meta分析的概念及其应用？
Meta分析（Meta-аnalysis）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法，其结论是否有意义取决于纳入研究的质量，常用于系统综述中的定量合并分析。
与单个研究相比，通过整合所有相关研究，可更精准地估计医疗卫生保健的效果，并有利于探索各研究证据的一致性及研究间的差异性。而当多个研究结果不一致或都无统计学意义时，采用Meta分析可得到接近真实情况的统计分析结果。
延伸阅读
写一篇meta分析要多久？
要写好meta分析，要注意选题。
1、要有重要性。
任何有价值的临床问题都要找到重要性才会有意义，Meta其实不是一件容易的事情，如果要求质量好一点的写一篇Meta最起码也得两个月时间才行。
2、要有争议。
有争议性的meta分析才是好Meta。学术的真相就隐藏在喋喋不休的争议之中。通过汇总多个研究结果，得到总的更可靠的结论。那么怎么做才能找到争议点呢？就两个字——阅读。
对，没错就是阅读，大量阅读国外医学期刊，回家认认真真思考，你才会有机会找到争议点。
4、要有明确的效应指标。
对于危险因素，可以以OR/RR值为效应指标，对于X的治疗，可以以×年生存率为效应指标等等。
meta分析一般用固定还是随机效应原则？
meta分析一般用固定效应原则。
一般来说，随机效应模型得出的结论偏向于保守，置信区间较大，更难以发现差异，带给我们的信息是如果各个试验的结果差异很大的时候，是否需要把各个试验合 并需要慎重考虑，作出结论的时候就要更加小心。从另一个角度来说，Meta分析本来就是用来分析结论不一致甚至是相反的临床试验，通过Meta分析提供一 个 可靠的综合的答案，如果每个试验的结果都一模一样，根本就没有必要作Meta分析，因此要通过齐性检验来解决这对矛盾。
meta分析需要哪些数据库？
Meta分析文献检索必备三大数据库：首选Pubmed。
Meta 分析选题完了后要开始制定检索策略，制定检索策略是 Meta 分析最为复杂的一步。
文献收集当然越全越好，越好的杂志对文章的文献全面性要求越高。其中有三个数据库是基本上逃不掉的，包括The Cochrane Library (CENTRAL),Pubmed和EMBASE。
meta分析和综述是一样的吗？
我认为meta分析和综述是不一样的。
Meta分析与综述是两个不同的文体。
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单独估计值的一种统计方法。简单地说，Meta分析就是一类统计学方法，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大量资料，通过分析、阅读、整理、提炼出本领域的最新进展，学术见解或建议，做出综合性介绍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分析本质上是一种观察性研究
2.文献综述研究
meta分析都可以分析什么？
①实现定量综合；
②对同一问题提供系统的、可重复的的综合方法；
③通过对同一主题多个小样本研究结果的综合，提高原结果的统计效能；
④解决研究结果的不一致性，改善效应估计值；
Meta分析又称荟萃分析，是将多个研究目的相同的结果进行合并分析的统计学方法，在更大的样本量下以更高的检验效能回答相关的医学问题。
meta分析优点？
1）能对同一课题的多项研究结果的一致性进行评价；
2）对同一课题的多项研究结果作系统性评价和总结；
3）提出一些新的研究问题，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）从方法学的角度，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；
7）对小样本的临床实验研究，meta分析可以统计效能和效应值估计的精确度。因此，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、客观的评估，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，是与循证医学的思想完全一致的，是一个巨大的进步
meta分析使用的研究类型？
常规Meta分析主要基于有对照组的直接比较的研究，最常见的是基于RCT的干预性Meta分析，此外，还有预后研究、动物实验、病因研究、基因多态性等的Meta分析。基于的原始研究类型还有队列研究、病例对照研究、X随机对照试验、自身对照试验等。
2. 单组率的Meta分析
单组率的Meta分析只提供了一组人X的总人数和事件发生人数，不像其它类的Meta分析有两组人X，多为患病率、检出率、知晓率、病死率、感染率等的调查，基于的原始研究为横断面研究。
meta分析一般遵循的原则？
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。要确认这一主题是否已有发表的Meta分析，以避免重复工作。
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，MOOSE声明。，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）。
3. 确定纳排标准、定义关键变量
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）。应该清楚定义出需要从每篇文章中提取的变量。
广泛的纳入标准会增加研究间的异质性，狭窄的纳入标准可能会难以找到研究，要取得均衡。
4. 在不同的数据库中系统检索、提取关键数据
可以在几个数据库中进行系统检索，通常情况下，在多个数据库中检索有助于尽可能找全已发表研究。
从原始文章中充分提取和记录关键数据是进行Meta分析的基础。对纳入研究的质量评估也是一个关键问题，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
原始研究的正文或者附录文件缺乏关键数据也是很常见的，因此需要联系作者获取缺失的数据。
6. 为你的研究问题选择最佳统计模型
通常情况下，Meta分析采用的是固定效应模型或随机效应模型。对于更复杂的数据，也有人提出了多元Meta分析的方法。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
有几个常用的软件可以用于Meta分析，有的软件是有统计包。可以处理绝大部分Meta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。描述不同步骤间进展的流程图非常有用，会提高Meta分析的质量。
如果将来需要对该Meta分析进行更新，这些记录也大有用处。此外，说明Meta分析存在的局限性也很重要。
9. 投稿时提供足够的数据
Meta分析的文章中，有一张关于原始研究完整信息的表格，非常有用，可以放在论文的正文中，也可以作为附录文件
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，作者应该在目前已有文献和知识X下对当前发现进行讨论。
Meta分析通常综合了多个原始研究的证据，这些研究需要数年和大量资金，作者可以推荐未来进行原始研究的重要建议。
meta分析名词解释？
Meta分析是一种用来收集和整合有关一个研究问题的所有相关研究证据的科学方法，临床试验则是在病人中测试治疗效果的研究方法。
考察一个问题，只看一两条片面信息得不出合理的结论，Meta分析就是要收集和综合所有有关的信息，做出全面、无偏的结论。Meta分析常用来总结临床试验的结果
