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meta analysis词典：元分析例句：Neurosurgical department; Diseases; Risk factors; Hospital-acquired pneumonia;Meta analysis; 神经外科；疾病；危险因素；获得性肺炎；荟萃分析；The Meta Analysis on the Safety and Immunogenicity of Domestic and ImportedSplit Influenza Virus Vaccines 国产与进口流行性感冒病毒裂解疫苗安全性和免疫原性的Meta分析Application of Bayesian Bivariate Hierarchical Model in Meta Analysis of DiagnosticTest Bayesian两变量层次模型及其在诊断试验系统评价中的应用

解：设分数线a、数学测验成绩为x，则x~N(60,18^2)。在5000名学生中选出30名，意味着学生可以参加奥赛的概率p(x)=30/5000=0.006。∴能入围的学生成绩应不低于a，即p(x≥a)=0.006。而p(x≥a)=p[(x-60)/18≥(a-60)/18]=1-Φ[(a-60)/18]，∴Φ[(a-60)/18]=1-0.006=0.994。经查正态分布表，(a-60)/18=2.51，∴a=2.51*18+60=105.18。即分数线划在105分左右为宜。供参考啊。

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Meta分析（Meta-analysis）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。

meta analysis 就是一个分层分析， 用 mantel-hamsetzel 方法， 解决publication bias。 举例来说：数据中心已有10篇报道对吸烟和肺癌的关系作了研究，其中得出的结论可能不尽相同，mata分析是对具有相同目的多个独立研究结果进行综合统计分析和评价，为更好地利用和开发现有统计资料的一种有效方法。Meta-Analysis 方法最早见于1955年Beecher 发表的“安慰剂的功效”一文。1971年Light和Smith 提出可以从不同研究结果，汇总原始数据进行综合分析。1976年Glass 首次提出这种类型的研究称为“Meta-Analysis"。从词义meta定义为进一步综合。Meta-Analysis 分析的目的主要为：(1)改进和提高由于样本的大小而影响统计效能。(2)进一步确定某些研究结果不一致时的可靠性。因此Meta-Analysis方法很适用于随机对照临床试验(RCT)研究。特别是在每次试验病例较少、单个试验不易得出结论时，可以将多个试验设计相同的研究资料进行综合再分析，以得出更明确的结果。

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。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关系），样本容量等。由于很多研究中并未直接给出变量间的相关系数，但给出了t检验, F检验，均值方差等统计指标，则可根据Hunter andSchmidt(1990)的转换公式将这些统计指标转化为相关系数；输出参数主要包括变量间总体相关性的未修正（r） 和经过修正的（rc）指标，以及总体相关性的标准差(SDrc)等。其中r与rc是两个主要的参数，用于衡量两个变量之间的相关系数。

系统综述和meta分析的临床意义如下：1、系统综述和meta分析已被公认为客观评价和合成针对某一特定问题的研究证据的最佳手段，通常被视为最高级别的证据。2、系统综述，是一种全新的文献综合方法，指针对某一具体临床问题（如：病因、诊断、治疗、预后），系统全面的搜集已发表或未发表的临床研究，采用临床流行病学严格评价文献的原则和方法，筛选出符合质量标准的文献进行定量或定性合并，得出可靠的综合结论。3、Meta分析(meta-analysis，也叫元分析，荟萃分析)是一种定量(统计)分析方法，用于确定研究中某一特定效应是否真实存在。

Meta-analysis是指元分析或荟萃分析，其概念为对以往的研究结果进行系统的定量分析。以下是链接：http://baike.baidu.com/link?url=7hWLv_dwgSP9FhOZZGxnUFPrLuN9bJwayy1hUko8Av_HAj2pjvklx6Vv0IoHQ42njoIY788_V2BZh_nPTJHy0q精小锐

