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时间:2020-04-22
《Meta菜鸟到文章发表-从头学起.docx》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、从菜鸟到小有成就的Meta分析之路1-31、回首学习Meta分析已经有4年了,从一窍不通到5分的SCI发表,蓦然回首,不禁感叹世事难料。今天,我想给大家分享4年的学习经验和心路历程。“你知道什么是Meta分析吗?”导师的发问让我无言以对,研究生刚入学的我并不了解Meta分析,甚至完全没有听过,作为一名跨专业学生,临床医学、公共卫生、Meta分析、循证医学等对我来说是如此的陌生。“不知道”,我坦诚,于是导师让我自己去查资料。接下来的半年,我的主要任务就是搞懂Meta分析的概念、应用、统计原理、分析软件等等。说到Meta分析,不得不提
2、循证医学,它是遵循证据的医学,是指临床医生在获得了患者准确的临床依据的前提下,根据个人专业技能和多年临床经验,分析并找出患者的主要临床问题,结合患者的价值和意愿,慎重、准确和明智地应用最佳、最新的科学证据作出对患者的诊治决策。而Meta分析则是寻找科学证据的重要手段之一。这就是当时的我对两者的认识和理解。标题为Meta分析之路,是因为我觉得我做的只是Meta分析,并没有真正地走在循证医学的道路上,为了发文章、毕业,可能忽视了理论的学习和循证医学的核心,走上了技术流。今天,先为大家分享几点学习经验:1、持之以恒,切忌三天打鱼两天晒网
3、对于新手,Meta分析的入门可能比较困难,各种不懂的概念:异质性、效应值合并、随机效应模型、固定效应模型、亚组分析、质量评价……然后,针对不同类型的Meta分析也有难点和特点,如流行病学Meta分析的暴露、剂量、效应值选择;基因多态性Meta分析的模型选择、数据提取;诊断试验Meta分析的真阳性、假阳性、真阴性、假阴性等;还有软件的学习。所以,刚入门的童鞋,建议每天坚持学习,只要每天搞懂一个问题,那么很快就能走上大道了。2、贪多嚼不烂,欲速则不达Meta分析的学习要按部就班、循步渐进,先从Meta分析的起源和概念开始,明白了Met
4、a分析究竟是什么后(Meta分析是采用统计学方法,将多个独立的、针对同一临床问题、可以合成的临床研究综合起来进行定量分析的科研过程),再了解Meta分析的流程(最好结合与自己专业相关的Meta分析文章来理解),从选题、文献检索、文献筛选、数据提取、统计分析和文章写作,分块消化。建议不要抱着一蹴而就、速成Meta分析的心态来学习。3、磨刀不误砍柴工要想做Meta分析、写文章,首先要先确定好选题、文献的纳入排除、检索策略,甚至是统计分析方法。在选题开始前就做到心有成竹、运筹帷幄。尽量不要查到一个有价值的选题后就欣喜若狂,立马就查文献、
5、筛选文献、做分析,最后发现分析结果不好,然后眉头紧锁,四处求救。文献少了就希望纳入更多的文献,异质性大就想方设法地排除某些文献。这样的话,就是为了Meta而做Meta了。一篇文献该不该纳入,是做Meta分析之前就确定了,只要符合了纳入排除标准,这篇文献就应该纳入。异质性大就要正面承认事实,并讨论异质性的来源。4、纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行看再多的书,听再多的理论,那也只是别人的东西,只有自己有所感悟,通过自己的实践获得的知识才是永久的财富。学习过程中遇到困难,一定要自己先思考,软件运行错误,是什么原因?检查过自己的数据吗?核对
6、过自己的操作吗?质量评价怎么做?先弄清楚什么样的Meta,用什么样的质量评价量表,评分标准是什么?然后拿已经发表的高分Meta分析文章,把纳入的文献都下载下来,阅读原文,逐项打分,看是不是跟作者的一样。5、善于利用资源由于身边的人都不懂Meta分析,也没意识到买实体书,本人学习Meta分析都是通过网络资源实现的,一个人的战斗的确很苦,但也很快乐,在网络中只要你用心寻找,总会找到你想要的东西。有些人总是说,找不到问题的答案,大概是因为不懂得提问题。经常看到有人问“森林图怎么看,结果怎么解释”,其实问题的答案早就遍布网络了,只要你仔细
7、找找,答案就在灯火阑珊处。坐等别人回答问题,不如主动寻找答案。Meta分析的学习脱离不了实践,提问题一定要带上实际的东西,不要问一些笼统的问题。1、启程谁也没想到当时导师的一个想法,让我从此走上了钻研Meta分析的道路,如今还在继续,这是毕业前的我完全没有想到的,当然这是后话了。由于对Meta分析完全没有认识,所以我决定先从网上查阅相关资料,这时候度娘给予我极大的帮助,通过它我下载了几份Meta分析入门PPT,花了不少时间才理清了Meta分析、系统综述、综述、循证医学的关联和差异,Meta分析通过对原始文献的二次分析,汇总结果后就
8、能完成文章。选题、筛选文献、提取数据、质量评价、统计分析和写文章,是Meta分析的主要步骤,当我大概了解Meta分析是什么后,我开始以练带学,试着还原一篇Meta分析SCI(中文文章一般质量较差,而且很多细节都被忽略了,所以不建议通过中文文章来学习
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