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发表偏倚最新视觉报道_发表偏倚是指(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

发表偏倚

系统综述写作指南：避坑指南系统综述写作是一个迭代的过程，很大程度上取决于纳入研究的范围和论文质量。作者可能需要在实施过程中修改其原始综述方案。 𐟓Š 偏倚风险评估的重要性在系统评价过程中，对偏倚风险的评估至关重要。对于纳入系统评价的研究，需要进行“研究水平”和“结果水平”的评估。结果水平评估包括通过确定在每个单独研究中评估每个重要结果的方法来评估数据的可靠性和有效性（例如统计检验力、显著性、效应量等）。 𐟔 选择性结果报告在同一项研究中，证据质量也可能因结果而异。例如，可能经过系统测量的分析结果与可能依赖于研究者自发报告的严重危害评估之间的差异。应报告这些信息，以便明确评估影响估计的正确程度。 𐟓– 报告偏倚在进行系统评价和报告结果时，研究者应考虑到可能存在的不同类型的报告偏倚。这包括对完整研究的选择性报告，例如发表偏倚和结果报告偏倚。 𐟌Ÿ 研究水平 vs 结果水平评估对于纳入综述的研究，对偏倚风险的评估既需要“研究水平”评估，也需对进行“结果水平”评估。结果水平评估包括通过确定在每个单独研究中评估每个重要结果的方法来评估数据的可靠性和有效性。 ➡️ 选择性报告：只报告那些符合研究者预期或偏好的研究结果，而忽略其他可能与预期不符的结果。 ➡️ 发表偏倚：通常发生在研究发表阶段，指的是只有那些具有显著或“积极”结果的研究更容易被发表，而那些结果不显著或“消极”的研究则可能被忽略。 ➡️ 结果报告偏倚：一种更具体的偏倚类型，指在报告研究结果时，作者选择性地报告结果，而忽视其他同等重要的结果。

Meta分析全流程详解：从选题到结论 𐟚€ Meta分析全流程指南选题与注册：在PROSPERO网站进行注册制定检索词和检索式确定纳入标准和排除标准数据库检索：知网、万方、维普、CBM、Pubmed、Embase、Cochrane、中国和美国临床注册中心（Chictr & ClinicalTrials）纳入文献管理：使用Endnote进行文献管理，并进行质量评价数据提取：创建数据提取表，进行数据转换和缺失数据处理效应量计算：OR、RR、RD、HR；WMD & SMD 森林图制作：使用RevMan、Stata、CMA进行森林图制作漏斗图制作：普通漏斗图、Begg漏斗图、Egger漏斗图、Harbord漏斗图 & 轮廓增强漏斗图发表偏倚检测：漏斗图、Egger检验、剪补法、失安全系数法、累积森林图法异质性检验和处理：亚组分析、Labbe图、Galbraith图、敏感性分析、Meta回归敏感性分析：转换模型法、剪补法、单项研究对合并量的影响、失安全系数法证据质量推荐：GRADE分级 PRISMA声明清单 𐟓Š 详细步骤：选题与注册：首先，在PROSPERO网站进行注册，确保研究的透明性和可重复性。制定检索词和检索式：根据研究目的，制定合适的检索词和检索式，以便在数据库中准确找到相关文献。确定纳入标准和排除标准：明确哪些研究符合纳入标准，哪些需要排除，以确保研究的质量和可靠性。数据库检索：利用知网、万方、维普、CBM、Pubmed、Embase、Cochrane等数据库进行全面检索，同时关注中国和美国临床注册中心（Chictr & ClinicalTrials）中的相关研究。纳入文献管理：使用Endnote进行文献管理，并进行质量评价，确保纳入的研究质量。数据提取：创建数据提取表，进行数据转换和缺失数据处理，为后续分析做好准备。效应量计算：根据研究类型，选择合适的效应量指标，如OR、RR、RD、HR；WMD & SMD，进行计算。森林图制作：使用RevMan、Stata、CMA等软件进行森林图制作，直观展示研究结果。漏斗图制作：通过普通漏斗图、Begg漏斗图、Egger漏斗图、Harbord漏斗图 & 轮廓增强漏斗图，检测发表偏倚。发表偏倚检测：利用漏斗图、Egger检验、剪补法、失安全系数法、累积森林图法等方法，检测发表偏倚。异质性检验和处理：通过亚组分析、Labbe图、Galbraith图、敏感性分析、Meta回归等方法，处理异质性。敏感性分析：采用转换模型法、剪补法、单项研究对合并量的影响、失安全系数法等进行敏感性分析，评估结果的稳定性。证据质量推荐：根据GRADE分级，对证据质量进行推荐，为临床实践提供参考。 PRISMA声明清单：确保研究符合PRISMA声明清单，提高研究的质量和透明度。通过以上步骤，您可以全面了解Meta分析的全流程，并进行高质量的研究。