在信息爆炸的时代，对数据的二次加工显得尤为重要。那么多健康类的App和网站，或多或少都在做信息二次加工的事情。在临床科研中，meta分析则是最符合当今时代节奏的，相信所有医生都对其有所了解，想要通过meta分析发表文章，指导临床行为。Meta分析就是对已发表的他人文献进行二次加工，并根据经验和分析标准对数据进行定性和定量的合成，在不做实验的情况下得出质量很高的科学结论。本期，小编通过解读一篇文章，来给大家介绍下如何才能做一篇高质量的meta分析。这篇文章于2004年发表在JAMA上，是关于维生素D和跌倒之间关系的一项研究。原文如下：Bischoff-Ferrari, HA et.al “Effect of vitamin D on falls: a meta-analysis”.JAMA (2004).Meta分析总体可分为三个阶段：选题和立题阶段、施行阶段、分析结果和报告阶段。第一阶段：选题和立题第一步：确定评价问题的创新性和必要性（务必搜索已发表或正在进行的系统评价，以避免重复工作）搜索常用的数据库，包括：Medline、EMBASE等；Cochrane 数据库整合了Cochrane Database of Systematic Reviews，Database of Abstracts of Reviews of Effectiveness (DARE)，Health Technology Assessment Database。在例文中，作者阐述了做这篇meta的原因如下：1）老年人中跌倒频发，后果严重；2）维生素D可能有效，但是之前的各RCT结果不明确；3）之前没有做过系统评价。如何衡量meta分析文章的质量呢？可以从以下几个角度入手：1. 所评价的问题是否明确，比如研究人群、干预（暴露因素）、比较组、结果和研究设计（PICOS）？2. 搜索战略是否合适？有没有任何语言限制、发布状态限制、或出版日期限制？3. 在试验选择中是否采取了预防性措施以尽量减少偏差和错误？4. 评估标准是否适当？5. 在数据提取过程中是否采取了预防性措施减少偏差和错误？6. 所选试验是否有足够的细节？7. 数据整合方法是否恰当？各文献间差异性是否评估？8. 作者的结论和结果是否匹配？9. 这个评价是否是最新的？只有知己知彼，才能创作出高质量的meta分析的文章。第二步：制定评价方案先确定方法。这对降低偏倚风险非常重要（比如：不能通过结果挑选文献等）。在进行meta分析过程中，常规需要经历以下步骤，且每一步都要有明确的方法：－锁定评价问题－纳入/排除标准－文献检索策略－对检索到的研究进行选择－数据提取－质量评估－数据整合－计划传播锁定评价问题已经在第一点中提及，接下去会对每一步进行分析，考虑到步骤间的交叉，所以在顺序和分点上有所改变。小编也推荐参看******* 2015年11月20日的文章“在这里，学会最全的PICOS原则”。例文根据PICOS原则，可以归纳如下：1. 所探究的问题是：维生素D是否可以阻止老年人跌倒？2. 研究人群：老年人；3. 干预／暴露因素：维生素D；4. 结果：摔倒在地；5. 研究设计：仅包括之前发表的各RCT。第二阶段：施行阶段第一步：文献检索在制定文献检索策略时，总体的要求就是查全和查准。需要考虑如下几个方面：1. 圈定搜索数据库（外文有：MEDLINE、the Cochrane library、医学文摘、TOXLINE、OVID、EMBASE、ISI Web of Science、EBSCO等；国内有：维普全文VIP、CNKI、万方数据库）2. 确定语言类型：包括所有英语和非英语的文献；3. 明确需要包含的研究类型：仅包含RCT，还是病例对照试验，队列研究等。4. 明确暴露因素/治疗方法5. 筛选关键词：这将直接影响文献检索的准确性和敏感性，也关系到指定检索策略。- 关键词需要根据研究问题本身来确定；- 对于每一个关键词尽量包含所有可能的表述形式；- 可以尝试几种关键词组合以搜最合适的文献。6. 检索获取摘要和全文：其中联系专家是一种很好的方式，不仅可以获取全文，甚至可以询问文献中的细节帮助后续使用文献。建议搜索文献引用名单，可以增加文献搜索的全面性。在例文中，作者搜索了所有英语和非英语的文章，包括：Medline、Cochrane对照试验注册、Embase、专家、搜索文献引用名单、在美国骨骼和矿物质研究协会中的摘要。在搜索的过程中，主要使用的医学关键词包括“vitamin D” OR “vitD”， “falls” OR “accidental falls”、“human”等。第二步：根据纳入/排除标准完成文献选择总体来说，首先在计划书中需要描述纳入/排除标准，且这些标准不应该是看了搜索的文献后制定的，而是应从评价问题出发直接得出。在文献筛选过程中，首先，需要由两位研究者独立通过对文献的题目和摘要进行初筛，初筛后的文献通过阅读全文进行二次筛选，然后交叉核对筛选结果，如果有分歧则通过共同讨论决定是否纳入，必要时可有第三位研究者协助解决。如果文中信息不全或信息不清楚，与原始研究作者联系获取信息。在筛选过程中，需要记录你每个步骤的选择和排除原因。至于被排除的文章，则需要在灵敏度分析中进行分析。如例文，在这个文献中，已提前确定了纳入和排除标准，包括：仅包含RCT研究，参加人群平均年龄≥60岁，排除酗酒人群、健康不稳定人群等，而所排除的研究在灵敏度分析中进行了分析。下面的这个流程表描述了整个meta分析纳入和排除的过程，这个流程表在meta分析中一般都是必要的。第三步：资料选择和提取资料提取是从符合纳入要求的文献中摘录用于系统评价的数据信息，所提取信息必须是可靠、有效、无偏的。总体来说，在进行数据提取时必须使用数据提取表对每个研究进行数据提取，时刻记住所评价的问题以及以后的分析。有时可能需要主观决定提取的信息，所以必须由2人独立进行，核查过程中遇到不同之处应该通过讨论解决。对于无法获取必要信息的文献，则应予以排除。从提取的数据角度，需要提取相关研究的特点、结果和质量数据。下表给出了常需要提取的一些数据类型，非常适合各位看官收藏下来在需要时进行查看。一般信息 文献研究特点进行数据提取的研究员数据提取日期文献识别特点- 各文献特有编号- 第一作者- 文章标题- 引用- 出版物类型、名称、发表年限- 国家- 资金来源 宗旨/目标研究设计纳入和排除标准分组数样本量招募过程（如：随机方法、盲法）随机干预的单位（如：个人还是一组人，或者左右眼）研究场所研究对象的基本特点 干预措施／暴露因素研究对象在研究开始的特点，包括：年龄、性别、种族、社会经济状况、疾病特点、并发症、诊断标准、疾病分期、病例来源等；各对比组的研究对象数量或平均特点（记录下是入组人数还是可行人数或者随机人数）干预措施进行的环境对干预／暴露因素／或者对照组的描述（如：剂量、应用方法、干预时间、执行者、干预方法、理论依据等）对co-intervention/co-exposure的描述健康结局或结果（outcomes）分析或评估单位所用统计方法对每一个提前确定要研究的结果o 是否在文中有报道o 研究中对该结果的定义o 对该结果的测量工具和方法o 随访的时长以及测量对于所有干预／暴露组以及对照组o 每组开始参加者人数（enrolled）o 每组在分析中包括的参加者o 每组退出者，排除，lost to FU 人数o 总结结果数据> 二分法：时间和／或参加者人数> 连续：平均值和SD在研究中所用方法（如：intention to treat, per protocol）研究方法结果（如：odds ratio，risk ratio, confidential interval, p-value，mean difference，CI）如果计划做亚组分析，则需要对每一组都提取以上信息其他结果及任何与结果相关的详细信息花费使用的资源不良反应事件在最后加入“备注”一栏，可以用于输入不能填入其他栏的信息拿例文说，就有如下图对目标文章所提取的数据进行了总结：第四步：纳入研究的质量评价和特征描述完成数据提取后，就需要对所选择的文献进行质量评估。常常通过评价一个研究在设计、实施和分析中防止和减少系统误差（偏倚）和随机误差的程度，来评价其研究质量，并以此为依据在敏感性分析、亚组分析中给以不同的权重。评估的角度有很多，常需要包含以下领域条目：研究设计是否与研究目的相匹配偏倚风险结果选择统计问题报告方式干预／暴露测量下面，陈列一下常用的文献质量评价工具：1. 随机对照试验的质量评价工具：Cochrane风险偏倚评估工具（最常用）、PEDro量表、Delphi清单、CASP清单、Jadad量表、Chalmers量表、CONSORT声明（不专用，但可以用）。2. 观察性研究的质量评价工具：（1）NOS量表（最常用）：病例对照研究和队列研究；（2）CASP清单：病例对照研究和队列研究；（3）JBI标准：横断面研究；经验总结、案例分析及专家意见；（4）AHRQ；（5）Combie横断面研究评价工具；（6）STROBE声明；（7）STREGA声明。3. 非随机对照实验性研究的质量评价工具：MINORS条目、Reisch评价工具、TREND声明。4. 诊断性研究：QUADAS工具、CASP清单、STARD声明。5. 动物试验：STAIR清单、CAMARADES清单、ARRIV指南。在该例文中，共有三名作者独立进行数据提取，使用已经设计好的数据领域，包括研究质量指数，评估了以下方法：随机方法、随机分配、双盲等。此外，还做了灵敏度分析。第五步：数据整合系统评价过程中，对上述数据进行定量统计合并的流行病学方法称为Meta分析(Meta analysis)。Meta意思是more comprehensive，即更加全面综合。对数据的整合分为描述性整合和定量整合：对于描述性整合，应考虑：u2022 建立干预/暴露因素是如何导致结果的假说，包括原因和适用人群；u2022 初步综合纳入的研究，以文本形式或者制表和／或图形显示；u2022 探讨各研究内或各研究间的关系；u2022 评估证据的稳定性；u2022 评估meta分析的重要性。对于定量整合，则可以：1. 提高了统计检验的power和精度；2. 统计结合各研究结果给出一个“平均”干预效果的合并估计值，改进对作用效应的估计；3. 评价结果一致性，解决单个研究间的矛盾;4. 解决以往单个研究未明确的新问题。那么如何进行meta分析呢？a．异质性检验（齐性检验）由于纳入文献存在临床异质性、方法学异质性和统计学异质性，所以在对结果数据进行统计合并之前，首先应该进行异质性检验，保证现有的各独立研究间的结果的不同仅仅是由于抽样误差造成的。否则，就要进入亚组分析，或取消合并。异质性评估（Heterogeneity assessment）异质性：除抽样误差外的不同性Chi-square test for interaction (Q = x2 statistic, df =degrees of freedom)也可以比较各亚组的点估计是否相同若同时如何I2<50%和P≥0.1时，纳入文献被认为是同质的，采用固定效应模型（fixed effect model）分析；反之说明研究间存在实际异质性，需要查找一致性的来源，之后采用随机效应模型（random effect model）。如果存在较大的临床异质性，那将无法进行meta分析，只能进行描述性整合。在JAMA这篇文章中，用Q值来评估异质性。当p值小于0.1时，存在显著异质性。此外，在forest plots中所有研究的95%置信区间相互之间重叠可支持不存在异质性。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）并进行统计推断通常在考虑采用哪些效应指标（effect size）时需要考虑结局指标的类型，通常两组间比较时，如果是连续性变量用加权均数差（weighted mean difference, WMD）、标准化均数差值（standardized mean differences, SMD）表示效应大小；二分类变量则用率差（rate difference, RD）、比数比（odds ratio, OR）、相对危险度（relative risk, RR）、相对危险度降低值（relative risk reduction, RRR）等来表示效应的大小。c．图示单个试验的结果和合并后的结果－森林图（Forrest plot）分别展示了纳入的每一篇文献的结果和合并后的结果。－Meta-regression (Goodman et al, 2009)d．敏感性分析：用来评估meta分析结果的稳定性1）按研究质量评价标准从纳入文献中去除尚有争议的研究、排除低质量的研究、早期研究、根据研究结果的分布去掉extreme10%其他已知因素不同的研究；2）采用不同统计方法/模型；3）根据样本量大小进行分层分析；4）改变纳入／排除标准时，重新对同一资料进行分析时，如果观察到合并指标点估计和区间估计的变化存在较大差异，则说明meta分析的结果不稳定。比如，当排除一篇低质量文献时，合并指标变化很大，说明该文献对合并指标敏感。敏感性分析是必要的，无论是采用不同的统计模型或进行亚组分析，都可以帮助我们找到可能的偏倚来源，更加正确的理解获得的结论。e．通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”对入选文献进行潜在的发表偏倚（publication bias）的评估。可以用stata软件进行Begg test和 Egger test以及funnel plot进行评估。第三阶段：报告和分析结果第一步：报告和建议u2022 总结主要结果u2022 判断结果的有效性u2022 判断结果概括性u2022 确定进一步研究的意义u2022 确定临床实践和公共卫生的意义根据Centre for Reviews and Dissemination（CRD）指南，meta分析报告的结构一般包括以下内容：u2022 标题u2022 内容列表u2022 缩写/术语表u2022 内容提要或结构式摘要- 背景- 目标- 方法（数据来源、研究的选择、数据提取，质量评估、数据合成）- 结果- 结论u2022 正文- 背景/介绍- 研究问题- 研究方法o 确定研究o 研究选择（纳入/排除标准，方法）o 数据提取o 质量评估o 数据整合- 结果o 纳入和排除研究的详细信息o 研究结果o 次要分析（例如：异质性、灵敏度）- 讨论o 主要发现的讨论o 评价的优点和弱点o 结果的意义> 评价中证据的长处和短处> 影响的方向和力度> 结果的实用性o 启示- 结论o 实践/策略／政策／未来影响u2022 致谢u2022 资金来源u2022 利益冲突u2022 参考文献u2022 附录第二步：应用到实践让研究更易理解推广到临床实践：诊断、预后、预防、治疗风险评估- 评估一般或特定的因果关系- 与其他种类的数据使用证据权重分析（例如：毒理学、模式-的动作）- 限制法规附Meta分析常所使用的软件：1. 付费软件：CMA（ComprehensiveMeta Analysis）、Meta Win、EasyEA；2. 免费软件：RevMan(Review Manager)、Meta-Disc、EpiMeta、R；3. 通用统计软件中有Metaanalysis的程序：STATA、SAS、NCSS、WinBUGS。

