你对元了解多少，元分析是综述吗？

是的。 荟萃分析。

它是系统评价中使用的一种统计方法，是一种综合先前类似研究结果的方法。

荟萃分析被定义为一种统计方法，在这种方法中，在对延迟信息文献的回顾中，将几项研究的结果合并为一个单一的估计值。 简单地说，荟萃分析是一种统计方法，从完全随机设计到因子设计等等。

荟萃分析本质上是一项观察性研究。 它还遵循科学研究的基本原则，包括提出问题、检索相关文献、制定文献收录和排除标准、提取数据和信息、统计处理和报告结果等基础研究过程。 与一般研究的区别在于，每个独立研究的结果都是在现有（已发表和未发表）的基础上使用的，而不是需要在独立研究中分析每个观察结果的原始数据。

文献综述研究。

回顾反映了某一领域某一子学科或重要课题的历史现状、最新进展、学术见解和建议，往往能反映相关问题的新动态、新趋势、新层次、新原理、新技术。

文献综述的目的是分析和描述前人做了哪些工作，在某个研究领域取得了多大的进展，需要对国内外相关研究的动态和前沿问题进行详细回顾，并提供参考。 作者一般不发表个人意见和建议，也不作任何评论，而只是客观、笼统地反映事实。

SCIER认为荟萃分析是一种统计分析方法，旨在系统地综合和总结多项独立研究的结果，以得出更可信和具有统计学意义的结论。 它可用于评估假设或效果的整体效果，这可以帮助决策者做出更准确的决策。

在荟萃分析中，首先需要确定一组符合特定标准的独立研究，然后从每项研究中提取相关数据，如样本量、效应量、误差等，进行整合和汇总。 采用不同的统计模型对数据进行分析，并合并数据，得到总体效应量和置信区间，评价研究结果的整体效应。

Meta分析广泛应用于医学、心理学、社会科学等领域，尤其在药物疗效、预防措施和卫生政策的评价中，具有重要的现实意义和应用价值。

荟萃分析是指对从多项研究中收集的数据进行统计分析和概括，以提供定量平均效应来回答研究的问题。 优点是通过增加样本量来提高结论的可信度，并解决研究结果的不一致 荟萃分析是对同一主题的多项独立研究结果的系统和定量综合。 它是对文献的定量回顾，基于同一主题的多项独立研究的结果，并在严格设计的基础上，采用适当的统计方法对多项研究的结果进行系统、客观、定量的分析。

1）能够评估同一课题的多项研究成果的一致性;

2）系统地评估和总结同一主题的多项研究结果;

3）提出一些新的研究问题，为进一步研究指明方向;

4）当受某些条件（例如时间或研究对象限制）时，荟萃分析是一种选择;

5）从方法论的角度评估课题的研究设计;

6）确定某些个别研究中未涉及的问题;

7）对于小样本的临床研究，荟萃分析可用于计算疗效和效应量估计的准确性。因此，精心设计和严格的meta分析可以对证据进行更客观的评估（与传统的描述性评价相比），对效果指标进行更准确和客观的评估，并可以解释不同发现之间的异质性。 荟萃分析符合人们对客观规律的理解过程，与循证医学的理念完全一致，是一个巨大的进步。

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荟萃分析是一种科学方法，用于收集和整合来自研究问题的所有相关研究的证据，而临床试验是用于测试对患者效果的研究方法。

荟萃分析是收集和综合所有相关信息，并得出全面和公正的结论。 荟萃分析通常用于总结临床试验的结果。

医学存在的理由是疗效，而不是疗效原则。 牛痘接种、奎宁、磺胺类、青霉素，先有应用，后有原理。 然而，现代西医的发展主要走的是相反的道路，从原理到疗效。

可能对纳入研究的患者无效，而对其他患者有效，反之亦然。 这些研究也可能存在严重的偏倚，无论它们被证明是有效的还是无效的，这些偏倚都是错误的。

因此，将所有已经完成的随机对照试验放在一起进行比较和检查，并考虑所有相关信息，得出的结论是这种方法称为荟萃分析。

目前的荟萃分析仅指汇总系统评价结果的统计方法。 所有随机对照试验结果的总结是这种效应的最全面和最权威的证据。

可以看出，在快速的医学突破中，在精彩的医学信息中，随机对照试验的荟萃分析所呈现的结论，是医生和患者最值得信赖的科学发现和决策依据。 在关于疗效的争议中缺乏任何荟萃分析是一个莫名其妙的争论。

荟萃分析的最大问题是它们错过了重要的研究，尤其是无效的研究，这可能会高估效果。 一般来说，除非有意为之，否则荟萃分析几乎不会遗漏重要的大型研究，因为它们很容易识别。 此外，遗漏一些小型研究通常对最终结论影响不大。

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