如何进行Meta分析：从零开始到完成 Meta分析是一种强大的研究方法，用于整合多个独立研究的结果，从而提供更全面的证据。以下是进行Meta分析的详细步骤：选题𐟎斥…ˆ，你需要选择一个合适的主题。这可以是经典干预、单组率、相关性、危险因素、网状、诊断、动物实验、序贯或剂量等研究类型。方案注册𐟓‹ 在开始之前，确保你的研究方案已经在PROSPERO上注册。制定检索词𐟔 根据研究主题，制定合适的检索词或检索式。纳入与排除标准𐟓‹ 明确你的纳入标准和排除标准，以确保文献的质量和相关性。检索文献𐟓š 使用知网、万方、维普、CBM、Pubmed、Embase、Cochrane和Web of Science等数据库进行检索。文献管理与筛选𐟒𛊤𝿧”腮dnote或NoteExpress等工具进行文献管理和筛选。文献质量评价𐟔 使用Rob、NOS和QUDAS-2等工具进行文献质量评价。数据提取𐟓Š 创建数据提取表，进行数据转换和处理缺失数据。效应量分析𐟓ˆ 选择合适的效应量（如OR、RR、RD、HR、WMD、MD）进行分析。森林图𐟌𓊤𝿧”蒥vMan、Stata或R等工具绘制森林图。异质性来源与分析𐟔 进行亚组分析、敏感性分析和Meta回归，以识别异质性来源。漏斗图𐟓Š 绘制漏斗图，以检查发表偏倚。发表偏倚检验𐟔 使用Egger检验或剪补法进行发表偏倚检验。敏感性分析𐟔 进行敏感性分析，以评估结果的稳定性。证据质量评价𐟓Š 使用GRADE工具进行证据质量评价。报告规范𐟓‹ 遵循PRISMA或MOOSE等报告规范，确保研究的透明性和可重复性。额外提示⚠️ 在进行Meta分析时，务必保持谨慎和客观，确保所有数据和结果都是可靠和有效的。

如何进行Meta分析？15个步骤详解 Meta分析，也称为系统评价、荟萃分析或元分析，是一种用于总结和整合多个研究结果的统计方法。以下是进行Meta分析的详细步骤：选题与注册 𐟓‹ 首先，你需要在PROSPERO网站上进行选题注册。制定检索词和检索式 𐟔 确定用于搜索的关键词和检索式，以便找到相关的研究文献。制定纳入标准和排除标准 𐟓 明确哪些研究符合纳入标准，哪些需要排除。数据库检索 𐟓š 在知网、万方、维普、CBM、Pubmed、Embase、Cochrane等数据库中进行检索。纳入文献管理 𐟓‚ 使用Endnote或NoteExpress等工具进行文献管理，并进行质量评价。数据提取 𐟓Š 制作数据提取表，进行数据转换和缺失数据处理。效应量计算 𐟓ˆ 计算OR、RR、RD、HR等效应量，以及WMD和SMD。森林图制作 𐟌𒊤𝿧”蒥vMan或Stata等软件制作森林图。漏斗图制作 𐟓Š 制作普通漏斗图、Begg漏斗图、Egger漏斗图、Harbord漏斗图和轮廓增强漏斗图，以检测发表偏倚。发表偏倚检测 𐟔 通过漏斗图、Egger检验、剪补法、失安全系数法和累积森林图法来检测发表偏倚。异质性检验和处理 𐟔„ 进行亚组分析、Labbe图、Galbraith图、敏感性分析和Meta回归，以处理异质性。敏感性分析 𐟧ꊤ𝿧”訽즍⦨ᥞ‹法、剪补法、单项研究对合并量的影响和失安全系数法进行敏感性分析。证据质量推荐 𐟌Ÿ 根据GRADE分级进行证据质量推荐。 PRISMA声明清单 𐟓‹ 遵循PRISMA声明清单，确保研究的透明性和可重复性。其它类型Meta分析 𐟌 进行危险因素或疾病影响因素的Meta分析、单臂研究的Meta分析、生存资料的Meta分析、诊断试验的Meta分析、遗传基因多态性的Meta分析、相关系数r的Meta分析以及累积Meta分析及其趋势检验。通过以上步骤，你可以进行全面的Meta分析，为研究提供有力的证据支持。