2-3年。Cochrane协作网出品的Meta分析文章质量较高，因为在文章写作之初他们就要求作者去官网上注册，同时要求作者写出Meta分析文章的研究方案，在文章发表之后每隔2-3年还会对Meta分析文章进行必要的更新。Meta分析（Meta-analysis）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。

也有人称这一步为定量Meta分析,以相对于定性Meta 分析。目前已发展出多种Meta 分析方法。但它们的基本思想是一致的,那就是先提出假设,构造一个综合统计量,然后计算各研究的结合统计量,并用其在定性Meta 分析中所得分数去权重它的综合统计量;计算各级别研究中的加权平均综合统计量(在平均过程中,要根据其各结合统计量的方差进行权重) ;做各级别中研究间统计量的异质性检验。Meta 方法的不同主要在于结合统计量和统计假设的不同。根据结合统计量的不同可将Meta 分析方法主要分为三类:第一类的综合统计量为效应值,它适合于测量结果为连续数据的独立研究,目前主要应用于社会科学(教育学、心理学等) 、临床医学和生态学中,它可反映一个程序或现象的效应大小和方向 。第二类主要应用于流行病学、病因学、大众健康学等医学领域中,综合统计量为相对风险度或风险度比或风险度差。第三类为80 年代末在医学领域中发展出的回归方法,其结合统计量为药量- 反应斜率,由回归方法得出的,它适合于测量结果为分类数据的独立研究;根据统计假设的不同可将Meta 分析方法分为两类:固定效应模型和随机效应模型,前者假设所有研究享有共同的真实效应大小,后者假设所有研究的真实效应大小不同,具体体现在计算所有研究平均效应的权重上。由于随机效应模型比较符合实际,得到了Meta分析家们的认可,正被广泛应用开来。 2. 1 　发表偏见几乎所有作者及编辑都有更愿意报道统计检验显著结果的趋向,所以综述者被限于在发表物中综合独立研究结果,有可能导致效应大小的高估计。在一项调查中,58 名工作者说他们共做了921 个随机对照实验, 96 个( 10.42 %) 未发表,且正效应结果明显比负效应结果更易于发表;再者,已发表论文所用的实验方法也未必一定好于未发表者。为了克服这一缺点,现在Meta 分析者在搜集资料时既包括了已发表物,也包括未发表物。但有人反对这样做。2. 2 　发表物中缺少综述者所需数据在实践中,有许多已收集的文献,由于对最初实验结果的有选择性报道、错误的分析、对原始数据描述不完整等原因而不能被利用,大大降低了Meta 分析的综合能力。2. 3 　不对等比较,也有人称为“桔子与苹果问题”许多学者指出各研究的对象、结果测量指标不同会影响最终分析结果,好象将桔子与苹果拿来比较一样,很难得出正确的结论。但也有人认为扩大总体概念会提高综合能力, 结论更具实用性。Peto 指出为解决同一问题而进行的实验, 其综合结果具有相同的方向。2. 4 　综述对象最初数据质量不等如果在分析时对这些质量不等的研究给予相同的结合标准,必然会导致分析结果的不准确,为了克服这一问题,分析家们提出了定性Meta 分析。2. 5 　综述者对综合结果的解释有偏见。2. 6 　不可避免的非随机性选择独立研究因为统计显著性检验要求样本是从遵循一定分布规律的总体中取样得来,所以非随机选取研究和对同一数据进行多次检验(重复报道部分或全部数据或者用同一作者的多个结果) 都是违反上述假设的。但事实上,前5 个问题是所有综述方法的共同弊病,但在描述性综述和数表决法中它们隐藏了起来,并未直接暴露出来,而在Meta 分析中却把它们显露无遗。我们已经看到这样一个事实,Meta 分析正在逐步努力克服这些问题,而且已经取得了可喜的进展。但是再好的Meta 分析也不能代替独立研究,它们是Meta 分析的基础。综上所述,Meta 分析作为一种结合独立研究的统计学方法,具有传统综述不可比拟的优越性,它在这短短20 年中的迅猛发展是最好的一个见证。

两者区别在如下几个方面：(1)总的来看，两者结果相近，尤其是当有作用较强、且有统计学意义的研究因素存在时。(2)MA法的局限在于别人发表了哪些结果，MA只好综合哪些结果，而PA则容易做更深入或广泛的分析研究。或者说，那些没有出现在已发表文章中的结果或研究内容，利用PA可以做进一步的分析。(3)在做亚组分析方面，PA要优于MA。(4)若是检验一些新的假设，尤其是当只有少数的几个研究可以利用来做综合分析时，MA比较困难，而PA可以做到。(5)在文献收集、数据合并和再分析等方面，PA要比MA花费更多的时间、人力和物力。(6)PA对偏倚更加敏感。一方面，被纳入PA的研究单位近期的研究数据可能容易收集到，而远期(过去)的研究数据的收集则有一定难度，尤其是数据投有计算机化的研究单位或研究者。另一方面，也许有部分研究者他们本身就不愿意提供其研究的原始数据，这样就更容易带来偏性。

1、肝多发实性占位指诊断为肝多发性肿瘤2、meta：是指Meta-analysis，这是一种医学统计学的方法。Meta-analysis能对不确定的结果(如有的研究报告是阳性结果，而另一些同类研究则为相反的结果)，无统计学意义的研究(来源于样本量小或其他等原因)，或低度因果联系的调查给予正确的，并且是数量上的评价。Meta-analysis在职业流行病学中的应用(特别是有关肿瘤死亡危险性)相当广泛，

系统综述和meta分析共同或交叉使用，如果精确区别的话，当系统综述采用了定量合成的方法对资料进行统计学处理时可以称为meta分析；而未使用统计学方法的则为定性的系统综述。 也就是说系统综述包括：定性和定量的两种，后者一般为meta分析

您好！这个是用Revman数据分析做循证医学Meta分析时，结果里面的森林图。应该这么来解答图里面所包含的信息：1、一共纳入了8篇文献，总共纳入的干预组例数为370例，对照组人数为303例。这8篇文献都分别进行了辩证护理与常规护理对好转病人人数的对比。（因为你没有给出具体是对什么结局指标的影响，故我暂定为病人好转人数吧。）2、倒数第二排文字中，卡方值为2.44，P=0.88>0.05，I2=0%，说明异质性低，采用固定效应模型计算合并效应量OR值。3、从这个结果可以看出：合并效应量OR值为3.31，OR值95%可信区间是2.20~4.97。这个区间不包括1，可以认为合并的效应量OR值不等于1，也即：辩证护理与常规护理导致的病人好转数不一样，存在统计学差异。又由于整个可信区间都大于1，固然说明：辩证施护比常规施护的病人好转人数要多些，也即：辩证施护的效果要好于常规施护。还有什么不懂的，随时问我，我就是搞这个研究的。！

n. 1. 一对,一双,(两部分形成的)一件[C][(+of)] George needed a new pair of shoes. 乔治需要一双新鞋。 2. 一对(夫妻、情侣、舞伴等)[C][G] That pair are always quarreling. 那对夫妻老是争吵。 vi. 1. 成对,配对 Birds often pair for life. 鸟儿常常终生配对。 2. 组成一对一对 3. (动物)交配 4. 结婚 vt. 1. 使成对;使成配偶;使交配 They paired John and Mary for the dance. 他们将约翰和玛丽配对成舞伴。 2. 把...组成一对一对 3. 为...配搭档[(+with)]

