Meta 分析有多简单?记住「速成 7 步法」就够了!(转载)

Meta 分析是采用定量方法汇总多个研究结果的一种系统评价,其结果具有高真实性和高可靠性。

为什么今天想讲讲 Meta, 最关键的一个原因是「它能带你快速发 SCI 」

Meta 速成 7 步法

Meta 发表速度快、不需做实验,只要一台电脑就能完成,而且,它比你想的简单的多,只需走好这 7 步

6 步法,一种快速地选题方法!

Meta 核心价值就是选题,选题的好坏决定了文章价值高低。老师总结了 6 条,请大家照着找!

1.查找近几年兴起的临床研究热点;

2.确定研究方向:疾病、干预措施、结局等;

3.检索近期高质量研究;

4.锁定一个感兴趣的研究;

5.基于这个研究,再检索是否有类似的;

6.找出几个方向供选择,确定选题。

熟记 Meta 五大类型!

对很多没有科研条件又不得不发 SCI 的临床医生来说,Meta 分析是发文首选!

但对于小白来说,第一次开始实操,还是问题多多:

  • 文献都需要去哪查?怎么查?不同数据库如何才能查准、查全!
  • 文献的质量评价、数据提取、数据分析,不知道该从何下手啊!
  • 连 Meta 分析要用的各种软件都装不上,更别说能熟练使用了!
  • 折腾了好久都完成不了一套 Meta 流程,不是卡在这就是卡在那!

欲速则不达,科研君建议新手先通过复现一篇完整的 Meta 文章,掌握理论+熟悉实操,充分了解 Meta 分析的全流程后,再展开自己的研究,就容易的多!

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源码地址: https://pan.quark.cn/s/d1f41682e390 miyoubiAuto 米游社每日米游币自动化Python脚本(务必使用Python3) 8更新:更换cookie的获取地址 注意:禁止在B站、贴吧、或各大论坛大肆传播! 作者已退游,项目不维护了。 如果有能力的可以pr修复。 小引一波 推荐关注几个非常可爱有趣的女孩! 欢迎B站搜索: @嘉然今天吃什么 @向晚大魔王 @乃琳Queen @贝拉kira 第三方库 食用方法 下载源码 在Global.py中设置米游社Cookie 运行myb.py 本地第一次运行时会自动生产一个文件储存cookie,请勿删除 当前仅支持单个账号! 获取Cookie方法 浏览器无痕模式打开 http://user.mihoyo.com/ ,登录账号 按,打开,找到并点击 按刷新页面,按下图复制 Cookie: How to get mys cookie 当触发时,可尝试按关闭,然后再次刷新页面,最后复制 Cookie。 也可以使用另一种方法: 复制代码 浏览器无痕模式打开 http://user.mihoyo.com/ ,登录账号 按,打开,找到并点击 控制台粘贴代码并运行,获得类似的输出信息 部分即为所需复制的 Cookie,点击确定复制 部署方法--腾讯云函数版(推荐! ) 下载项目源码和压缩包 进入项目文件夹打开命令行执行以下命令 xxxxxxx为通过上面方式或取得米游社cookie 一定要用双引号包裹!! 例如: png 复制返回内容(包括括号) 例如: QQ截图20210505031552.png 登录腾讯云函数官网 选择函数服务-新建-自定义创建 函数名称随意-地区随意-运行环境Python3....
在R语言中,常用的用于meta亚组分析的包有`metafor`、`meta`等,它们各自具有优缺点: ### metafor包 - **优点**: - **功能强大**:提供了丰富的统计方法和模型,适用于各种类型的meta分析,包括亚组分析meta回归等。用户可以根据具体需求灵活选择不同的效应量和模型进行分析。例如,对于连续性数据和二分类数据都能进行有效的处理 [^1]。 - **灵活性高**:允许用户自定义分析过程,如选择不同的异质性估计方法、权重计算方法等。可以对模型进行深入的调整和优化,以满足不同研究的要求。 - **绘图功能丰富**:能绘制高质量的森林图、漏斗图等,帮助用户直观地展示分析结果。这些图形可以进行个性化的设置,使结果呈现更加美观和清晰。 ```r # 示例代码:使用metafor包进行亚组分析 library(metafor) # 模拟数据 yi <- c(0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9) vi <- c(0.1, 0.2, 0.15, 0.25, 0.12) group <- factor(c(1, 1, 2, 2, 2)) # 进行亚组分析 res <- rma(yi, vi, mods = ~ group) print(res) ``` - **缺点**: - **学习成本较高**:由于其功能复杂,对于初学者来说,理解和掌握各种函数和参数的使用可能有一定度。需要花费较的时间来学习和实践。 - **代码相对复杂**:在进行一些复杂的分析时,代码量可能会比较大,且需要对统计原理有一定的了解,否则容易出现错误。 ### meta包 - **优点**: - **操作简便**:提供了简洁的函数接口,易于使用。对于没有太编程经验和统计知识的用户来说,能快速上手进行meta亚组分析。 - **输出结果清晰**:分析结果以直观的表格和图形形式呈现,便于用户理解和解读。例如,森林图的输出格式清晰,能清晰地展示各个研究的效应量和亚组之间的差异。 ```r # 示例代码:使用meta包进行亚组分析 library(meta) # 模拟数据 event.e <- c(10, 20, 15, 25, 30) n.e <- c(100, 200, 150, 250, 300) event.c <- c(8, 18, 12, 22, 28) n.c <- c(100, 200, 150, 250, 300) group <- factor(c(1, 1, 2, 2, 2)) # 进行亚组分析 m <- metabin(event.e, n.e, event.c, n.c, byvar = group) print(m) ``` - **缺点**: - **功能相对有限**:相比于`metafor`包,`meta`包的功能不全面,在处理一些复杂的分析需求时可能会受到限制。例如,在某些特殊的模型选择和统计方法上可能不如`metafor`包灵活。 - **自定义程度低**:对于一些个性化的需求,如对图形的精细调整和统计模型的深入定制,可能无法满足。
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