对于许多不愿意做实验而又亟需SCI论文来评职称、毕业、申请课题的科研人员来说，通过Meta分析来发表SCI论文无疑是一个不错的选择。那么如有还想发一篇5~10分的Meta分析呢，本期小编为大家整合了有关5~10分的Meta分析的重要资源，相信会对您大有裨益。
遵循九大步骤!
第一步：确定做这篇Meta的理由
什么时候有必要做系统综述/Meta分析呢?当你发现了一个具体的临床问题，已有不少学者展开了相关的观察或实验研究，但结果又有点争议，这时做Meta价值比较大，比较容易发表。正所谓天时地利人不和，Meta这位终南隐士才要出山来搅和一下。
第二步：前期调研
首先充分检索该课题有没有别人做过，包括已发表的Review和正在进行中的Protocol，尤其是后者不要漏掉。
运用PICO框架整理你的研究思路：
Patient/Person：研究对象是哪些人群?
Intervention(或者Cause、Prognosis)：实验的干预方法(或观察的影响因素、预后)是什么?
Comparison：有没有对比?跟什么对比?(空白对照、安慰剂对照，还是另一种干预方法?)
Outcome：结局指标是什么?
或者再加一个Study Design：实验设计类型是什么?
最好以此框架准备好相关材料，去Cochrane或PROSPERO注册，越来越多的杂志要求Meta分析实施前有注册和预先发表的Protocol，以避免分析时出现偏倚。Cochrane周期漫长，要求严格，PROSPERO稍微灵活一些。
第三步：圈几个合适小伙伴一起合作
好了我知道实质性工作几乎都是你一个人做，但在审稿人眼里，一个人是做不出合格的Meta分析的，所以你一定要@几个人来扮演合适的角色，假装他们是你的分身(这当然是寂寞的下策，真正有团队合作是极好的，也能发更好的杂志)。
一个Meta研究组至少应包括以下几个方面的负责人：研究课题总指导(老板不会漏的)，系统综述的方法学指导，文献检索与信息提取(至少安排2人背对背检索)，统计学专员，课题相关专业支持。
第四步：检索文献
做Meta分析时检索文献跟平时阅读可不一样，一定要全面搜索各大数据库，如MEDLINE、EMBASE等;不仅要有正式发表的文献，还要检索灰色文献(如会议论文、已完成而未发表的实验结果、学位论文、专著内的章节、制药工业的报告等等)，这里可能含有阴性结果。
原则就是多途径、多渠道、最大限度，最后写文章时要有所体现，还要报告检索策略。
你要问这得看多少文献啊。那没办法，你都选择不做实验了，这是应有的替代劳动。而且，拟定研究问题时就划下了收纳文献的范围，问题越具体，此时越有利。当你决定排除一篇文献时，记得记录下为什么排除它，以后写文章还要报告原因的。
第五步：数据提取
跟据具体课题制定表格，使各篇文献中提取到的信息形成结构化数据集，整理出写报告所需的研究特征、受试者特征、干预措施、场所(医院、社区)、结局指标等。
第六步：评价研究质量
对纳入的研究进行质量评价，也是报告中必不可少的部分。要评价每篇研究的严谨性，并引用评价标准的出处。不同的研究有不同的评价工具，RCT一般采用Cochrane的ROB(Risk of Bias)：
第七步：数据合并
这里的问题不仅是合并技术，还要注意数据到底能不能合并。如果数据异质性实在太大，那不如老老实实转为以叙述方式呈现。
对异质性也有一些处理方法。首先当然是检查数据，然后可做Meta回归分析和亚组分析检查异质性来源，或选择随机效应模型、剔除异常值等，但这样做一定要给出谨慎合理的解释。
但若实在不合适还要强行合并，有可能会招致不必要的麻烦。记住，强拧的瓜不甜。
第八步：撰写文章
系统综述和Meta分析的撰写结构与一般文献有相似的地方，但总的来说以PRISMA声明为指导。
第九步：归档与更新
一篇Meta分析发表之后，相关领域的研究可能还会继续，会有新的进展，过几年你要是有工夫还可以刷一篇Update。可能到时候你读文献已经读吐了。
重要的资源合集
小编还为大家整合了Meta分析中应用到的资源。内容如下：
1 文献检索常用工具
PubMed: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/
Embase: http://www.embase.com/login (当然，这是付费用户的入口，免费的入口?我们之前已经介绍过，请翻阅公众号“实用meta分析”的历史消息)
The Cochrane Library: http://www.cochranelibrary.com/
Google学术：http://dir.scmor.com/google/
Web of science: http://login.webofknowledge.com/ (需要所在高校、单位购买了权限，或使用代理才能进入)
Ovid: http://ovidsp.ovid.com/ (注册用户或借助代理才能使用)
2 文献管理工具