在stata安装目录中添加文件profile.do，其内容如下：if _caller() >= 8 {window menu clearwindow menu append submenu "stUser" "Meta-Analysis"window menu append item "Meta-Analysis" "Of Binary and Continuous (metan)" "db metan"window menu append item "Meta-Analysis" "Of Effects (meta)" "db meta"window menu append item "Meta-Analysis" "Of p-values (metap)" "db metap"window menu append item "Meta-Analysis" "Cumulative (metacum)" "db metacum"window menu append item "Meta-Analysis" "Regression (metareg)" "db metareg"window menu append item "Meta-Analysis" "Funnel Graph, metan-based (funnel)" "db funnel"window menu append item "Meta-Analysis" "Funnel Graph, vertical (metafunnel)" "db metafunnel"window menu append item "Meta-Analysis" "L"abbe Graph, metan-based (labbe)" "db labbe"window menu append item "Meta-Analysis" "NNT, metan-based (metannt)" "db metannt"window menu append item "Meta-Analysis" "Influence Analysis, metan-based (metaninf)" "db metaninf"window menu append item "Meta-Analysis" "Influence Analysis, meta-based (metainf)" "db metainf"window menu append item "Meta-Analysis" "Galbraith Plot for Heterogeneity (galbr)" "db galbr"window menu append item "Meta-Analysis" "Publication Bias (metabias)" "db metabias"window menu append item "Meta-Analysis" "Trim and Fill Analysis (metatrim)" "db metatrim"window menu refresh}这样在user中就会出现meta analysis这个文件夹，不过相应的meta模块需要安装，比如meta，metan，metareg等等（方法：ssc install meta），要使得这些按钮最后能使用，得安装一个模块，即metadialog，方法：ssc install metadialog

注册码是要买的，或者去破解软件类的论坛找破解版的吧，这100金币悬赏应该换不来这个注册码

　　运行STATA,help中searchall,搜索meta或metan,找到后安装.在command里输入sscinstallmetan(或metareg等)

(1) 可伸缩性(scalability)。实际应用要求聚类算法能够处理大数据集，且时间复杂度不能太高(最好是多项式时间)，消耗的内存空间也有限。目前，为了将算法拓展到超大数据库(VLDB)领域，研究人员已经进行了许多有益的尝试，包括：增量式挖掘、可靠的采样、数据挤压(data squashing)等。其中，数据挤压技术首先通过扫描数据来获得数据的统计信息，然后在这些统计信息的基础上进行聚类分析。比如BIRCH 算法中使用CF树就是属于数据挤压技术。(2) 能够处理不同类型的属性。现实中的数据对象己远远超出关系型数据的范畴，比如空间数据、多媒体数据、遗传学数据、时间序列数据、文本数据、万维网上的数据、以及目前逐渐兴起的数据流。这些数据对象的属性类型往往是由多种数据类型综合而成的。(3) 能够发现任意形状的簇。(4) 尽量减少用于决定输入参数的领域知识。(5) 能够处理噪声数据及孤立点。(6) 对输入数据记录的顺序不敏感。(7) 高维性(high-dimensional)。一个数据集可能包含若干维。较高的维数给聚类分析带来两个问题：首先，不相关的属性削弱了数据汇聚的趋势，使得数据分布非常稀疏。尽管这种情况在低维空间中并不多见，但是随着维数的增加，不相关属性的出现概率及数量也会增加，最后导致数据空间中几乎不存在簇。其次，高维使得在低维中很有效的区分数据的标准在高维空间中失效了。如在高维空间中，数据点到最近邻点的距离与到其他点的距离没有多少分别，从而导致最近邻查询在高维空间中不稳定，此时若根据接近度来划分簇，结果是不可信的。

危重病人往往伴随有营养状态的改变，其突出的表现是低（白）蛋白血症，早在50多年前，众多国内外文献即已报道围手术期低白蛋白血症的病人其病死率和术后并发症发生率显著增加，但是病情危重与低白蛋白血症孰因孰果？危重病人出现低白蛋白血症的原因和机制，低白蛋白血症是否都需要纠正？上述问题仍然是当前国际危重症领域研究讨论的热点之一。笔者试图在此作一简要综述并提出自己的看法。 　　白蛋白是人体细胞外液中含量最多的蛋白质，具有亲水性，可以自由通过毛细血管壁，在循环血液与细胞外液之间动态交换并维持血液与细胞外液的胶体渗透压及其平衡。白蛋白是脂类、电解质等许多物质转运的最重要的载体；白蛋白在饥饿时并不大量分解消耗；同时，白蛋白还是体内重要的自由基清除剂和维持凝血功能的必需成分。 　　危重病人低白蛋白血症的原因包括： 　　1.应激时肝脏蛋白合成谱系的改变： 　　既往许多人认为危重病人的低白蛋白血症是由于严重应激时机体组织分解代谢增加而合成代谢减少，即在严重应激状态下白蛋白的分解大于合成，而造成血清白蛋白水平下降。近年的研究则显示：首先，白蛋白并不因为应激而增加分解；其次，肝脏总的蛋白合成并未减少，反而有所加强，只是各种急性相蛋白的合成显著增加，而白蛋白的合成比例相应降低。 　　2.应激时白蛋白在血管内外的重新分布： 　　这是危重病人低白蛋白血症的主要原因。 　　一方面，严重应激、炎症反应时，由于神经内分泌系统的改变，组织间液增加，血管外水的增多使其白蛋白浓度和胶体渗透压相应降低，而白蛋白又具有自由通过毛细血管壁的特性，于是血管内的白蛋白一部分移出至组织间液，以保持血管内外的平衡； 　　另一方面，在重度感染时，由于毛细血管内皮细胞的损伤，部分血液成分漏出至血管外，血清中的白蛋白也随之漏出，而在液体复苏恢复有效血管内容量后，血清白蛋白水平即表现相应降低。 　　据上所述，血清白蛋白水平降低在一定范围内不会影响疾病的预后，其对血浆胶渗压的影响可以其它代血浆制品弥补；但是如果白蛋白水平过低，机体的物质转运、凝血及自由基清除等正常生理功能将受到严重影响，此时即必须补充白蛋白。目前，许多国家和地区把补充的标准定为血清白蛋白<25g/L. 　　自从1998年英国医学杂志（BMJ）发表了CochraneInjuriesGroup关于补充白蛋白可能增加危重病人死亡率的文章之后，国际上有关此领域的临床与循证医学研究非常活跃，对于危重病人是否应该补充白蛋白众说纷纭，各持己见。迄今设计最严谨的研究当推新英格兰医学杂志（NEJM）2004年所发表的澳大利亚与新西兰危重症医学会所组织的“生理盐水与白蛋白输注评价研究[SalinevsAlbuminFluidEvaluation（SAFE）Study]”，该研究对6997例病人采用随机对照前瞻的方法进行观察，结果显示输生理盐水与输白蛋白二组病人死亡率无显著差异，进一步根据不同的基础病症分组观察，提示在创伤病人似乎生理盐水组病死率稍低，而在严重感染组则倾向于白蛋白组有较低的病死率；但由于各组的病例数较少，尚不能作出结论。最近，比利时学者VincentJL等在美国危重症医学杂志（CCM）发表了对于71项研究的荟萃分析（MetaAnalysis），以并发症替代以往常用的病死率指标，从新的角度观察了输注白蛋白与危重病人并发症发生的关系，发现低白蛋白血症与住院并发症，特别是肝肾和胃肠道系统疾病患者的并发症发生率密切相关。而这些病人都由于原发疾病因素，白蛋白的产生过少或丢失过多，难以在短期内自行代偿恢复机体白蛋白水平。 　　综上所述对危重病人应严格掌握输注白蛋白的指征，根据病情个体化对待。对于如肝肾疾患病人等白蛋白合成障碍或丢失过多者，应酌情予以补充，以减少并发症的发生。