如何进行Meta分析：从零到一的指南 𐟓š 嘿，大家好！今天我们来聊聊Meta分析，这可是科研领域的一门艺术。无论你是新手还是老手，这篇指南都能帮你理清思路，少走弯路。让我们开始吧！选题与注册 𐟓‹ 首先，你得选一个有意思的题目。然后在PROSPERO网站上注册你的项目。这一步很重要，能确保你的研究是透明的、可重复的。制定检索词和检索式 𐟔 接下来，你得制定一些关键词和检索式。这些关键词会在你搜索数据库时用到。比如说，你会在知网、万方、维普、CBM、Pubmed、Embase、Cochrane这些数据库上搜索。制定纳入标准和排除标准 𐟓œ 然后，你需要制定一些纳入和排除的标准。哪些研究符合条件，哪些不符合，都要在这里明确。数据库检索 𐟒𛊥𜀥狦œ索吧！用你制定的关键词在各个数据库上找相关的研究。这一步可能会有点耗时，但别急，慢慢来。纳入文献管理 𐟓 找到的研究要管理好。用Endnote这样的工具来整理文献，并进行质量评价。这一步很关键，能帮你筛选出高质量的研究。数据提取 𐟓Š 数据提取也是个技术活。你需要制作一个数据提取表，把研究中的关键数据提取出来。还要进行数据转换和缺失数据处理，确保数据的准确性。效应量 𐟓ˆ 接下来是效应量的计算。你会用到OR、RR、RD、HR这些指标，还有WMD和SMD这些效应量。别忘了进行敏感性分析，看看这些效应量是否稳定。森林图制作 𐟌𓊦㮦ž—图是Meta分析的核心部分之一。用RevMan、Stata、CMA这些工具来制作森林图，看看各个研究之间的差异和一致性。漏斗图制作 𐟓Š 漏斗图能帮助你检测发表偏倚。你可以用普通漏斗图、Begg漏斗图、Egger漏斗图、Harbord漏斗图和轮廓增强漏斗图来进行分析。发表偏倚检测 𐟔 发表偏倚检测也很重要。你可以用Egger检验、剪补法、失安全系数法、累积森林图法来进行检测。异质性检验和处理 𐟔슥悦žœ研究之间存在异质性，那就需要进行异质性检验和处理。你可以用亚组分析、Labbe图、Galbraith图、敏感性分析、Meta回归来进行处理。敏感性分析 𐟧ꊦ•感性分析能帮助你了解某个研究对合并量的影响。你可以用转换模型法、剪补法、单项研究对合并量的影响、失安全系数法来进行敏感性分析。证据质量推荐 𐟌Ÿ 最后，根据GRADE分级来推荐证据的质量。这一步很重要，能帮你理解你的研究结果的可信度。 PRISMA声明清单 𐟓 最后一步，确保你的研究符合PRISMA声明清单。这一步能提高你的研究透明度和可重复性。好了，这就是Meta分析的基本步骤。希望这篇指南能帮到你，祝你的研究顺利！如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！

