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众所周知，阅读高质量的文献，能快速提升自己的科研能力，帮助自己快速理解一些生涩的概念。今天小编带来了一篇高质量文献，跟大家聊聊什么是Meta回归，别人是怎么利用Meta回归发高分文章的！
在开始之前，先给大家说一些基础性知识。
Meta回归是一种统计分析方法。 在Meta分析时，如果把研究分入不同的亚组，通过Meta回归可以看到分类研究特征与干预效应的相关程度。 Meta回归是亚组分析的扩展，可以对连续或分类特征的效应进行分析，并且在原则上可以同时对多个因素的效应进行分析，但这通常会由于研究数量不够而无法实现。
今天分享的文章是一篇发表在顶刊《Crit Rev Food Sci Nutr》的Meta分析文章，通过随机对照试验（RCT）系统回顾和荟萃分析，评估了人工甜味剂和甜菊糖甜味剂对脂质谱标记物的影响，并且最终得出了结论。
该篇文献影响因子接近12分，发表于2022年一季度，是当季度少有的利用Meta回归的文章。
统计之光-Meta回归
选题
文章题目是：《The effects of artificial- and stevia-based sweeteners on lipid profile in adults: a GRADE-assessed systematic review, meta-analysis, and meta-regression of randomized clinical trials》，（PROSPERO注册号：CRD42021250025）本项研究探索了人工甜味剂和甜菊糖甜味剂对脂质谱标记物的影响。
之前的Meta分析选题课程我们说过，Meta分析选题应秉承着争议性、创新性、实用性的原则。
因为在NNS是否会影响血脂水平这一问题框架下，诸多临床研究产生了不一致的结果，且关于NNS对脂质分布的影响尚不清楚，所以进行此项Meta分析和系统评价非常有必要。
统计之光-Meta回归
争议性：NNS是否会影响血脂水平，诸多临床研究产生了不一致的结果；
创新性：关于NNS对脂质分布的影响尚不清楚；
文献检索
此项研究系统检索了Pubmed、Scopus和EMABASE三个数据库，检索时间截止到2021年4月。
根据PICOS制定检索策略，P研究对象、I干预方式、C比较措施、O研究的结局指标、S研究类型
研究【非营养型甜味剂】对【成人】【血脂】的【随机对照试验】，所以该文检索了：
I干预方式-非营养型甜味剂
O结局指标-血脂
S研究类型-随机对照试验
在筛选的时候限定了人群，初筛复筛排除掉非成人研究对象。
统计之光-Meta回归
纳排标准及文献筛选
统计之光-Meta回归
初筛时，在检索到的3212篇文献中，排除了1243篇重复的，1178篇无关的，518篇动物研究，150篇综述和29篇会议论文，剩下94篇文献进入复筛。
复筛时，根据纳排标准，排除了80篇文献，最终纳入14篇文献作为研究。
统计之光-Meta回归
这里的流程图其实可以写的更详细些，在第一步写上检索了哪些库，分别是多少篇文献。
数据提取
两名独立的研究人员从纳入的随机对照试验原始文献中提取信息。提取的信息：人口学基本信息， 脂质谱的平均值及标准差。
统计之光-Meta回归
统计之光-Meta回归
统计分析
连续型变量采用平均值及标准差来获得总体效应大小。使用I统计和Cochran Q检验确定了异质性，异质性 I> 50% or P < 0.05，应用随机效应模型。为了确定异质性的可能来源，根据预定义的变量进行了亚组分析和Meta回归。对各个亚组进行敏感性分析，来判断结果的稳健性。考虑到发表偏倚用了Begg和Egger检验。
这里值得注意的是，纳入Meta回归分析中的协变量是研究或试验水平的一些特征，而不能是单个数值。举个栗子~纳入的可以是单个研究内所包含病例的综合特征，如患者的平均身高，但不可以是单个患者的身高。
统计之光-Meta回归
亚组分析是本文的一个亮点，设置的非常详细。此篇文章考虑了甜味剂的来源、使用的时长、剂量和国家，并对研究人群的健康状况BMI进行了敏感性分析及亚组分析。
而采用Meta回归，主要用于探究异质性的来源。因为当一个课题纳入了数量庞大的研究时，有时会出现某一研究得出的结果与另一些研究结果不一致的情况，可能是与研究方案、研究的时间和地区、研究质量、研究的方式、被试的年龄和性别等有关，这时就需要利用Meta回归以明确各研究间异质性的来源。
此篇文章汇总分析显示：TG、TC、LDL、HDL无统计学差异，但亚组分析显示在LDL水平正常（
Original: https://blog.csdn.net/tongjizhiguang/article/details/126058115
Author: 统计之光—Meta分析一对一指导
Title: 实例讲解什么是Meta回归，怎么利用Meta回归发表文章！
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