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维他命B群（Bvitamin）是所有营养成分中族群最庞大也是效果最广泛的一种，共有8种被正式认可成分。B群在人体中主要做为为辅酶，是能量制造（主要为合成三磷酸腺苷(ATP)）、合成脂肪酸及胺基酸时的必须成分，若是缺乏将严重影响生理功能，提升多种疾病的发生率。 由于食材过度加工，现代人常难以从饮食中获取足够B群，因此许多医生与营养专家建议，为了维持正常生理机能，可适度补充维生素B群保健食品。 维生素B群的主要分类 维他命B群成成员中的数字，是依据被发现的数字而定，而这个复杂组合，只有当全员到齐并加上其他天然辅助因子都存在时，才能发挥最大效果。 包括B1(硫胺素／thiamin)，B2(核黄素／riboflavin)，B3(烟硷酸／niacin)，B5(泛酸／pantothenicacid)，B6(吡哆醇／pyridoxine)，B7(生物素／biotin)，B9(叶酸／folicacid)，B12(钴胺素／cobalamin)。 维他命B群被推荐的实证功效有哪些？ 1．忧郁症 忧郁症的主要症状为强烈忧伤感、焦虑、丧失食欲及对任何事物失去兴趣，假如未即时治疗将使人丧失生活能力。 据估计，此类与精神有关的疾患，光是在美国及英国，就有近7成的患者未接受治疗，而因为污名化及文化差异，这类情形在亚洲地区更是严重。 早期曾在研究中指出，叶酸及维他命B6缺乏会提升血液的高半胱氨酸（Homocysteine），而过高的高半胱氨酸会大幅提升忧郁症罹患率（相较于最低者）。 一则临床研究发现，相较于单独使用药物治疗忧郁症，合并使叶酸（5-MTHF形式）除了能提升改善率，从单独使用药物的16%提升至40%，还能使所需改善期从原本的150天大幅降低至85天。 更重要的是单独使用药物组的退出率是34%（因不良反应），是合并使用叶酸组的2倍（17.9%）。 2．过胖与减肥 在这个丰衣足食的年代，吃得太多动的太少几乎是多数人的生活型态，因此变胖似乎免不了，但肥胖带来的问题已不仅伤害自身健康，甚至还会波及到下一代。 根据调查，目前处于生育年龄（reproductiveage）的女性的肥胖率约在40%到60%之间，而肥胖会提升多种不孕和妊娠并发症风险，包括妊娠期高血压、糖尿病、出血，并增加新生儿异常机率（巨大胎儿、神经管缺陷等）。 一则营养流行病学调查（对象为1,131位8–15岁儿童）发现，血液中vitaminB12及叶酸（folate）浓度较高，通常有较低的身体质量指数（BodyMassIndex）及全身体脂含量（totalbodyfatmass）。 当考量到饮食也发现，摄取较多的维他命B1（硫胺素／thiamine）、维生素B2（核黄素／riboflavin）和叶酸也与较低的身体质量指数显着相关。 而背后机制作者认为与维他命B群参与碳水化合物及脂肪代谢，维持粒线体正常运作，并改善脂质和脂蛋白代谢有关。 3．结肠直肠癌（colorectalcancer） 结肠直肠癌是癌症在癌症排行榜中常居前三位，尤其是在西方国家更为常见，而造成原因大部分与环境相关，例如抽烟、喝酒、饮食等，其中不良饮食习惯占最大宗。 大肠癌从无到有（腺瘤发展为癌症），约需要5-10年的时间，一般来说，若诊断时的病灶处于原位，5年存活率高达90%，若属于远端转移性癌症，则低于10%，因此早期发现非常重要。 一则大型前瞻性世代研究（prospectivecohortstudy，对象为88,045位停经后妇女）发现，日常从饮食或补充品摄取较多的维生素B6与核黄素，有助降低结肠直肠癌的发生风险（相较于摄取最少者）。 背后机制认为与维生素B6与核黄素摄取不足造成的高半胱氨酸（homocysteine）浓度上升有关，过高的高半胱氨酸是引发结肠直肠癌的风险因子之一。 4．增加抗压力 压力是现今社会上最常见的破坏力量，其中最常见是来自于工作上的压力。统计发现，员工若有较高的工作压力，则与健康有关的支出会大幅提升50%，也造成许多行为问题（如酗酒或不断抽烟）。 世界卫生组织也曾报导指出，光是在美国，与工作相关的压力就造成三千亿美元的经济损失（生产力下降、怠工或离职），相当于年度GDP的2.6%。 在一则双盲对照研究中发现（为期12周，针对60名受试者），维他命B群能除了能降低受试者的压力指数，还能减少与沮丧、愤怒及敌意感有关的情绪。 另则统合分析（Meta-analysis，包含8则，总数为1292人的随机对照试验（RandomizedControlledTrial,RCT））也指出：服用维生素及矿物质补充剂确实有助于降低认知压力、轻微精神症状、疲劳等症状，相关结果更进一步发现，当中B群成分如能提高剂量会有更好的改善效果。 5．脑中风 脑中风所造成的死亡率在所有致死原因中排名第二，仅次于局部缺血性心脏病，而高致残率也是它的特色，仅次于忧郁症。 统计发现，约有16%的中风患者在发作一个月内死亡，另有55%成为永久性残疾，需要长期照护，形成沉重的财政负担。 多则观察研究发现，血液中高半胱氨酸（Homocysteine）浓度过高会提升中风的发生率，而藉由补充B群维他命具有降低高半胱氨酸的效果。 因此在一则统合分析（Meta-analysis，包含17则，总数为86393人的随机对照试验）发现，叶酸（Folicacid）与vitaminB6能作为有效的中风预防疗法，但vitaminB12的效果则有待进一步验证。 6．心血管疾病 心血管疾病（Cardiovasculardisease）是所有疾病中发病率与死亡率最高的，据估计全球每年约有1700万人死于此疾病（约占总数的30%）。 而由于肥胖与人口老化，心血管疾病的发生率正持续攀升，40-59岁的人口盛行率就达到40%，60岁以上甚至有超过70%的发病率，令人不得不戒慎恐惧。 一则观察型统合分析（Meta-analysis）发现，只要血液中的高半胱氨酸（Homocysteine）浓度能降低25%，就能减少11%的冠状动脉性心脏病及19%的中风发生率。 而日常服用叶酸（剂量从0.2－5mg）具有降高半胱氨酸的效果，幅度可达13%－28%，值得注意的是，若额外加入vitaminB12则能多降低7%。 虽然B群维生素具有显着调降高半胱氨酸的效果，也确实发现能降低中风发生率（针对某些族群）。 但截至目前为止，大型的统合分析（Meta-analysis，包含24则，总数57,952人的随机对照试验）尚未发现B群维他命对于防治心血管疾病有显着功效（包括降低心血管事件、总死亡率、心肌梗塞等）。 7．失智症 失智症是一种渐进式记忆损失及认知功能受损有关的疾病，具有多种发病机制，其中以阿兹海默病及血管型失智较为常见，在85岁以上的人口中，约占20%。 虽然失智症至今仍无法根治，而一旦罹病虽令人害怕绝望，但医疗的进步似乎也带来希望，服用药物已可延缓疾病恶化，而越来越多证据也显示，若能及早注意饮食及生活习惯或许有助于阻止或减缓发病。 在一则研究（针对96位未出现失智症状的血管型认知受损患者），发现血液中高半胱氨酸浓度过高会提升4.2倍被诊断出失智症的机率。 另一则世代研究（CohortStudy）则指出，血液中vitaminB12浓度较低者，与高半胱氨酸有关的失智症或无失智型认知受损（cognitiveimpairmentwithoutdementia）会增加1.61倍；而vitaminB12浓度最高者，能降低6%的风险值。 维他命B群有副作用吗？ B群维他命属水溶性成分，在一般建议剂量下鲜有严重副作用发生。但短期内服用大剂量可能出现头晕、频尿、黑色大便、便秘、腹泻、腹痛、恶心、呕吐、皮肤红肿和瘙痒等症状。 在少数较严重情况下，服用者可能出现严重的过敏反应，可现象包括发痒、红疹、局部肿胀、呼吸困难等，此时请立即停用，假如症状持续，请立即就医。安全注意事项 避免一次服用过高剂量B群维他命（勿超过瓶身建议标示），且购买时请注意成分上的数值，假如因特殊需求要服用超出上限值upperlevel(UL)，请在合格医疗人士监督下使用。 举例来说，一则双盲对照研究（为期36个月，针对238位糖尿病肾病变患者）发现，服用高剂量B群（含有叶酸2500mcg，vitaminB6－25mg，vitaminB12－1mg）出现肾功能降低（以肾小球过滤率GFR衡量），并可能提高心肌梗塞（myocardialinfarction）及中风发生率。 由于维生素B2(核黄素／riboflavin)带有萤光黄的特殊结构，因此口服后排尿会呈现深黄色，此属正常现象，无须过度担心。

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1 Meta-analysis基本概念 Meta-analysis方法的思想可追溯到20世纪30年代,最初应用于教育学、心理学等社会科学领域是在60年代〔1〕,70年代初Ligh和Smith提出了可以由不同研究结果汇总原始数据进行综合分析〔2〕,1976年由Glass首次命名Meta-analysis〔3〕。Meta-analysis一词的意思是more comprehensive,即更加全面的综合或超常规。国内译为元分析或荟萃分析。这些名称都表示这样1个概念:即对以往的研究结果进行系统的定量分析〔4,5〕。Glass对Meta-analysis提出的定义是:以综合已有的发现为目的,对单个研究结果的集合的统计学分析方法〔3〕。Sacks等提出的定义是:对以往的研究结果进行统计学的合并和严谨的综述方法〔6〕。罗湘等认为Meta-analysis方法是依靠搜集已有或未发表的具有某一可比特性的文献,应用特定的设计和统计学方法进行分析与综合评价,使有可能对具有不同设计方法及不同病例数的研究结果进行综合比较〔7〕。 Meta-analysis方法应用到医学有关的文章第1篇发表于1955年。作者综合了15份单独研究结果,对1 000余名不同疾病患者服用安慰剂的疗效进行分析,得出了安慰剂具有35 %疗效的结论〔8〕。近十多年来,Meta-analysis在医学领域应用范围日益广泛,在诊断、治疗、危险度评价、干预措施、预防对策等方面起着独特的作用〔9,10〕,甚至有人提出在进行文献综述时,应尽量采用Meta-analysis方法以取代传统的描述性的方法,从而可以得到1个最后的可以信赖的结论,因此,有人称之为分析的分析或叫“结果流行病学”,亦有人称Meta-analysis是更高1级逻辑形式的研究。

