, all other variables in the model. 17 Among reported results, provide estimated effects with confidence intervals from an analysis in which the marker and standard prognostic variables are included, regardless of their statistical significance. 18 If done, report results of further investigations, such as checking assumptions, sensitivity analyses, and internal validation.Discussion19 Interpret the results in the context of the prespecified hypotheses and other relevant studies; include a discussion of limitations of the study. 20 Discuss implications for future research and clinical value.。

7.心理学meta分析

7)对小样本的临床实验研究,解决研究结果的不一致性 meta分析是对同一课题的多项独立研究的结果进行系统的、定量的综合性分析。

什么是Meta分析 Meta分析国内翻译为“荟萃分析”,定义是“The statistical analysis of large collection of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings; 5)从方法学的角度,meta分析不失为一种选择。 Meta分析的起源 Meta分析的前身源于Fisher 1920年“合并P值”的思想。

不能提取全部相关数据。 发表偏性(Publication bias) Only studies with positive findings published /,并能解释不同研究结果之间的异质性。

meta分析符合人们对客观规律的认识过程Meta分析是指用统计学方法对收集的多个研究资料进行分析和概括,以提供量化的平均效果来回答研究的问题。 d.敏感性分析。)

广义上的Meta & 狭义上的Meta 前者指的是一个科学的临床研究活动,指全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析,再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程,对现阶段某课题的研究设计进行评价; 6)发现某些单个研究未阐明的问题.其优点是通过增大样本含量来增加结论的可信度。它是文献的量化综述,a theory concerned with the investigation。

a.异质性检验(齐性检验).”中文翻译、客观的评估, analysis:a branch of analytic philosophy that deals with the critical examination of the basic concepts of logic”; “Meta mathematics:the philosophy of mathematics,especially。 (5)各试验的质量评估和特征描述。

(6)统计学处理; 3)提出一些新的研究问题,为进一步研究指明方向,m表示在某一特定基因上的SNP数目; 1955年由Beecher首次提出初步的概念 ; 后者仅仅是一种单纯的定量合成的统计学方法。 Meta 分析的基本步骤 (1)明确简洁地提出需要解决的问题。

(2)制定检索策略,全面广泛地收集随机对照试验。 (3)确定纳入和排除标准。

(7)结果解释:其中、客观、定量的综合分析。 meta分析的主要优点有,而这些效应对临床医生来说又可能是重要的,运用适当的统计学方法对多个研究结果进行系统,在零假设下,meta分析可以统计效能和效应值估计的精确度。

因此; 1976年心理学家Glass进一步按照其思想发展为“合并统计量”,称之为Meta分析; 1979年英国临床流行病学家Archie Cochrane提出系统评价(Systematic Review,SR)的概念; 2)对同一课题的多项研究结果作系统性评价和总结,是以同一课题的多项独立研究的结果为研究对象,并发表了《激素治疗早产孕妇降低新生儿死亡率随机对照试验的系统评价》,如时间或研究对象的限制。 b.统计合并效应量(加权合并,计算效应尺度及95%的置信区间)并进行统计推断。

c.图示单个试验的结果和合并后的结果。 用于合并统计的临床终点定义不明确。

Meta分析的检验通过Fisher组合检验构建新的统计量 来度量基因与疾病的关联程度。公式如下所示,剔除不符合要求的文献。

(4)资料选择和提取,设计合理,严密的meta分析文章能对证据进行更客观的评价(与传统的描述性的综述相比),对效应指标进行更准确,是与循证医学的思想完全一致的,是一个巨大的进步, 服从自由度为 2m的卡方分布; accepted:对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。 Meta的字源考证 “Meta logic; 4)当受制于某些条件时, or description of theory itself.”(一种科学中的科学或理论,一种对原理本身进行调查、分析和描述的原理。

解决各研究结果的不一致性。 寻求新的假说。

e.通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”了解潜在的发表偏倚, pi表示第 i个SNP的P值、作出结论及评价。 (8)维护和更新资料。

Meta分析的目的及适用性 增加统计功效 由于单个临床试验往往样本较小,难以明确肯定某种效应。 Meta分析的局限性 没用纳入全部的相关研究,在严格设计的基础上,the logical syntax of mathematics”; “Meta science:a theory or science of science: 1)能对同一课题的多项研究结果的一致性进行评价。

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