Endnote: http://endnote.com/downloads (官网可下载30天试用版，也可付费下载正式版，当然，网上也有破解版的资源)
NoteExpress：http://www.inoteexpress.com/aegean/ (官网可下载个人免费版，当然功能是不齐全的，同样的，网上也有破解版的资源)
3 Meta分析重要参考书籍
《Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions》: ttp://handbook.cochrane.org/，Cochrane协作组编制的干预性试验系统综述的指南，详细介绍meta分析的基础知识及理论，贯穿系统评价的整个流程，包括选题、计划书撰写、文献检索与筛选、偏倚评价、数据处理、结果与结论等。
《Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy》: http://methods.cochrane.org/sdt/handbook-dta-reviews
针对诊断性试验meta分析的指南。
《实用循证医学方法学-第二版》：较为全面地介绍循证医学、Meta分析理论及软件操作，但由于内容繁多，有些细节并没有交代清楚。
《系统评价、meta分析设计与实施方法》：按系统评价完整的实施流程编排，主要介绍了系统评价选题、计划书撰写、临床研究检索方法与检索策略制定、临床研究选择和纳入、纳入研究的偏倚评价、数据提取、meta分析技术、结果解释与结论、RevMan软件介绍等。
《循证医学基础-第二版》：该书最大的特点是没有教条味道，偏重于循证医学的理论知识和复杂方法的介绍，包括循证医学概论、解读医学文献各论、常见防治措施效果的证据选集和扩展阅读四大块内容。
4 Meta分析常用软件
Stata：收费软件，最新版是Stata 14，官网 (http://www.stata.com/)可下载，网上有破解版的资源。Stata是三大统计学软件之一，需要用户自行加载Meta分析模块，支持菜单和命令行操作，功能齐全(能实现数据合并、定量发表偏倚检验、敏感性分析、meta回归、剪补法等分析功能)，能满足几乎所有meta分析类型的统计分析。
R：免费软件，最新版为R-3.3.2，下载链接https://cran.r-project.org/mirrors.html，下载前需要先选择合适的镜像，如https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/， 兼容Windows、Mac OS X、Linux等操作系统。功能较Stata齐全，但只能通过编程操作，新手学习相对困难。
RevMan：全称Review Manager，Cochrane研发的菜单式meta分析软件，最新版为RevMan 5.3.5，下载链接http://tech.cochrane.org/revman/download。同样有Windows、Mac OS X、Linux等操作系统对应的安装包。由于该软件主要针对干预性试验(RCT)的meta分析，所以功能相对简单。可实现数据合并、亚组分析和定性发表偏倚检验。最新版本有卡屏现象，建议使用RevMan 5.2。
Meta-DiSc：免费软件，下载链接http://www.hrc.es/investigacion/metadisc_en.htm，只能进行诊断试验meta分析，功能单一，且已经有10年没有更新，菜单式操作，简单明了。
CMA：全称Comprehensive Meta Analysis，针对meta分析研发的收费软件，功能齐全，能满足管理学、生态学等非医学类专业的meta分析需求。
系统综述和Meta分析，好歹是高坐在循证医学证据等级金字塔顶层的。做出一篇优质的系统综述/Meta分析，是需要很细致而谨慎的工作。
从大的层面来说，它比任何其他类型的文章都有更大的可能影响到指南的制定，继而大范围影响到医生和患者的切身利益，所以每个作者都应该对其怀有一点敬畏。
从小一点的层面说，咱们读到个劣质的系统综述，又误信了它，也会对自己的研究决策产生不利影响，白走许多弯路。
所以，怎样才能在乱石山坳之中，挑出一枚宝玉?
AMSTAR：系统综述的质量评价工具
幸好有一个评价工具，来鉴定系统综述的好坏，即AMSTAR量表。一方面，它能指导系统综述/Meta分析的作者严格设计、实施分析;另一方面，它能帮助读者筛选出有价值的信息，理性采纳证据。
这个量表始于2007年，由荷兰阿姆斯特丹自由大学医学研究中心和加拿大渥太华大学的临床流行病学专家联合开发。
它由11个问题组成，每个问题有四个选项，即yes，no，can’t answer和not applicable。选yes才能得到1分，yes的数量除以11的百分数，就是这篇系统综述的质量得分。可以理解为，一篇好的系统综述应该满足这11个条件。
该量表可以在AMSTAR官网上找到，并实时计算一篇系统综述的质量评分(http://www.amstar.ca/Amstar_Checklist.php)。