医学meta分析，不做实验的SCI
问你一个问题，如果有这样一个医学方法，你想不想学？
可用于指导临床实践，揭示临床上潜在的病因联系，评估结果准确又客观；
临床研究中被引用频率最高的类型，被列为临床指南制定时的 A 类证据；
让你不用收集病人数据，不用陪细胞过夜，也不耗费资金，就能发表SCI；
... ...
到底是什么方法这么实用？
它就是循证医学重要的研究方法和最佳证据来源之一，是当临床科研工作者必备的研究方法和技术。
——meta分析。
著名医学杂志 Lancet 一篇 Meta 分析的森林图
在某种程度上，meta分析已经演变成一条快速发表文章的捷径，很多人都误以为meta分析很简单，随便弄弄就能发表。
事实上，确认有很多不太严谨的meta分析发表。然而，不是meta分析自身不严谨，而是人不严谨，就造成了低质量的meta分析泛滥。
你有没有想过：为什么有的meta分析能发高分的，有的却只能灌水?相同的选题，为什么有的meta分析能发表在Lancet、BMJ等顶尖杂志，有的却只能烂在手里?
其中一个很重要的原因就是：对meta分析的理解。
Meta分析看似简单，但要想在好杂志上发表，需要不断的学习，学习各种软件、学习各种研究类型的优缺点、分析思路和结果解读的侧重点等等。
如果说Meta分析是一棵大树，其定义就是树根，流程是树干，辅助分析、质量评价等是树枝，软件、数据处理、结果解读等就是养分，最后催生出各种各样的果实。
我们对Meta分析了解越透彻，文章的质量就越高。
为此，我们小狗阅读邀请了医学高校教授/硕导——袁慧博士，带来一门轻松有趣的Meta课程——《从无到有——meta分析实战系列课程》。
袁慧 博士
知名医学高校教授，硕导
主要研究方向：流行病与卫生统计学
袁慧博士具备多年重点医学院校执教经验，并多次与省市级医院、疾控中心进行医学研究合作。
年纪轻轻的她，被奉为“学术女神”，发表了数十篇SCI文章，具备丰富的科研经验，SCI总影响因子达69.13，其中包含多篇流行病学的SCI top期刊。
该课程上线以来，帮助1w+医学工作者成功开启meta分析的大门，从理论到实战，全面提升！
学员评价
01
从Meta小白到学术女神
谁也不会想到，如今的学术女神，曾经也被meta分析深深困扰。
“最初，在Meta方面，理论与实践我都属于入门汉”。为了发表第一篇SCI，袁慧花了将近一年时间才完成，光修改就花了3个多月。
而自己“精雕细琢”的作品，审稿意见却不尽人意。
性格好强的她没有屈服，她开始换个角度思考失败的意义：失败不代表没有收获，就像爱迪生尝试各种材料做灯丝一样，失败是试错的过程。
袁慧开始重新一点点摸索Meta的要义，从选题、文献检索、文献筛选、到数据提取、统计分析和文章写作一步步入手，分块消化，连续工作十几个小时对她来说就像是家常便饭。
靠着这股不放弃的劲儿，袁慧最终发表了第一篇SCI，科研之路由此峰回路转。
02
她的经历你也可以复制
对于新手而言，Meta分析的入门可能比较困难：
1）各种不懂的概念：
异质性、效应值合并、随机效应模型、固定效应模型、亚组分析、质量评价……
2）不同类型的Meta分析各有难点和特点：
如流行病学Meta分析的暴露、剂量、效应值选择；基因多态性Meta分析的模型选择、数据提取；诊断试验Meta分析的真阳性、假阳性、真阴性、假阴性等；
3）各种Meta分析软件的学习和应用
努力是做科研的一个必要素质，但不是唯一素质，“站在巨人的肩膀上”不失为一个事半功倍的好方法。
袁慧老师结合自己多年实践和教学经验，总结了一套高效学习Meta分析的方法。
她手把手详解了 Meta 分析每一个步骤，从具体案例出发，帮你规避Meta分析中可能遇到的“坑”。
袁慧老师和小狗团队在设计课程大纲时，就考虑到学员在学习过程中，课程难度的递进和知识点的接受程度，特意将课程内容划分为入门篇、基础篇和提高篇三大部分。
入门篇：了解meta分析，模仿学习阶段
meta分析入门及进行meta分析的原因
meta分析、系统评价与循证医学的关系
meta分析的基础步骤及示例解析
基础篇：理解meta分析，尝试练习阶段
资料统计分析方法
结果报告规范及常用软件介绍
提高篇：应用meta分析，写作投稿阶段
meta分析的写作
meta分析的投稿
网状meta分析简介
03
这才是Meta正确学习方式
袁慧博士曾经也是Meta小白，每次遇到问题一点点百度，浪费了无数时间。她说，希望可以帮助更多医学同仁少走弯路。
一旦你掌握了Meta，科研会变得更加简单有趣。
比如说，发表偏倚是meta分析最常见的系统误差，如何发现呢？
袁慧博士一下子给出了四种方法：
1）漏斗图(funnel plots)
漏斗图(funnel plots) 是从直观上识别发表偏倚的方法。
样本量越小，分布越分散；样本量大，分布越集中。若没有偏倚，呈对称的漏斗状。相反，图形不对称有偏向，表示存在偏倚。
2）线性回归法和秩相关法
实质上是用统计学方法对漏斗图的对称性进行检验。截距a代表偏倚的大小和方向，a=0，直线通过原点则无偏倚。
3）抽屉文献法（又称失安全系数 ）
其原理是计算最少需要多少个未发表的阴性研究才能使meta分析的阳性结论逆转。
因此，失安全系数越大，说明发表偏倚越小，meta分析结果越稳定。
4）剪补法
观察剪补前后效应量的改变，从而估计发表偏倚对meta分析结果的影响。
她想教你，比你想象中更快的操作，比你想象中更实用的教程，结合具体案例分析，用简洁的语言讲解，让你一听就能懂，学了就能用。
《从无到有——meta分析实战系列课程》
这门课仅需99元
