近几年，用Meta分析发SCI，在医学界越来越火热。在PubMed网站检索“Meta analysis”，可以明显看到近25年，关于Meta分析的文章发表数一直呈现上涨趋势。

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学界需求量大、步骤简单，易学易上手、不用做实验，不用上临床、利用已发表的文献做二次研究就能发SCI……因为各种各样的原因，近几年Meta分析几乎成为了医学人发SCI的香饽饽！

很多刚入门科研的医学小白或从业多年一直无文发表的医生，利用Meta分析都成功实现期刊发表“0的突破”。

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在看到身边的人都利用Meta分析成功一作发表SCI，对Meta分析的概念步骤有了一些初步的了解的你，心里是否也蠢蠢欲动，想要撸起袖子马上动手做Meta分析了？

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“工欲善其事，必先利其器”，今天我们先来盘一盘，做Meta分析会用到哪些工具。避免出现题都选好了，却因为不知道该用什么工具，导致研究中断的情况。

本期介绍的Meta分析全流程所需的工具，全都已经打包好啦，文末点击链接一次性全带走吧！

文献检索

这一步不需要安装和学习新的软件，利用办公软件word和Excel即可。

我们在做Meta分析的文献检索步骤时，需要在各大数据库收集选题的主题词和自由词。根据每个数据库的不同要求，构建出符合其检索逻辑的检索式来对文献进行检索。

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每个数据库对主题词的规定并不相同，也就导致相对应的Meta分析自由词也不相同，所以我们需要利用Word和Excel文档对每一个数据库检索到的主题词和自由词进行记录、整理，以免检索的时候出现遗漏，导致整个Meta分析研究出现不严谨的情况。

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文献筛选

这一环节主要是根据制定好的纳入排除标准对检索到的文献进行筛选，找出符合我们要求、需要纳入研究的文献。

一般的文献管理器都能帮我们实现对文献的筛选，像Endnote、NoteExpress、Zotero都是大家常用软件。大家根据自己对软件的熟练程度选择一款就行。

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这里我们就以Endnote软件为例，简单为大家复现一下，利用文献管理器如何实现Meta分析文献的筛选。

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第一步：

在数据库将主题词和自由词检索结果导出为Endnote可读取的文件格式，打开Endnote创建“检索结果”组集，将所有数据库的检索结果导入Endnote软件。

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第二步：

在Endnote创建“初筛”和“复筛”组集。先利用Endnote软件对重复文献进行排除。再根据不同的排除原因建立不同的组。阅读文献，将排除的文献分别放入对应的组别中，方便后续制作Meta分析纳入排除流程图。

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数据提取

第一种情况：

如果有一篇纳入的文献显示了多组数据的均值标准差，而我们需要的并不是单个均值标准差，那我们就可以使用StatsTodo这个工具，将这些数据进行合并处理。

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比如第一列输入样本量、第二列输入均值、第三列输入标准差，根据这三列数据，我们可以直接利用这个工具，基于Cochrane的公式将最终的数据计算出来。

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当研究对象被细分为了多个亚组，我们要把它们提取为一个亚组的时候，就可以使用这个工具进行Meta分析数据提取啦。

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第二种情况：

如果纳入的文献，给了研究的样本量、中位数、最大值、最小值，却没给均值标准差怎么办？

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使用这个工具就可进行转换，它提供了三个场景，我们可以根据文献给出的数据，选择不同的场景将需要的均值标准差数据转化出来。

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第三种情况：

如果纳入的文献没有直接展示各个研究对象的数据，而是绘制成了折线图、箱线图等，那么我们就需要借助相关工具，对实验数据进行提取。

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这里推荐一个比较好用的数据提取软件——Engauge-Digitizer，我们只需要将纳入文献的数据图表截图放入工具中，然后利用它提供的工具，就能让计算机帮我们对Meta分析图表进行数据提取。

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最后，在数据提取这一步，我们都用Excel表格来记录提取出来的所有数据，以便后面的进行Meta分析。

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统计分析

在数据提取之后，就需要将提取的数据绘制成图片，能实现这一功能的工具很多，常用的是R语言、Stata、RevMan这三种。

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R语言功能非常强大，可以直接加载相应的Meta分析程序包，输入数据，即可绘制出想要的图片了。不过使用R语言，是需要学习代码知识的，对于新手小白来说，可能需要一些时间入门Meta分析。

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Stata这个软件堪称小巧精悍的全能型选手，软件体积很小，但几乎能绘制Meta分析所需要的所有图片。它最大的优势在用制作回归图，像大部分已发表文献的logistic回归、泊松回归图基本都是利用这个软件绘制的。

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Revman操作起来就非常的简单，无需学习代码，用鼠标点击选择相应的功能即可完成图片的输出。但是这个工具不能做偏倚回归图，如果想要绘制这个图片，则需要和其它软件合作完成。

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这三款软件大家可以根据自己的熟悉程度，以及绘图的需求自行选择，多款工具同时使用也是可以。

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