Meta分析，就是國內通常翻譯的薈萃分析，簡單粗暴地講就是把別人發表的研究拿過來進行匯總，得出更加真實的結果。目前RCT的meta分析的證據等級是最高的，也是國外很多指南首先考慮的參考資料。所以進行小編和大家簡單的介紹一下meta分析的一般步驟。
空格Meta分析的一般步驟包括：
1. 確定主題：
空格主題應從PICOS五個方面加以考慮：Participants，研究者需考慮研究對象的疾病特徵（組織學類型、病情等）和社會人口學特徵（種族、年齡、性別等）；Intervention，幹預手段，臨床研究中主要指治療方法；Comparison，對照組特徵；Outcome，結局指標，應注意定義明確，同時考慮結局指標是二分類還是連續型變量，對後期數據提取和統計分析非常重要；Study，研究類型，考慮納入RCT、隊列研究、病例對照研究或者是橫斷面研究？
空格選題時應注意以下幾點：重要性、創新性、合理性（有合適的原始論文並保證一定數量）、問題清楚、結局明確。
空格確定主題後，Meta分析的題目便可確定，如：To assess the effects of[intervention] for [health problem] in [types of people,disease or problem and setting if specified]: a meta-analysis of [study type]
2. 確定文獻納入、排除標準：
空格同樣從PICOS五個方面加以考慮，並根據檢索到的文章進行適當修正。儘量的篩選符合PICOS的研究，因為納入的研究不合適可能會完全扭曲結果，比如本來一個研究是不應該納入的，而且它的樣本量很大，或者標準差很小，在meta分析中所佔的權重就會很重，完全可能把真實的結果歪曲。
3. 制定檢索策略、檢索文獻：
空格檢索策略的制定主要從3方面進行考慮：①檢索詞：常常選擇醫學主題詞（mesh）結合自由詞進行檢索，另外檢索式的編寫，可以參考PICOS的原則，小編的經驗是找一篇類似的meta分析，看看別人是怎麼寫的，從中摸索出自己的檢索式；②資料庫選擇：中文通常為萬方、維普、CNKI、SinoMed，英文有PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane Library等；但是國際權威組織推薦，至少要檢索PUBMED,EMBASE以及COCHRANE三個資料庫。③其他：語言、發表年限有無限制。
文獻的檢索講究查全率以及查準率，所以檢索還應包括納入文獻的參考文獻，相關綜述的參考文獻，一些會議文獻等等。在這裡，小編認為查全率要更加重要。
空格文獻的
4. 篩選文獻：
空格根據納入排除標準進行，並注意記錄排除原因。需兩名研究人員獨立進行，對不一致結果通過討論解決或找第三人裁決。篩選文獻是一個很複雜，很費時的過程，在這裡，小編推薦大家使用相應的軟體進行操作，比如ENDNOTE等，另外有一個在線的系統評價文獻篩選工具，特別好用，但是該網站還在建設中，相信會給meta分析帶來很大的幫助（https://www.covidence.org/reviews/3866/citation_imports/new）。
5. 入選文獻質量評價：
空格對於RCT有Jadad標準、Delphi清單、Consort聲明等，對於隊列研究和病例對照研究有Newcastle-OttawaScale。
6. 數據提取：
空格主要包括文獻基本信息（作者、發表時間、刊物等）、研究類型和方法學特徵、研究對象特徵（社會人口學特徵、疾病診斷標準、對照的選擇標準等）、幹預措施和結局指標測量、效應指標、樣本量等。
7. 統計分析：
空格統計分析步驟如下：
首先判斷異質性（無異質性採用固定效應模型，有異質性採用隨機效應模型，並對異質性進行分析）
異質性分析（meta回歸，敏感性分析）
探索結果的穩定性（亞組分析，敏感性分析）
發表偏移（漏鬥圖，begger，egger）
其他（GRADE）
撰寫報告
空格關於軟體：常用的meta分析有ReviewerManager和stata。ReviewerManager是Cochrane協作網系統評價的標準化專用軟體，具備meta分析的絕大部分功能、操作簡單、結果直觀。重點是免費！stata分析功能更為全面和強大，可進行meta回歸分析，需寫命令，但較簡單，研究者可自行查閱相關文獻資料或求助於該軟體的help命令。而且stata可以定量檢測發表偏移，診斷性meta分析等。
8. 撰寫報告、得出結論：
空格應注意正確對待meta分析的結論，對結果進行專業討論的同時，應分析可能影響meta分析結果的因素（如異質性、原始研究的質量、發表偏倚等）。meta分析的質量好壞，直接決定了對臨床的重要性，小編這裡推薦大家，在meta做完之後，不要就結束了，再使用GRADE工具對自己的meta分析進行一下評價，到底證據等級有多高，臨床可用性有多強。
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