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网状meta分析与meta分析哪个更好?

一、网状meta分析与meta分析哪个更好?

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。

1、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。其优点是通过增大样本含量来增加结论的可信度,解决研究结果的 不一致性 。

2、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。它是文 献的量化综述,是以同一课题的多项独立研究的结果为研究对象,在严格设计的基础上,运 用适当的统计学方法对多个研究结果进行系统、客观、定量的综合分析。

二、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

三、meta分析教程?

1.锁定研究目标

2.制定检索策略

3.确定文献纳入

4.筛选文献

5. 数据提取

6. 统计分析

7.撰写报告、得出结论

四、元分析和meta分析区别?

元分析(meta-analysis )统计方法是对众多现有实证文献的再次统计,通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式,进行再一次的统计分析,从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。

元分析程序输入参数包括:各个观察到的相关系数(已有研究文献中变量间的相关计分析,从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。

Meta分析是运用定量方法去概括(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单独数字估计的统计方法。

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

五、meta分析优缺点?

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。

缺点:

Meta分析固有的一个缺陷,是最终的合并效应量并不能很好的被解释,只能是某种混合效应

六、meta分析好写吗?

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,对于肿瘤的治疗,可以以×年生存率为效应指标等等。

5、选题的范围大小要合适。选题太大,纳入研究的文献太多,研究和写作难以完成。反之,如果选题太少,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。

七、meta分析如何入门?

Meta 分析方法是当今比较流行的一种对同一主题下多个独立实验结果进行综合的统计方法。也有人用总观评述(overview ) 、数量评论( quantitative review) 、数量综合(quantitative synthesis) 这些名称来代表这一方法。根据个人的体会, Meta的精髓就是对文献的二次加工和定量合成。

八、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。

九、meta分析数据来源分类?

meta分析数据来源可以分为两大类:

1. 主要研究:这类数据来源包括发表的学术论文、研究报告、博士论文、硕士论文等。主要研究是指独立进行的原始研究,它们的研究对象、方法和结果都是独立的。

2. 次要研究:这类数据来源包括已发表的系统综述、meta分析、病例报告、教科书章节等。次要研究是指以主要研究为基础,对多个主要研究进行总结和分析的研究。

此外,对于meta分析来说,对数据来源的选择还需要遵循一定的标准和筛选过程。常见的标准包括:

1. 包含在统计分析中的研究必须具备相关性和可比性;

2. 研究的样本容量必须满足一定的要求;

3. 研究的质量评估必须通过严格的方法进行。

因此,meta分析的数据来源应当是经过筛选和评估的高质量研究。

十、meta分析的数据要求?

Meta分析的数据要求包括以下几个方面:

1. 数据来源:数据必须来自于可靠的原始研究,可以通过数据库检索、手动筛选和联系作者等方式获取。

2. 样本量:样本量越大,meta分析结果的置信度越高,因此,需要考虑原始研究的样本量是否充足。

3. 研究设计:需要考虑原始研究的研究设计是否符合系统评价的标准,例如是否采用了随机对照试验等。

4. 数据质量:在进行meta分析前,需要对原始研究中的数据进行质量评估,排除低质量或者存在偏差的研究。

5. 相似性:参与meta分析的研究需要具有一定程度上的相似性,可以从患者人群、干预措施和结局指标等方面进行判断。

6. 数据提取:需要对原始数据进行提取和整理,并记录相应的变量信息,以便后续汇总和统计分析。 

总之,在进行meta分析前,我们需要对数据来源、样本量、研究设计、数据质量、相似性和数据提取等方面作出细致的考虑。