Meta分析概述及医学生新手轻松上手方法论 Meta分析是一种“研究的研究”，它通过系统检索、严格评价和统计分析，将多个针对同一科学问题的独立研究结果进行定量合并，从而得出更可靠、更具普适性的综合结论。在循证医学体系中，它被视为最高级别的证据，是医学生必须掌握的核心科研技能。 对于新手医学生，轻松上手可遵循以下路径： 1. 确立临床问题：从临床实践中发现一个有争议或尚未明确解答的具体问题，这是起点。 2. 学习标准与注册：熟悉PRISMA报告规范，并在PROSPERO等平台提前注册研究方案，确保过程规范。 3. 系统检索文献：在PubMed、Embase、Cochrane Library等数据库中，使用精准的检索策略全面查找文献。 4. 筛选与数据提取：按照预先设定的标准筛选文献，并设计表格提取关键数据（如样本量、效应值）。 5. 软件辅助分析：学习使用Cochrane推荐的RevMan或用户友好的Stata/R语言进行数据合并，生成森林图，完成异质性和发表偏倚分析。 遵循此标准化流程，医学生能系统性地完成一项高质量的Meta分析，为未来的临床实践和科研工作奠定坚实基础。
