Hi, 我是钟多少玲
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本期分享一份用R做meta分析的（免费）线上资源
note: 本期预计阅读时间 4 分钟
note: 总结cc ChatGPT 3.5
背景
荟萃分析/元分析（meta analysis）的研究步骤可以分为：确定问题——文献检索——筛选文献——质量评估——数据提取——综合分析。
Fig. IWH systematic review steps and stakeholder engagement (Irvin, Van Eerd et al, 2010; Keown, Van Eerd & Irvin, 2008)
往期推送介绍了其中几个步骤
研究注册👇
90%的人不知道META分析这1步有多关键 |PROSPERO注册
文献检索👇
文献筛选👇
Meta分析筛选文献的一把好手—— Covidence 安利贴
初学者学习meta分析可以参考的资源👇
而荟萃分析中关键的环节——数据分析还未涉及
实际上，由于meta分析的普及性，目前市面上已有多个工具可用于数据整合分析
如专用工具 RevMan
常用数据分析软件 Stata、R 等
我在以往的研究经历中主要使用了R 工具，其原因已有过解释——R 功能强大且免费，并拥有开放的社区👇
在边学习边实操用R进行荟萃分析的过程中，《使用 R 进行荟萃分析：实践指南》一书对我的帮助不可忽略
难能可贵的是，这本书的线上版本使得实践更加便捷
因此，本期着重介绍 《如何使用R进行荟萃分析：实践指南》一书的内容
Doing Meta-Analysis with R
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简介
Doing Meta-Analysis in R: A Hands-on Guide 《如何使用R进行荟萃分析：实践指南》
网站：https://bookdown.org/MathiasHarrer/Doing_Meta_Analysis_in_R/
作者：Mathias Harrer, Pim Cuijpers, Toshi A. Furukawa, David D. Ebert
这本书简要介绍了如何在 R 中进行荟萃分析
本书作者多为心理学和公共卫生背景，因此对初学者相当友好
无论初学者还是有一定经验的研究者，这些内容都能帮助你更深入地理解和应用荟萃分析
从R开始
对R初学者和荟萃分析初学者都很友好
从R的基本介绍、安装、资源包、数据导入和转换、保存均一一介绍
基本方法
荟萃分析的基本步骤——
涵盖了效应值分析、森林图、异质性诊断、亚组分析、荟萃回归，以及发表偏倚分析
以绘制森林图为例
每个步骤都详细描述了原理、代码、参数说明，并提供了示例
高级方法
除了基础内容，本书还涵盖了一些高级分析方法
如网络荟萃分析、贝叶斯元分析方法以及 SEM 元分析
和基础方法一样，描述了原理、代码、参数说明，并提供了示例
以网络荟萃分析为例
实用工具
荟萃分析中可能涉及到的其它方面，包括效力分析、偏移风险图、效应值计算和转换
总结
本期介绍了——《如何使用R进行荟萃分析：实践指南》
无论是初学者还是正在实施过荟萃研究，本书都将提供实用的指导，教你如何使用 R 进行荟萃分析
通过这个在线版本，你可以轻松掌握荟萃分析的精髓，为你的研究增添新的方法和视角
开始你的荟萃分析之旅吧！🚀
Reference: Harrer, M., Cuijpers, P., Furukawa, T.A., & Ebert, D.D. (2021). Doing Meta-Analysis with R: A Hands-On Guide. Boca Raton, FL and London: Chapman & Hall/CRC Press. ISBN 978-0-367-61007-4.
正文图片：见图片下注释或参考文献
封面图片：Pixabay
