系统评价/Meta分析指全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析，再用定性或定量合成的方法对资料进行处理得出综合结论的研究方法。在指导学员的过程中发现初学者在学习过程中常常会碰到许多共性问题，本公众号特此开设专栏解答，希望能够和大家共同学习交流Meta分析，共同成长，如有不当之处，还请大家批评指正。本系列我们分享进行Meta分析的选题。 万事开头难，Meta分析看似八股文，但是选题却是最难的一步，一个好的题目直接决定了论文的层次，也因此许多学员为选题而犯愁，更有学员找不到一个好的题目，直接放弃学习Meta分析。基于之前的经验，在进行《Meta分析一对一辅导训练营》的过程中，不断的总结和归纳，在这里，特分享几个选题的方法来帮助大家进行思考。首先，我们对于Meta分析的选题需要有一个正确的认识，Meta分析归根结底是为了临床决策而服务的，所以我们的选题要对临床有参考意义，服务于临床，而不是只是为了发表一篇论文。第二，我们学习Meta分析，最重要的是学习Meta分析的方法，不要因为没有好的题目就直接放弃学习Meta分析，我们完全可以先去实战复盘一篇高分的Meta分析操作方法，在这个过程中，你不仅会学会Meta分析的方法学，同时也会对于Meta分析有更进一步的认识，在以后的临床实践中会更加去贯穿循证医学的理念，辩证的去看待目前的临床治疗手段。学会了方法，在临床实践中发现有价值的问题，然后再去发表Meta分析是水到渠成的事。在今天的推送中，我们主要介绍一个选题方法：当一个主题的题目发表很多以后，我们如何还去发表不一样的Meta分析？这里其实需要大家去了解Meta分析的不同类型，在之前的推送中我们向大家介绍了：图说meta三：meta分析的类型，通俗的来讲我们讲的Meta分析叫做传统Meta分析，也就是AvsB的Meta分析，需要将AvsB的临床试验统计合并起来得出结果，但是在临床上你会发现不单单是这两种疗法，有时候可能还会有C和D，那这个时候我们的传统Meta分析就没办法提供准确的医疗决策，因此诞生了网状Meta分析，通过对不同干预疗法进行排序得出ABCD的优劣，另外我们在对Meta分析合并数据的时候其实会发现很多的局限性，我们只能基于别人已经发表的文献进行分析，这样可能存在偏差，因此也就诞生了个体数据Meta分析，通过从原始研究作者那里获取每个参与者的原始数据，并对这些数据进行 Meta分析，可以更自由的去说明我们的故事。另外还包括Meta分析发表了那么多，许多都没有去探索研究的样本量够不够，可以为传统Meta分析增加试验序贯Meta分析的结果，去探究样本量是否已经达到能够说明研究结论，另外剂量-反应Meta分析、系统评价再评价等等。因此，我们通过改变Meta分析的分析方法，旧貌换新颜就可以做的更好，但是一般而言网状Meta分析需要掌握编程软件，同时有时候纳入文献较多，工作量加大，而个体数据Meta分析需要向原始研究作者索要数据，存在收不到回复的可能。因此针对于我们可以操作的可能是做网状Meta分析，增加试验序贯分析或者做剂量反应Meta分析了。针对于不同类别而言，如何去寻找网状Meta分析的题目呢？建议关注一下临床疗法的治疗类别，比如非甾体抗炎药、新型抗凝药或者口服或者注射疗法、补充替代疗法等这种大类里面包含几种疗法的，这个时候如果具有潜在的临床价值，我们就可以通过网状Meta分析的手段对治疗方法进行排序。1. 2017年著名杂志《Lancet》发表了一篇非甾体抗炎药治疗膝关节和髋关节炎的网状Meta分析在这之前的研究中，大多数都是通过非甾体抗炎药单药或者整体与其他疗法进行对比，说明非甾体抗炎药的疗效优异，但没有去研究非甾体抗炎药具体哪一种更加好，他们之间如何去选择的问题。因此这一篇文章，通过比较不同的非甾体抗炎药最终发现双氯芬酸150毫克/是最有效的治疗药物，为临床的用药选择提供了决策依据。2. 这是一篇个体数据的Meta分析，结果发现患者疼痛越严重通过注射糖皮质激素能够越受益。这其实就是一篇只能通过原始数据分析发现得出来的新结论，因为一般而言我们在做临床试验时，是去关注两组群体之间的疼痛缓解差异，其基线数据是没有统计学差异的。当然我们可以利用传统Meta分析去发现线索，例如把不同研究根据基线的疼痛评分高低分亚组对比亚组的治疗差异，最后用个体数据来进行验证。
3.另外通过增加研究方法例如剂量反应Meta分析、试验序贯Meta分析等的就不再详细叙述了。 网状Meta分析由于干预措施较多，文献检索策略在制定时可能颇为复杂，因此在制作检索策略时要考虑全面并且仔细认真，避免发现遗漏文献的悲剧。例如上文中分享的发表在《柳叶刀》的Meta分析，经历了发表，撤稿，再发表，也算是跌宕起伏。
 究其原因，是因为分析时遗漏文献，因此这也告诫我们，Meta分析的所有过程都是透明的，在制作过程中一定要严肃认真的对待，避免出现问题，发生论文被撤稿的被拒。
选题，其实说难也不难，关键在于我们总结临床经验，以及跟踪最新研究进展，希望大家早日选中题目，开启Meta分析的学习之旅。后续我们也会分享更多Meta分析的选题宝典，敬请关注！
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