精品文档---下载后可任意编辑在信息爆炸的时代，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，信任所有的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，我通过解读一篇文章，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 2024 年发表在 JAMA 上，是关于维生素 D 和跌倒之间关系的一项讨论。原文如下：Bischoff-Ferrari, HA“Effect of vitamin D on falls: ameta-analysis”. JAMA(2024).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，以避开重复工作）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。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：不能通过结果选择文献等）。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－对检索到的讨论进行选择－数据提取如何衡量 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，比如讨论人群、干预（暴露因素）、比较组、结果和讨论设计（ 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. 在试验选择中是否实行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实行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...
