网状meta分析与meta分析哪个更好
当受制于某些条件时，如时间或研究对象的限制，meta分析不失为一种选择。
1、meta分析是指用统计学方法对收集的多个研究资料进行分析和概括，以提供量化的平均 效果来回答研究的问题。其优点是通过增大样本含量来增加结论的可信度，解决研究结果的 不一致性 。
2、meta分析是对同一课题的多项独立研究的结果进行系统的、定量的综合性分析。它是文 献的量化综述，是以同一课题的多项独立研究的结果为研究对象，在严格设计的基础上，运 用适当的统计学方法对多个研究结果进行系统、客观、定量的综合分析。
meta分析优点
1）能对同一课题的多项研究结果的一致性进行评价；
2）对同一课题的多项研究结果作系统性评价和总结；
3）提出一些新的研究问题，为进一步研究指明方向；
4）当受制于某些条件时，如时间或研究对象的限制，meta分析不失为一种选择；
5）从方法学的角度，对现阶段某课题的研究设计进行评价；
6）发现某些单个研究未阐明的问题；
7）对小样本的临床实验研究，meta分析可以统计效能和效应值估计的精确度。因此，设计合理，严密的meta分析文章能对证据进行更客观的评价（与传统的描述性的综述相比），对效应指标进行更准确、客观的评估，并能解释不同研究结果之间的异质性。meta分析符合人们对客观规律的认识过程，是与循证医学的思想完全一致的，是一个巨大的进步
meta分析好写吗
要写好meta分析，要注意选题。
1、要有重要性。
任何有价值的临床问题都要找到重要性才会有意义，Meta其实不是一件容易的事情，如果要求质量
2、要有争议。
有争议性的meta分析才是好Meta。学术的真相就隐藏在喋喋不休的争议之中。通过汇总多个研究结果，得到总的更可靠的结论。那么怎么做才能找到争议点呢？就两个字——阅读。对，没错就是阅读，大量阅读国外医学期刊，回家认认真真思考，你才会有机会找到争议点。
4、要有明确的效应指标。对于危险因素，可以以OR/RR值为效应指标，对于肿瘤的治疗，可以以×年生存率为效应指标等等。
5、选题的范围大小要合适。选题太大，纳入研究的文献太多，研究和写作难以完成。反之，如果选题太少，缺乏推广应用的代表性，而且纳入研究的文献也太少，达不到汇总的效果。
meta分析软件有哪些
revman,stata,meta-disc,meta-win,meta-caculate,spss这些软件都可以做meta分析。
meta分析思想源于哪国
meta分析思想源于英国。它的前身起源于Fisher 1920年提出的“合并P值”的想法，1955年由Beecher首次提出初步的概念，1976年心理学家Glass进一步按照其思想发展为“合并统计量”，称之为Meta分析，1979年英国临床流行病学家Archie Cochrane提出系统评价(SystematicReview， SR)的概念。
meta分析论文类型
1.常规Meta分析。常规Meta分析主要基于有对照组的直接比较的研究，最常见的是基于RCT的干预性Meta分析，此外，还有预后研究、动物实验、病因研究、基因多态性等的Meta分析。
2. 单组率的Meta分析。单组率的Meta分析只提供了一组人群的总人数和事件发生人数，不像其它类的Meta分析有两组人群，多为患病率、检出率、知晓率、病死率、感染率等的调查，基于的原始研究为横断面研究。
3. Meta回归分析还。在Meta分析时，需分析各研究间的异质性，并对异质性的来源进行探讨，Meta回归分析可评价研究间异质性的大小及来源。一般认为，Meta回归分析是亚组分析的一种扩大，主要通过对多因素的效应量进行联合分析实现，仅当Meta分析纳入的研究数量在10个以上时才行此分析。4. 累积Meta分析。
5.网状Meta分析。在临床实践中，若有一系列的药物可以治疗某种疾病，但RCT均是药物与安慰剂的对照，而药物互相之间的RCT都没有进行或很少，那么在这种情况下，就需要将间接比较和直接比较的证据进行合并，即行网状Meta分析。
