系统评价与Meta分析：数据提取全指南

Meta分析是一种统计学方法，用于整合多个独立研究的结果，以便得出更为精确和可靠的结论。在撰写Meta分析论文时，数据提取是一个关键环节，它涉及到对原始研究数据的收集、整理和转化。以下是从给出的部分内容中提炼出的知识点： 1. **数据定义**：数据被定义为对客观事物的符号表示，包括图形符号、数字、字母和文字等，它是未经加工的原始素材，是Meta分析的基础。 2. **系统评价中的数据范围**：系统评价的数据不仅局限于统计数字，还包括丰富的细节，如研究者信息、研究时间、方法、对象、机构、背景、干预措施、结局指标、结果以及出版信息等，这些信息有助于全面评估研究的质量和结果。 3. **数据提取原则**： - 客观性：确保数据的准确性和完整性，不随意增删或修改原始数据。 - 原始保留：在转换或分析数据之前，应保留原始数据和引用。 - 培训与预试验：对参与数据提取的人员进行系统培训，包括基本流程、表格内容、软件使用以及理解一致性的检验（例如通过预试验检查理解和编码的一致性）。 - 多人协作：多人参与数据提取可以减少错误，一人多次提取不如两人一次准确，且人员应来自不同的专业背景以提高准确性。 4. **处理分歧**：在数据提取过程中，可能会出现不同评价员对数据理解的分歧，这时需要通过沟通和协商，确保对同一研究的不同报道或亚组数据进行准确合并。 5. **数据来源**：数据可能来自已发表的研究文献，也可能需要联系作者获取个体参与者数据（如个体数据池Individual Patient Data, IPD），以获得更详尽的信息。 6. **常见问题与解决办法**：数据提取过程中会遇到的问题包括遗漏重要信息、项目设计不当、编码定义不明确和选项设计不足等，这些问题需要及时发现并修正。 Meta分析论文的数据提取是一个细致且重要的步骤，它要求遵循科学严谨的原则，确保所有必要的信息都被准确无误地收集，并通过有效的团队协作和预试验来保证数据质量。同时，处理好数据的多样性，包括不同类型数据的提取和不同报告间的整合，是Meta分析成功的关键。