文献综述和meta分析有区别吗? - 知乎回答时间: 2022年08月16日最佳答案：Meta分析指的是一个科学的临床研究活动，其过程主要包括：(1) 全面收集所有相关研

　　最早的综合分析法主要是指Meta分析(Meta analysis，MA)，它是相互独立的不同研究者已发表分析结果的再综合。　　由于MA综合的内容只能是哪些已发表结果的合并分析，故有一定的局限性，难于进行内容更广或更深入的综合分析。因此，流行病学家们想到以直接获得的各个研究者的原始数据进行综合分析，亦即pooled分析(poled analysis，PA)　　两者的优势与不足各表现在如下几个方面：　　(1)总的来看，两者结果相近，尤其是当有作用较强、且有统计学意义的研究因素存在时。　　(2)MA法的局限在于别人发表了哪些结果，MA只好综合哪些结果，而PA则容易做更深入或广泛的分析研究。或者说，那些没有出现在已发表文章中的结果或研究内容，利用PA可以做进一步的分析。　　(3)在做亚组分析方面，PA要优于MA。　　(4)若是检验一些新的假设，尤其是当只有少数的几个研究可以利用来做综合分析时，MA比较困难，而PA可以做到。　　(5)在文献收集、数据合并和再分析等方面，PA要比MA花费更多的时间、人力和物力。　　DevilPA对偏倚更加敏感。一方面，被纳入PA的研究单位近期的研究数据可能容易收集到，而远期(过去)的研究数据的收集则有一定难度，尤其是数据投有计算机化的研究单位或研究者。另一方面，也许有部分研究者他们本身就不愿意提供其研究的原始数据，这样就更容易带来偏性。

均值。连续性数据的Meta分析需要获得各组数据的样本量、均数、标准差，在分析里文献计量资料有好多均值和方差应提取均值。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。

很正常，stata很多版本中，并没有集成meta分析功能

是meta模式的意思也可翻译成：枚塔传说 变身使者 恶魔蜕变模式。

是：A3902703-B635-C92-D244-E80703-F26286-G26286-Z966

建议详细看看投稿指南PLOS ONE Manuscript Guidelines uf031 Format Requirements Guidelines for Standard Sections o Title o Authors and Affiliations o Abstract o Introduction o Materials and Methods o Results, Discussion, and Conclusions o Acknowledgments o References o Tables o Figure Legends o Striking Images Specific Reporting Guidelines o Human Subject Research o Clinical Trials o Animal Research o Observational and Field Studies o Cell Line Research o Systematic Review/Meta-Analysis o Paleontology and Archaeology Research o Software Papers o Database Papers o New Zoological Taxon o New Botanical Taxon o New Fungal Taxon o Qualitative Research 1. Format Requirements PLOS ONE does not consider presubmission inquiries. All submissions should be prepared with the following files: uf0b7 Cover letter uf0b7 Manuscript, including tables and figure legends uf0b7 Figures (guidelines for preparing figures can be found at the Figure and Table Guidelines) Prior to submission, authors who believe their manuscripts would benefit from professional editing are encouraged to use language-editing and copyediting services. Obtaining this service is the responsibility of the author, and should be done before initial submission. These services can be found on the web using search terms like "scientific editing service" or "manuscript editing service." Submissions are not copyedited before publication.

你好！handbook of meta-analysis in ecology and evolution 生态学与进化的荟萃分析手册

号外： 序列组装的算法k-mer 基因就像一本大书（比如《追忆似水年华》），里面的字都是有A,T,C,G组成的。我们测序出来的大于几百bp的小的序列，叫做reads。我们测序的结果中有上百万条的reads，而这些reads的位置我们又不知道（随机打断），我们只能根据他们的 重叠部分 来尽量还原他的原型。 目前测序的过程就像把好上千大书（又是同一本书）随机的撕成一个个的片段，在没有页码的情况下，把这些纸片搅拌混匀。组装就是再把这些片段组合成不同的章节。 一种组装的办法就是拿这些片段直接组装，有重叠的就组在一起： OLC算法最初成功的用于Sange测序数据的组装，比如Celera Assembler，Phrap，Newbler等均采用该算法进行拼接组装。 按照这个思想，我们很快就发现了问题，下一个点可能有很多的选择，或者没有选择： 我们需要找到Hamiltonian path，我们需要找到包含每个点的，但是只包含一次。下图像不像我们小学之前做过的游戏，遍历每个点，但是每个点只能经过一次。这是俄国一个一个科学家William Hamilton的一个发明。 但是又提出了一个假设，如果有两条或多条的Hamiltonian path呢（reads越短产生的Hamiltonian path越多）？如何才能知道其中的一条是DNA的序列呢？ 由于二代测序得到的reads长度较短，包含的信息量较少，因此完成基因组拼接需要较高的覆盖度。OLC算法适用于读长较长的序列组装，通过构成的OLC图寻找Consensus sequence的过程，实际上是 哈密顿通路寻找的问题 。 若采用OLC算法，会增加组装的复杂性以及运算量。而采用DBG算法，通过K-1的overlap关系，构建DBG图，通过寻找 欧拉路径 得到Contig序列，从算法的角度极大的简化了组装的难度。 为什么采用k-mers而不是全长序列组装？简而言之，计算机喜欢k-mer，因为匹配准确快速。 为什么要构建 K -mer↓↓↓↓↓↓↓ How can K-mer estimation help to find genome sizes? K-mer analysis and genome size estimate 基于de Bruijn图进行组装上一讲已经讲过 宏基因组组装：从what 到how ↓↓↓↓↓两款辅助确定 K -mer大小的软件 jellyfish KmerGenie K-mer Distribution 诺娃讲堂 | 基因组学策略（二）揭开组装的神秘面纱上篇 STEP3——基因组组装：Platanus 宏基因组实战5. sourmash基于Kmer比较数据集