6. 诊断性Meta分析。因地区、个体、诊断方法及条件的差异，使得发表的关于同一诊断方法的研究结果存在着不同甚至是矛盾的；
meta分析好发表吗
相比以前，meta分析越来越难发了。但相比其他分析方法，meta分析还是好发论文的。
meta分析可以发高分文章，例如BMJ、JAMA这些医学名刊都会接收meta分析，不过这些meta分析基本上都是出自于大牛之手，普通科研人基本上没有什么机会不过现在有些水刊再也不出版meta分析了，例如Dove系列期不再接收meta分析。
meta分析数据来源分类
meta分析数据来源可以分为两大类：
1. 主要研究：这类数据来源包括发表的学术论文、研究报告、博士论文、硕士论文等。主要研究是指独立进行的原始研究，它们的研究对象、方法和结果都是独立的。
2. 次要研究：这类数据来源包括已发表的系统综述、meta分析、病例报告、教科书章节等。次要研究是指以主要研究为基础，对多个主要研究进行总结和分析的研究。
此外，对于meta分析来说，对数据来源的选择还需要遵循一定的标准和筛选过程。常见的标准包括：
1. 包含在统计分析中的研究必须具备相关性和可比性；
2. 研究的样本容量必须满足一定的要求；
3. 研究的质量评估必须通过严格的方法进行。
因此，meta分析的数据来源应当是经过筛选和评估的高质量研究。
meta分析软件怎么使
先建立一个表（比如包括文章题目、发表年份、作者、样本量、效应量、研究对象的基本资料等等，越全面越好），把每篇文章中的信息填进去就可以了
meta分析服从的原则
meta分析服从的十个原则：
1. 明确Meta分析的主题和类型
可以使用PICO原则来制定研究问题。要确认这一主题是否已有发表的Meta分析，以避免重复工作。
2. 遵循指南开展不同类型的Meta分析
有几个常用的指南，例如，QUORUM声明，MOOSE声明。，目前广泛使用的是PRISMA声明（系统评价和Meta分析优先报告条目）。
3. 确定纳排标准、定义关键变量
应该事先确定好纳入（如研究类型、出版语言等）和排除标准（如最小样本量等）。应该清楚定义出需要从每篇文章中提取的变量。
广泛的纳入标准会增加研究间的异质性，狭窄的纳入标准可能会难以找到研究，要取得均衡。
4. 在不同的数据库中系统检索、提取关键数据
可以在几个数据库中进行系统检索，通常情况下，在多个数据库中检索有助于尽可能找全已发表研究。
从原始文章中充分提取和记录关键数据是进行Meta分析的基础。对纳入研究的质量评估也是一个关键问题，这可以用于确定纳入标准、敏感性分析或研究的差异性加权。
5. 联系原始研究的作者询问缺失数据
原始研究的正文或者附录文件缺乏关键数据也是很常见的，因此需要联系作者获取缺失的数据。
6. 为你的研究问题选择最佳统计模型
通常情况下，Meta分析采用的是固定效应模型或随机效应模型。对于更复杂的数据，也有人提出了多元Meta分析的方法。其他统计操作涉及敏感性分析、Meta回归、亚组分析、异质性检验（如Q或I2）。
7. 使用规范软件进行统计
有几个常用的软件可以用于Meta分析，有的软件是有统计包。可以处理绝大部分Meta分析的任务，甚至是复杂的Meta分析。
8. 记录和研究报告须完整且透明
除了所使用的Meta分析策略的细节之外，检索、纳入标准、筛选出的摘要和纳入研究的数量等数据都很有用，对纳入研究进行的质量评估也很有用。
可以构建一个电子表格，记录筛选标准中的每个步骤，这将有助于构建流程图。描述不同步骤间进展的流程图非常有用，会提高Meta分析的质量。
如果将来需要对该Meta分析进行更新，这些记录也大有用处。此外，说明Meta分析存在的局限性也很重要。
9. 投稿时提供足够的数据
Meta分析的文章中，有一张关于原始研究完整信息的表格，非常有用，可以放在论文的正文中，也可以作为附录文件
10. 针对你的发现建议未来研究方向
讨论部分是Meta分析的重要组成部分，作者应该在目前已有文献和知识体系下对当前发现进行讨论。
Meta分析通常综合了多个原始研究的证据，这些研究需要数年和大量资金，作者可以推荐未来进行原始研究的重要建议。