AI在糖尿病视网膜病变筛查中的表现如何？ 2024年，Sanil Joseph等人在《眼科杂志》（American Journal of Ophthalmology）上发表了一篇Meta分析，探讨了人工智能（AI）在糖尿病视网膜病变筛查中的诊断准确性。 𐟌𘐉COS五要素患者群体 (P): 糖尿病患者，通过视网膜相机拍摄视网膜图像以筛查糖尿病视网膜病变。干预措施 (I): 使用AI算法进行糖尿病视网膜病变筛查。对照措施 (C): 与人类阅片专家进行对比。结局指标 (O): 主要评估AI模型的准确率、灵敏度、特异度和诊断比值比（DOR）。研究类型 (S): 回顾性和前瞻性研究。 𐟌𘍥ta分析结果: 纳入研究: 共纳入34篇研究，分析了来自134,238名患者的视网膜图像，最终的数据集包含56个单独的研究数据。综合诊断结果: AI算法对糖尿病视网膜病变的总体诊断准确率为81%，灵敏度为94%（95% CI: 92%-96%），特异度为89%（95% CI: 85%-92%），DOR为127（95% CI: 81-197）。 𐟌𘥁倚风险: 使用QUADAS-2工具评估，40%的研究在患者选择和图像纳入方面存在偏倚风险，整体研究质量较好，无显著发表偏倚。 𐟌𘦖‡章局限性: 由于患者选择标准和图像质量的差异，研究之间存在高度异质性。部分研究未能包括未分级图像，影响了准确性评估。 𐟌𘦀𛧻“亮点: 基于散瞳、相机类型、糖尿病视网膜病变类型、经济状况、眼底视野数量以及AI算法等多种协变量进行了亚组分析。 𐟌𘦜ꦝ姠”究方向: ☘1. AI对于可治疗的糖尿病视网膜病变（Referable Diabetic Retinopathy）的诊断性能的Meta分析。 ☘2. 深度学习对于可治疗的糖尿病视网膜病变（Referable Diabetic Retinopathy）的诊断性能的Meta分析。 ☘3. 智能手机辅助AI(与人工诊断比较)对糖尿病视网膜病变的效果(比较)的Meta分析。 𐟌𘦖‡章DOI: 10.1016/j.ajo.2024.02.012

𐟌𒦣—图解读指南：P值和森林图怎么看？ 𐟓š𐟔 探索森林图的奥秘，揭开P值的面纱！𐟔Ž 𐟌𓠦㮦ž—图，作为医学研究中的一颗璀璨明珠，为我们提供了丰富的统计信息。𐟓Š 想要解读森林图，首先得了解P值。𐟔 P值，即概率值，是统计学中用来检验假设的指标。𐟓 当P值小于0.05时，我们通常认为结果具有统计学意义。𐟓 𐟌𒠦㮦ž—图则是以图形化的方式展示多个研究结果的汇总。𐟓Š 在森林图中，每条线代表一个研究结果，线的长度和位置反映了该研究结果对总体效应的贡献。𐟓 通过观察森林图，我们可以直观地看到各个研究结果的一致性或异质性。𐟓 𐟔 想要深入解读森林图，还需掌握一些关键技巧。例如，观察图的横轴，了解不同研究结果的置信区间；查看纵轴，获取研究结果的效应大小；以及通过图形变化，识别可能存在的异质性或发表偏倚。𐟓Š 𐟒ᠧŽ𐥜诼Œ你准备好踏上森林图的解读之旅了吗？𐟚€ 掌握这些技巧，你将能够更深入地理解科学研究和数据背后的真相！𐟌Ÿ

𐟓š网状Meta分析全攻略𐟔 𐟎“探索网状Meta分析的奥秘，从选题检索到结果对比，一步步教你成为分析高手！ 𐟔 **选题检索**：首先，我们要明确为何要开展网状Meta分析，并了解资料共享的重要性。接着，学习如何进行选题检索，包括数据库简介、NMA检索等。 𐟓– **资料提取**：在这一步，我们将学习如何从原始文献中提取关键数据，包括估标准差、处理缺失数据等。 𐟧 **原理简介**：深入了解网状Meta分析的原理，包括参数估计、效应模型等。同时，我们也会探讨如何选择效应尺度以及处理异质性和发表偏倚。 𐟒𛠪*数据分析**：在这一环节，我们将学习如何使用各种软件包进行数据分析，如STATA的'metan'、R语言的'meta'等。我们会通过实例来展示如何进行配对分析和网状分析。 𐟓ˆ **预后分析**：除了基本的数据分析，我们还会探讨如何进行预后分析，包括数据提取、汇总分析等。 𐟓 **其他环节**：最后，我们会介绍一些额外的环节，如草案注册、质量评估以及文献管理。 𐟚€ 让我们一起踏上这趟网状Meta分析的旅程吧！无论你是初学者还是资深分析师，这份攻略都将为你提供宝贵的指导和帮助。𐟌Ÿ