　 系统性综述的英文名称有systematic review, overview和meta-analysis。我们用overview表示系统性综述的统称， 用meta-analysis代表定量系统性综述。系统性综述的实施步骤包括： 拟定主题， 检索、 选择和评价有关素材(原始文献)， 综合有关数据或资料， 及得出结论。系统性综述可以用于治疗、 病因、 诊断和预后等方面的问题。 1.1　基本标准 　　大多数临床问题涉及病人的治疗、 病因、 诊断和预后。除非综述明确地描述了主题， 否则我们就只能猜测其主要内容是否与病人的诊疗问题有关。如果通过文题或摘要无法了解综述的主题， 最好另选文章。 　　素材的选择标准应该包含病人、 暴露因素和观测指标或结局(outcome)的定义， 及研究方法的界定。对素材的具体要求可见前几篇关于治疗、 诊断、 危害因素和预后方面文章的介绍。 　　在主题相同的综述中， 入选病人、 暴露因素或观测指标的不同， 可以导致综述结果的不同。如果作者介绍了选择素材的标准并按之实施， 则基本上可以避免因自身经验的影响而导致挑选支持其原先假设的文献的倾向。 1.2　二级标准 　　全面检索， 以搜集符合选择标准的原始文献是综述的一个重要环节。全面检索应包括检索有关数据库(如MEDLINE， EMBASE)、 查找已知文献的引文和向专家咨询。专家咨询的作用可避免漏选尚未印刷、 索引和引用的待发表或已发表的文献， 还可避免因漏选未发表文献而导致的“出版偏倚”——结果阳性的文章更易发表的倾向所造成的对干预因子作用的过高估计。除非文中介绍了文献检索的方法， 否则很难判断文献被漏选的情况。 　　即使对于全部以随机对照试验为素材的综述， 仍有必要了解原始研究的质量是否良好； 即使各个原始研究的结果是一致的， 仍有必要了解各原始研究的真实有效性。 　　目前， 尚无公认的评估真实有效性的标准方法。在各种评价方法中， 有些为复杂的考查条款， 有些仅包含三四条原则或要求。不妨参照本系列文章前几篇文章的要求来进行评价。 　　搜集文献、 评价原始研究的真实有效性并选取其中的数据是综述的重要环节， 但较易出现差错或偏倚。如果能安排两个或两个以上的人分别独立地进行， 且重复性或一致性良好， 那么综述的结果更加可信。 　　即使制定了严格的纳入标准， 但在病人、 暴露或干预、 结局指标和研究方法方面， 大多数系统性综述的素材(原始研究)之间仍会存在许多不同。我们必须判定这些不同的程度(或性质)是否严重影响到综合原始研究的结果或数据的基础。 　　对于定量的数据来说， 确定可否综合的标准之一是各个原始研究测量的效应关系具有相同的含义。在定量系统性综述中， 可以检验研究结果之间不同的程度是否超出了随机因素所致的预计范围及超出的程度。这种统计学分析称为“一致性检验”(齐性检验)。一致性检验的(差异)显著性越大， 原始研究之间结果的差异单独由机会所致的可能性越小， 但对不一致性“统计学意义”的解释应慎重。另一方面， 差异无显著性的检验结论并不能排除重大不一致性的存在。因此， 即使一致性检验的结果是差异无显著性， 但是如果原始研究结果之间的差异具有临床意义， 那么仍要求我们谨慎地解释综合的结果——总结果。然而， 即使原始研究之间的结果具有重大的差异， 只要所有被利用的原始研究的质量上乘， 综述的结果仍是干预或暴露作用的最佳估计值。 2　综述结果的含义 2.1　系统性综述总结果的含义 　　临床研究(原始)通过个体病人收集数据。系统性综述通过原始研究获取数据， 进而通过定量(或定性)的方法分析和综合之。 　　简单地比较原始研究中结果阳性的研究与阴性的数目的方法不是一种综合原始研究结果的好办法。系统性综述根据样本量权重各个原始研究， 样本大的研究， 权重也大， 从而得到的总结果是原始研究结果的加权平均值。有时根据研究的质量给予权重， 或劣质研究的权重定为零(剔除)， 并了解这种安排或调整是否会造成总结果的重大改变。 　　有时， 各个原始研究结果指标的性质相同， 但测量的方法或工具不同。例如， 同类的研究可能采用不同的方法测量功能状态， 如果病人标准和干预措施是相同的， 则仍值得对干预措施影响功能状态平均效应进行估计。一种实施这类估计的方法是通过“效应尺度”(effect size)来综合各个原始研究的结果。效应尺度是某一研究的干预组与对照组结局指标测得值之差的均数除以标准差的商。所以， 通过效应尺度能够计算以不同方法测量结果的许多原始研究的加权平均效应。你可能感到很难解释或理解效应尺度的临床意义。你不妨将其重新转换为熟悉其诊疗意义的指标。 　　通常， 我们希望系统性综述的结果为定量性综合的结果， 但是由于原始研究结果间不明原因的异质性或原始研究的质量很差， 进行定量性综合有时并不合适。此时， 可以通过图表“罗列”原始研究的结果。 　　可以通过可信区间来估计平均效应值的精度。 　　由于系统性综述包含许多单项研究， 它的优点之一是其结果来源于各式各样的病人。如果各单项研究的结果一致， 系统性综述的结果适用于这些单项研究中纳入的各式各样的病人。即使如此， 我们仍应对其结果的普遍性留有余地： 或许你的病入年龄比系统性综述纳入对象的年龄都大； 如果单项研究应用的药物不同， 我们就应考虑某药的作用是否比另一种药物的要好。 　　后一个问题涉及亚组分析问题。判定是否相信亚组分析结果的最重要的原则之一是对待研究间比较所得的结论应持怀疑的态度进行审查。如果存在下列情况， 亚组间存在差异的假设较为可信： 治疗效应的差别很大； 治疗效应的差异具有高度显著性统计学意义； 研究之前就假设存在着差异， 且数个假设的差异中仅该项被验证； 单项研究间的结果一致； 间接证据支持存在差异。如果不符合上述情况， 亚组分析的结果很少是真实的， 我们应该接受系统性综述的总结果， 而不是亚组分析的结果。 　　通过主题具体的以单一结局为指标的综述更有可能得到真实有效的结果或结论， 但这并不意味着我们可以忽略综述没有包含的结局： 临床决策需要考虑所有重要的临床结局。 　　临床决策的原则是预期效益必须大于潜在的风险和成本。治疗或预防决策时， 这一点很明确。向病人介绍病因或预后情况时， 同样存在着益处和害处的问题。 ［Oxman AD,等. JAMA，1994，272：1367-1371 (英文)傅　鹰 摘译　吴廷王充 校译］

meta分析注册后需要48小时。Meta分析注册新平台—Inplasy注册平台需要48小时内完成审核。Meta分析（Meta-analysis）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，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。

1 Meta-analysis基本概念 Meta-analysis方法的思想可追溯到20世纪30年代,最初应用于教育学、心理学等社会科学领域是在60年代〔1〕,70年代初Ligh和Smith提出了可以由不同研究结果汇总原始数据进行综合分析〔2〕,1976年由Glass首次命名Meta-analysis〔3〕。Meta-analysis一词的意思是more comprehensive,即更加全面的综合或超常规。国内译为元分析或荟萃分析。这些名称都表示这样1个概念:即对以往的研究结果进行系统的定量分析〔4,5〕。Glass对Meta-analysis提出的定义是:以综合已有的发现为目的,对单个研究结果的集合的统计学分析方法〔3〕。Sacks等提出的定义是:对以往的研究结果进行统计学的合并和严谨的综述方法〔6〕。罗湘等认为Meta-analysis方法是依靠搜集已有或未发表的具有某一可比特性的文献,应用特定的设计和统计学方法进行分析与综合评价,使有可能对具有不同设计方法及不同病例数的研究结果进行综合比较〔7〕。 Meta-analysis方法应用到医学有关的文章第1篇发表于1955年。作者综合了15份单独研究结果,对1 000余名不同疾病患者服用安慰剂的疗效进行分析,得出了安慰剂具有35 %疗效的结论〔8〕。近十多年来,Meta-analysis在医学领域应用范围日益广泛,在诊断、治疗、危险度评价、干预措施、预防对策等方面起着独特的作用〔9,10〕,甚至有人提出在进行文献综述时,应尽量采用Meta-analysis方法以取代传统的描述性的方法,从而可以得到1个最后的可以信赖的结论,因此,有人称之为分析的分析或叫“结果流行病学”,亦有人称Meta-analysis是更高1级逻辑形式的研究。

仅对于流行病学领域以及涉及人群研究的其他医学领域的meta分析说点想法：meta的本意或许是扩大power，合并研究人群，现在大队列也被拿来一起做meta，丝毫不顾generalizability。看meta分析除非真的知道这东西怎么算，不然meta的结果更可能形成误导。meta的结果在拿来当结论的时候也是要慎重。我倒觉得只要生物学上有证据支持，meta并不那么重要。只是听说meta现在容易发文章，然后就各种灌水。************************2015.02.22 补充：之所以说大人群的数据没什么必要做meta，是觉得样本量足够，一般结果也够硬。有的大队列是只有女性，有的队列只有男性。我个人会觉得，当研究者阅读单个队列出来的文章的时候，会认真考虑人群的特征，做出这个结果是否适用的判断。而当meta把所有这些都聚合之后，很少能够再判断这篇meta的结果适用于什么样的人群。当一个领域只有一些小样本的研究时，meta能够帮助研究者判断是否有足够的证据支撑做一个大点儿的研究； 当大的研究出来的时候，meta的意义就没那么大了，不过用来引用在intro部分以节省参考文献的数量还是很有效率的。

revman,stata,meta-disc,meta-win,meta-caculate,spss这些软件都可以做meta分析。

1 Meta-analysis基本概念 Meta-analysis方法的思想可追溯到20世纪30年代,最初应用于教育学、心理学等社会科学领域是在60年代〔1〕,70年代初Ligh和Smith提出了可以由不同研究结果汇总原始数据进行综合分析〔2〕,1976年由Glass首次命名Meta-analysis〔3〕。Meta-analysis一词的意思是more comprehensive,即更加全面的综合或超常规。国内译为元分析或荟萃分析。这些名称都表示这样1个概念:即对以往的研究结果进行系统的定量分析〔4,5〕。Glass对Meta-analysis提出的定义是:以综合已有的发现为目的,对单个研究结果的集合的统计学分析方法〔3〕。Sacks等提出的定义是:对以往的研究结果进行统计学的合并和严谨的综述方法〔6〕。罗湘等认为Meta-analysis方法是依靠搜集已有或未发表的具有某一可比特性的文献,应用特定的设计和统计学方法进行分析与综合评价,使有可能对具有不同设计方法及不同病例数的研究结果进行综合比较〔7〕。 Meta-analysis方法应用到医学有关的文章第1篇发表于1955年。作者综合了15份单独研究结果,对1 000余名不同疾病患者服用安慰剂的疗效进行分析,得出了安慰剂具有35 %疗效的结论〔8〕。近十多年来,Meta-analysis在医学领域应用范围日益广泛,在诊断、治疗、危险度评价、干预措施、预防对策等方面起着独特的作用〔9,10〕,甚至有人提出在进行文献综述时,应尽量采用Meta-analysis方法以取代传统的描述性的方法,从而可以得到1个最后的可以信赖的结论,因此,有人称之为分析的分析或叫“结果流行病学”,亦有人称Meta-analysis是更高1级逻辑形式的研究。

