Meta 分析，一般是用统计学的方法对收集的多个研究资料进行分析和概括，以提供量化的平均效果来回答研究的问题。
Meta 分析是循证医学中重要的研究方法和技术，是获得最佳证据的重要来源, 也是众多医学工作者想要掌握和熟练使用的工具之一。不需要做实验或临床试验就可以产出一篇好文章。
对于没有接受过专业培训的医生或医学生，Meta 分析论文无疑是一个好的选择，宅在家里看文献，分析文献数据，即有机会产出一篇专业领域的 Meta 分析文章，简单、快速、高效。
然而，没有经过系统学习，写出来的论文常常会犯基础性概念或方法学上的错误，很难投中高分期刊。
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课程实战演示各数据库检索，RevMan 和 Stata 软件在 Meta 分析中的应用，力求实用性的同时，兼顾趣味性。
特别适合没时间做实验，却想发论文的医生和医学生；或者对系统评价与 Meta 分析感兴趣，却基础为零的医生和医学生。
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入手 Meta 分析后会发现，Meta 分析并没有想象中的那么简单，实际操作过程中，遇到的问题层出不穷，稍有不慎便会掉进坑里，一步错也可能降低论文质量。
为此，我们请来了中国首位在 JAMA 上发表 Meta 分析文章的骨科医生赵嘉国，通过 12 节系统课程，汇集并讲解 Meta 分析过程中常见的错误，帮助大家在 Meta 分析实操中找到正确的方法。
很多同学对 Meta 分析还停留在「只能投稿 1-2 分期刊」的认知程度。其实不然，好的 Meta 分析，发表在顶级期刊 JAMA、Lancet 的也不在少数。投中高分期刊，有什么秘诀呢？
分析顶级期刊 JAMA、Lancet 中发表的 Meta 分析文章，我们发现，选题选得好，就是成功的一半。一个好的、有价值、有意义的选题，可以为文章加分不少。
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孙敏老师提炼指导学生发表 Meta 分析过程中的方法，汇总成教程，力争帮助更多同学找到好选题，梳理写作与投稿的技巧和方法，更快投稿。
科研君发现，这几年横空出世的「网状 Meta 分析」越来越成为大家发表 Meta 分析的选择。当科研君在 PubMed 上输入 「Network Meta-Analysis」关键词时，惊讶地发现，该类型文章数量仅今天呈指数增长，越来越火。
不仅如此，科研君还发现，网状 Meta 分析打破了传统 Meta 分析只能发 1-3分的魔咒，竟然可以发到 10 分以上，甚至连顶尖的 Lancet、JAMA 都在追逐网状 Meta 分析的发表！
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