扒一扒學霸文章中的套路
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前段時間一個川大的學霸狂刷了幾天我的朋友圈，帶著幾分好奇，我搜了搜這個學霸的文章，這裡我們不評價所謂的「30多篇文章累積影響因子只有90多「的觀點，我們來看看這些文章中有沒有可以借鑒的套路。
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首先文章提到中風的危害以及中風的臨床影響，在所有中風，缺血性腦卒中約佔80%至85%，而文中順著又提到中性粒細胞-淋巴細胞率與急性腦缺血性中風的關係，所以文章主要目評價在急性缺血性腦中風患者（AIS）中性粒細胞淋巴細胞比（NLR）的預後的作用。首先從檢索式中得到412篇文獻，通過去重等條件設定，最終9篇文獻全文納入。並對9篇文章的基本特點做了分類整理。
綜合分析表明較高的NLR與 AIS功能不良預後的高風險相關。經過細分再分析，以及META分析的主要方法，得出最終的結論：高NLR與3個月的較差功能結果有關，並且高NLR可能與患自發性腦內出血的高風險相關。文章簡潔易懂，可以按照META分析的例子來套用。
我們來看第二篇，同樣一篇META分析，D-二聚體水平升高會增加中風的風險？同樣也是納入對象，按照META分析的方法和步驟，得出最後的結論D-二聚體水平增高與中風風險增高有關，尤其是缺血性中風。
接著第三篇，中性粒細胞比值對自發性腦出血患者預後的影響。似乎有點熟悉，同樣的納入、分析，最終得出結論。
還有一些些類似的很多。
看到這裡，我們發現，這個META分析的套路好無敵好強大呀，我們一起來看看如何按部就班地進行META分析吧。
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選題和文獻檢索
首先，我們要確定選題。切忌做無用功！比如有文獻已經通過大樣本試驗、得到明確地結果了，那就不要再以此為題。
通常情況下有較重大意義的臨床案例問題才合適作meta分析，而且相較於通常問題，有爭議存在的問題更合適做meta分析。當我們腦中靈光一現，想要針對某兩個研究進行分析時，可以先多查查文獻，看看有沒有已經先行一步完成分析的，要知道，好的選題對於一個META分析來說已經成功一半了。
其次，我們要收集文獻。除了最基本的在哪裡收集文獻，你還要知道如何找到需要的文獻。當然，中英文的文獻資料庫非常方便：萬方、知網、pubmed、springer等等任你選擇。
但是如何找到需要的問獻卻是一門技術活，你得精通資料庫，比如pubmed，熟練掌握主題詞檢索、檢索策略的運用、限制條件等等都是需要不斷嘗試和練習的。
搜索詞如果不是很確定的話可以用PubMed里的MeSH功能來檢索，裡面囊括了一個檢索詞的各種寫法。
接下來，我們要進行數據提取。對於檢索到的文獻，我們應該將可用的資料提取出來，一定要條理化和規範化。最基本的數據提取包括對象、人數、總結果、亞組結果等，相比於文字描述，表格登記是比較方便、簡潔的方式。
偏倚風險
報告的方法質量和相關的偏倚風險用Cochrane評審組推薦的12項標準（評級：是，否，不清楚）進行評估。符合12項標準中6項並沒有嚴重缺陷的研究被評為低風險的偏見。符合6個標準以下或有嚴重缺陷的研究被評為具有高度偏倚風險。結果如下表：
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數據分析
接下來，對於統計分析這一塊，我們需要做的就是學習並應用軟體，SPSS、SAS等都是可用的分析統計軟體，對於初級小白，建議Revman, 具體可買一本這些軟體的書籍學習，上手較快。
最後我們在寫文章的時候，可以多下幾篇高質量、經典的META分析的文獻，學習它們的寫法，同時注意自己的分析有哪些創新點，這個很重要。
再回看問章開頭提到的這幾篇META分析，一種疾病有好多好多種關係相關分析，而且簡單明了，討論中也不需要討論出個多大的意義，只要和臨床沾邊就行，不過，也是非常佩服作者的文獻閱讀能力以及選取相關點的能力。不說了，我要去鞏固META 分析了！
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