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Meta分析质量评价 | 这样做,每篇 Meta 都是高分高质量!

Meta分析质量评价 | 这样做,每篇 Meta 都是高分高质量!

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Meta分析是对原始研究的二次综合分析与评价,其质量受纳入原始研究的质量、评价的方法、评价者的知识水平及观点的影响。


若meta分析纳入的原始研究质量较低,且未对原始研究方法学质量进行正确评价,那么结果和结论可能是不可靠的,从而对临床实践造成误导。


选择最佳的质量评价方法,是meta分析成功的关键一步。临床研究常见类型包括随机对照试验(RCT)、观察性研究和诊断性试验等,不同类型的研究有不同的质量评价方法。

01
随机对照试验


Cochrane系统评价手册中推荐RCT试验使用Cochrane风险偏倚评估工具进行质量评价,也是目前学术上最认可的评价方法


该工具主要针对研究的6个领域进行评价,指标采用“低风险”、“不清楚”或“高风险”进行判定。(Revman软件可以实现)



此外,RCT也可以利用量表或清单进行评价,如PEDro量表、Jadag量表、CASP清单等,但并不常用。

02
观察性研究


观察性研究包括队列研究、病例对照研究等,最常用的评价工具是NOS量表(Newcastle-Ottawa Scale)。


该量表包含了三大领域共8个条目进行评级,采用星级系统的半量化原则,满分为9颗星。



03
诊断性试验


QUADAS工具(Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies)是目前唯一一个经过严格评价和验证的诊断准确性试验质量评价标准,也是Cochrane协作网推荐使用的评价工具。


该工具包含14个条目,每一条目采用“是”、“否”或“不确定”进行评价。



进行meta分析时,要严格按照评价工具逐一条目进行评价,对于质量低的研究应果断舍弃,后续的分析过程及结果才能保证敏感可靠


这份质量评价攻略你掌握了吗?


据说点“在看”的都成功发表SCI了呢


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