「meta分析就是灌水的」？工具沒有錯，只是用的人錯了！
來源｜醫學界兒科頻道
近日我受到打擊了，幾篇meta分析「大作」，讓我和我的小夥伴們都驚呆了！
我們懷疑以前學的都是假meta！
RR值是負數？
先看第一篇（圖1），重點我也給大家劃出來了。
RR值是負數！RR值是負數！！RR值是負數！！！
最要的事情說三遍。這篇meta分析顛覆了我的認知，RR是相對危險度、風險率，RR=(a*d)/(b*c)，a, b, c, d都是頻數，RR竟然有可能是負數！
然後，我看到對應的森林圖（圖2），效應值明明就是WMD嘛，你寫RR？你TM是在逗我嗎（不是我故意放一張模糊的圖，而是原文的圖就是這麼「清晰」的）？
樣本量重複利用！
我們再看第二篇（圖3），咋一看，沒啥特別，不就是普通的亞組分析的森林圖嗎？
沒錯，這是亞組分析的森林圖。問題是，分組的因素是：突變位點！我的天啊，樣本量重複利用！
同一個研究對象，有多個突變位點。現在放在一塊進行meta分析合併，不管從統計學還是實際意義上考慮都是不合理的。
統計學上，這屬於重複利用樣本量；實際意義上，不同突變位點與疾病的關聯不一定是一致。舉個例子，橙子和蘋果，都是水果，但它們的維生素C含量是不一樣的，橙子能用於防治壞血症，蘋果恐怕不行吧。
那麼，作者有沒有可能只是想分別評價各個突變位點，而忘了在森林圖中去掉總的合併結果呢？有這種可能，那麼我們繼續看看其他森林圖。
當看到圖4的時候，對不起，這位作者，我沒辦法編下去了！看看圖4，以人種為亞組分析的分組變量，同一個研究，同一批研究對象，給出了2個、3個，甚至5個OR值和95%CI。
兩篇meta分析，一篇中文，一篇英文，都犯了不應該的錯誤。
其實，這樣的例子還有很多，更加不幸的是，這兩篇都是中國作者發表的meta分析。
「meta分析就是灌水的」？
工具沒有錯，只是用的人錯了！
Meta分析，有的人用以嚴謹地總結研究證據，致力於改變疾病的診治指南，提高人們的生活質量，這些人成為了人們口中的「大牛」或走在了成為「大牛」的路上；
有的人卻投機取巧，想方設法，甚至花不菲的代價去「灌水」。
Meta分析的質量好壞，不僅取決於納入文獻的質量，更在於人心。
那麼你想成為大牛還是灌水員？
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