什么软件能对数据进行采集和分析 𐟓 文献筛选与数据提取是Meta分析的关键步骤，以下是详细的操作流程： 1️⃣ 初筛 𐟔 标题和摘要筛选：根据纳入和排除标准，初步筛选文献，去除与研究问题不相关的文章。 𐟔„ 去重：删除重复的文献记录，确保每篇文献仅被计算一次。 2️⃣ 全文筛选 𐟓„ 获取全文：下载或获取初筛后文献的全文。 𐟔 详细评估：评估文献是否符合纳入标准，并记录排除的理由。 3️⃣ 质量评估 𐟛 ️ 使用质量评估工具：例如，针对随机对照试验（RCTs），可以使用Cochrane偏倚风险工具；针对观察性研究，可以使用Newcastle-Ottawa量表。 𐟓Š 确定质量：评估每篇文献的质量和偏倚风险，决定是否纳入Meta分析。 4️⃣ 制定数据提取表 𐟓Š 设计统一的数据提取表格，以确保一致性。表格应包括研究特征、样本特征、干预措施、结局指标等。 5️⃣ 提取数据 𐟓Š 研究特征：包括作者、发表年份、研究设计、样本量、干预措施、对照组等。 𐟓Š 结果数据：提取主要结局（如效果量、置信区间、p值等），确保数据的准确性和完整性。 𐟓Š 敏感性分析：记录和提取可能影响分析结果的变量（如研究质量、样本特征等）。 6️⃣ 数据核对 𐟔„ 双重提取：建议两名独立的研究者提取数据，并相互核对，确保数据准确无误。 𐟛 ️ 解决争议：对于不一致的数据，进行讨论或咨询第三方，以达成一致。 7️⃣ 数据转换 𐟓Š 标准化数据格式，确保所有数据转换为一致的格式，以便于Meta分析（如效应量的计算、标准差的提取等）。 8️⃣ 记录和管理 𐟓Š 数据管理：使用数据库或电子表格软件（如Excel）管理和存储提取的数据。 𐟓Š 文档记录：保留提取过程的详细记录，以确保可重复性和透明性。通过以上步骤，您可以系统地完成Meta分析的文献筛选与数据提取工作，为后续的Meta分析打下坚实基础。

如何一步步做好Meta分析？ Meta分析是一种强大的研究方法，可以综合多个独立研究的结果，提供更精确的效应估计。以下是进行Meta分析的九个关键步骤：选题与研究问题定义𐟎斥…ˆ，选择一个具有争议性、重要性且具备足够文献基础的研究问题。明确研究目的是评估干预效果、关联性还是预测因素等。制定检索策略与文献筛选𐟔 根据研究问题设计全面的检索策略，涵盖多个数据库和资源，如PubMed、Web of Science、Embase等。使用明确的纳入和排除标准进行文献的初步筛选和细致复审，确保纳入研究的质量和相关性。文献质量评估𐟓Š 对纳入研究进行质量评估，通常采用Cochrane风险偏倚评估工具、NOS量表等，以确保纳入研究的可靠性和减少偏倚。数据提取𐟓Š 从每个研究中提取必要的数据，包括效应量、样本大小、标准差、置信区间等统计信息，以及研究特征信息。这些数据应被准确无误地记录在Excel或专用软件中。异质性分析𐟓Š 通过统计检验（如卡方检验、Iⲧ𛟨‡）评估纳入研究间的异质性，决定是否采用固定效应模型或随机效应模型进行后续的合并分析。数据分析𐟓Š 依据异质性分析结果，使用适当的统计方法合并效应量，如计算加权平均差 (WMD)、风险比(RR)、比值比(OR)等，同时计算置信区间和p值。进行敏感性分析和亚组分析，探索异质性的来源。发表偏倚评估𐟓Š 通过漏斗图、Egger检验或Begg-Mazumdar检验等方法检测发表偏倚，评估研究结果的稳健性。结果解释与讨论𐟓 综合分析结果，讨论效应量的意义，考虑研究的局限性，以及研究结果对实践和未来研究的潜在影响。撰写与报告𐟓 按照PRISMA指南等国际标准撰写Meta分析报告，确保透明度和可重复性，报告应包含研究方法、结果、结论和建议。完成这些步骤后，Meta分析不仅能够提供更为精确的效应估计，还能揭示研究结果之间的异质性，为科研人员、决策者和实践者提供有价值的综合证据。

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