meta分析常用于临床科研中，相信绝大多数医学人员都对其有所了解，通过meta分析发表文章，指导临床行为。而通俗的来说，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。所以下面给大家介绍一下meta分析及其所具备的内容，以供参考。

　　在进行meta分析写作时，大家可以分为七个基本步骤来进行，分别是选题、制定检索策略、确定纳入和排除标准、初筛复筛、文献质量评价、提取数据、数据分析和写作。下面给大家介绍一下，如下：

　　1、选题。选题可以说决定着文章的成败，好的选题一定是重要的、具有临床意义的、创新性的。所以选题切记要和临床实际应用联系，解决重要而又没解决的问题。另外就是解决争议性，在就是要有创新性，并且也要有合适的原始论文和选题范围。

　　2、制定检索策略。可按主题词+自由词的检索原则在八大必检数据库，如知网、万方、维普、CBM、Web of Science、Pubmed、Embase、Cochrane Library进行文献检索。检索时尽量保证查全和查准，一些灰色文献、会议专题论文、专著章节等也不要放过。一旦有漏网之鱼可能直接推翻你的结论，失掉分析的可靠性。

　　3、确定纳入和排除标准。标准不对可能导致分析结论出现偏倚。纳入标准一般从研究类型、研究对象、结局指标三方面制定。排除标准，重点需要排除两方面的文献，一是研究类型、研究对象和结局指标无法满足分析要求的。二是全文无法获取、样本量小、专业性不强的。记得标记筛除的数量和理由，方便绘制后续的筛选流程图。

　　4、初筛复筛。按照上面制定的纳入和排除标准，在EndNote或NoteExpress文献管理软件中汇总检索的结果，并做相应筛查。

　　5、文献质量评价。必须对筛选出来的即将纳入的文献进行严格的质量评价，纳入文献的质量直接关乎你的meta文章的质量。

　　6、提取数据。将筛好的文献中的数据仔细提取到excel表里，注意格式要统一，方便后面导入软件里计算。

　　7、数据分析及写作。写作提取数据后，需要导入到比较常用的RevMan或STATA软件里，通过操作就可以得出meta分析的最终结果，并绘制森林图、漏斗图等。

　　总的来说，meta分析是特别重要的，通过meta分析，可对同一主题多个小样本的研究结果进行综合，提高原结果的统计效能，还可解决研究结果的不一致性，改善效应估计值，此外，也可能发现新的研究问题，为进一步研究指明方向。因此大家需要详细的了解清楚了，以方便进行使用。如果对此有需要的可以直接联系本站学术顾问，为您详细解答。