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Meta分析的完整步骤，根据个人的体会，结合各位友人的经验总结而成，meta的精髓就是对文献的二次加工和定量合成，所以这个总结也算是对大家经验的meta分析吧。一、选题和立题（一）形成需要解决的临床问题：系统评价可以解决下列临床问题:1.病因学和危险因素研究;2.治疗手段的有效性研究; 3.诊断方法评价;4.预后估计;5.病人费用和效益分析等。进行系统评价的最初阶段就应对要解决的问题进行精确描述,包括人群类型(疾病确切分型、分期) 、治疗手段或暴露因素的种类、预期结果等,合理选择进行评价的指标 。（二）指标的选择直接影响文献检索的准确性和敏感性，关系到制定检索策略。（三）制定纳入排除标准。二、文献检索（一）检索策略的制定这是关键，要求查全和查准。推荐Mesh联合free word检索。（二）文献检索，获取摘要和全文国内的有维普全文VIP，CNKI，万方数据库，外文的有medline ,SD，OVID等。（三）文献管理强烈推荐使用endnote，procite，noteexpress等文献管理软件进行检索和管理文献。查找文献全文的途径：在这里，讲一下找文献的过程，以请后来的朋们参考（不包括网上有电子全文的）：1.查找免费全文：（1）在pubmed center中看有无免费全文。有的时候虽然没有显示free full text，但是点击进去看全文链接也有提供免费全文的。我就碰到几次。（2）在google中搜一下。少 数情况下，NCBI没有提供全文的，google有可能会找到，使用“学术搜索”。本人虽然没能在google中找到一篇所需的文献，但发现了一篇非常重 要的综述，里面包含了所有我需要的文献（当然不是数据），但起码提供了一个信息，所需要的文献也就这么多了，因为老外的综述也只包含了这么多的内容。这样，到底找多少文献，找什么文献，心里就更有底了。（3）免费医学全文杂志网站。www.freemedicaljournals.com。提供很过超过收费期的免费全文。2.图书馆查馆藏目录：包括到本校的，当然方便，使用pubmed的linkout看文献收录的数据库，就知道本校的是否有全文。其它国内高校象复旦、北大、清华等医学院的全文数据库都很全，基本上都有权限。上海的就有华东地区联目、查国内各医学院校的图书馆联目。这里给出几个：（1）中国高等院校医药图书馆协会的地址：http://server14.library.imicams.ac.cn/xiehui /chengyuan.htm，进入左侧的“现刊联目”，可以看到有“现刊联目查询”和“过刊联目查询”，当然，查询结果不可全信，里面有许多错误。本人最难找的两篇文章全部给出了错误的信息（后来电话联系证实的）。(2)再给出两个比较好的图书馆索要文献的email地址（有偿服务），但可以先提供文献，后汇钱，当然做为我们，一定要讲信誉吆。一是解放军医学图书馆信息部：xxbmlpla@sina.com，电话：01066932429；（3）二是复旦大学医科图书馆（原上医）：ill@shmu.edu.cn，联系人，周月琴，王蔚之，郑荣，电话，021-54237822，需下载文献 传递申请表（http://202.120.76.225/ill.doc）。其他的图书馆要么要求先交开户费，比如协和（500元），要么嫌麻烦，虽然网上讲过可提供有偿服务，在这里我就不一一列出了。3.实在不行，给作者发email。这里给出一个查作者email的方法，先在NCBI中查出原文献作者的所有文章，注意不要只限于第一作 者，display，abstract, 并尽可能显示多的篇数，100，200，500。然后在网页内查找“@”，一般在@前的字母会与人名有些地方相似。再根据地址来确定是否是同一作者。4.查找杂志的网址，给主编发信求取全文。这里我就不讲查找的方法了。5.向国外大学里的朋友求助。国外大学的图书馆一般会通过馆际互借来查找非馆藏文献，且获得率非常高。我的三篇文献是通过这一途径得到的。三、对文献的质量评价和数据收集（一）研究的质量评价对某一试验研究的质量评价主要是评价试验结果是否有效,结果是什么该结果是否适用于当地人群。下面一系列问题可以帮助研究者进行系统的质量评价: ①该研究的试验设计是否明确,包括研究人群、治疗手段和结果判定方法; ②试验对象是否随机分组; ③病人的随访率是否理想及每组病人是否经过统计分析; ④受试对象、研究人员及其它研究参与者是否在研究过程中实行“盲法”; ⑤各组病人的年龄、性别、职业等是否相似; ⑥除进行研究的治疗手段不同外,其它的治疗是否一致; ⑦治疗作用大小; ⑧治疗效果的评价是否准确; ⑨试验结果是否适用于当地的人群,种族差异是否影响试验结果; ⑩是否描述了所有重要的治疗结果; 治疗取得的效益是否超过了治疗的危险性和费用。系统评价者应根据上述标准进行判断,不满足标准的文献应剔除或区别对待(数据合并方法不同) ,以保证系统评价的有效性。(二)、数据收集研 究者应设计一个适合本研究的数据收集表格。许多电子表格制作软件如Excel 、Access ,和数据库系统软件如FoxPro 等,可以用于表格的制作。表格中应包括分组情况、每组样本数和研究效应的测量指标。根据研究目的不同，测量指标可以是率差、比数(odds) 、相对危险度( relative risk ,包括RR 和OR) 。各研究间作用测量指标不一致,需转化为统一指标。常用的统一指标是作用大小( Effect Size , ES) ,ES 是两比较组间作用差值除以对照组或合并组的标准差。ES 无单位是其优点。(三)、数据分析系统评价过程中,对上述数据进行定量统计合并的流行病学方法称为Meta分析(Meta analysis) 。Meta 意思是more comprehensive ,即更加全面综合。

属于。孟德尔随机化属于meta分析。Meta分析(Meta-analysis)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。而孟德尔随机化需要使用这种统计方法以便提供准确数据。

Meta分析（Meta-analysis）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。 meta分析的基本步骤是： 1、明确简洁地提出需要解决的问题，制定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验， 2、确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献，资料选择和提取，包括原文的结果数据、图表等。 3、各试验的质量评估和特征描述，统计学处理，结果解释、作出结论及评价，维护和更新资料。 meta分析的优点 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。

算。根据查询相关公开信息显示，Meta开发读脑AI，以非侵入式方法推测受试者脑海中所想单词，因此算设计人类受试者的研究。Meta分析（Meta-analysis）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。

meta分析英文的刚发表Meta analysis of English just published

风险比 （也称为 相对风险 ）是两种 风险 的比率。风险本质上是 比例 当我们处理二元或 二分的 结果数据时，可以计算它们。 我们使用术语“风险”而不是“比例”，因为这种类型的结果数据经常出现在医学研究中，在医学研究中，人们检查患上疾病或死亡的 风险 。此类事件称为 事件 。 RR 的一个特点是相同大小的效应不是 等距的 。例如，RR=0.5 表示干预组的风险减半。然而，与这种效应相反，风险因干预而加倍，RR 并不是等于 1.5，而是等于 2. 这意味着风险比率不遵循正态分布，这在meta分析中可能会出现问题。 为了避免这个问题，风险比通常在合并之前转换为 对数风险比 。这确保了正常性，效果大小可以采用任何值，并且值以 0 为中心（意味着没有效果）。转换是通过取 RR 的自然对数来执行的： 挺重要的原文内容（我还没时间看U0001f440）：（This issue is often dealt with using a continuity correction . The most common continuity correction method is to add an increment of 0.5 in all cells that are zero (Gart and Zweifel 1967 ). When the sample sizes of the control group and treatment group are very uneven, we can also use the treatment arm continuity correction (Sweeting, Sutton, and Lambert 2004 ). However, there is evidence that such corrections can lead to biased results (Efthimiou 2018 ). The (fixed-effect) Mantel-Haenszel method, a meta-analytic pooling technique we will discover in Chapter 4.2.3.1.1 , can handle zero cells without correction, unless they exist in every study in our meta-analysis. It may therefore be advisable to avoid continuity corrections unless the latter scenario applies） U0001f910真是太难学了。 参考书籍：

原文地址：CMA-Comprehensive Meta Analysis 2 - 汇总元分析软件作者：CindyZhangComprehensive Meta AnalysisComprehensive Meta-Analysis(CMA)是一套操作界面友好,然而又非常强大的足以满足您所有研究需要的元分析软件包。对于研究者CMA极其容易学习和使用，有着清楚而且交互式的操作界面。交互式指导将带领您穿越分析中的所有步骤，让新用户在几分钟内就可以入门分析过程。对于统计学家CMA是由多名公认的在元分析(meta-analysis)领域的专家共同开发的，他们都在US和UK。软件包含了大量的用于数据输入，分析和显示的高级选项。对于学校老师通过CMA，元分析的逻辑变得栩栩如生。使用程序可以帮助解释复杂问题，比如研究权重对于组合效应的影响，异质性(heterogeneity)的含义,或者固定效应和随机效应之间的差异。由专家团队开发CMA是由在美国和英国的多名公认的在元分析(meta-analysis)领域的专家共同开发的。