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如何进行Meta分析?15个步骤详解 Meta分析,也称为系统评价、荟萃分析或元分析,是一种用于总结和整合多个研究结果的统计方法。以下是进行Meta分析的详细步骤: 选题与注册 首先,你需要在PROSPERO网站上进行选题注册。 制定检索词和检索式 确定用于搜索的关键词和检索式,以便找到相关的研究文献。 制定纳入标准和排除标准 明确哪些研究符合纳入标准,哪些需要排除。 数据库检索 在知网、万方、维普、CBM、Pubmed、Embase、Cochrane等数据库中进行检索。 纳入文献管理 使用Endnote或NoteExpress等工具进行文献管理,并进行质量评价。 数据提取 制作数据提取表,进行数据转换和缺失数据处理。 效应量计算 计算OR、RR、RD、HR等效应量,以及WMD和SMD。 森林图制作 𒊤蒥vMan或Stata等软件制作森林图。 漏斗图制作 制作普通漏斗图、Begg漏斗图、Egger漏斗图、Harbord漏斗图和轮廓增强漏斗图,以检测发表偏倚。 发表偏倚检测 通过漏斗图、Egger检验、剪补法、失安全系数法和累积森林图法来检测发表偏倚。 异质性检验和处理 进行亚组分析、Labbe图、Galbraith图、敏感性分析和Meta回归,以处理异质性。 敏感性分析 ꊤ訽즍⦨ᥞ法、剪补法、单项研究对合并量的影响和失安全系数法进行敏感性分析。 证据质量推荐 根据GRADE分级进行证据质量推荐。 PRISMA声明清单 遵循PRISMA声明清单,确保研究的透明性和可重复性。 其它类型Meta分析 进行危险因素或疾病影响因素的Meta分析、单臂研究的Meta分析、生存资料的Meta分析、诊断试验的Meta分析、遗传基因多态性的Meta分析、相关系数r的Meta分析以及累积Meta分析及其趋势检验。 通过以上步骤,你可以进行全面的Meta分析,为研究提供有力的证据支持。
如何进行Meta分析:从零到一的指南 嘿,大家好!今天我们来聊聊Meta分析,这可是科研领域的一门艺术。无论你是新手还是老手,这篇指南都能帮你理清思路,少走弯路。让我们开始吧! 选题与注册 首先,你得选一个有意思的题目。然后在PROSPERO网站上注册你的项目。这一步很重要,能确保你的研究是透明的、可重复的。 制定检索词和检索式 接下来,你得制定一些关键词和检索式。这些关键词会在你搜索数据库时用到。比如说,你会在知网、万方、维普、CBM、Pubmed、Embase、Cochrane这些数据库上搜索。 制定纳入标准和排除标准 然后,你需要制定一些纳入和排除的标准。哪些研究符合条件,哪些不符合,都要在这里明确。 数据库检索 𛊥狦索吧!用你制定的关键词在各个数据库上找相关的研究。这一步可能会有点耗时,但别急,慢慢来。 纳入文献管理 找到的研究要管理好。用Endnote这样的工具来整理文献,并进行质量评价。这一步很关键,能帮你筛选出高质量的研究。 数据提取 数据提取也是个技术活。你需要制作一个数据提取表,把研究中的关键数据提取出来。还要进行数据转换和缺失数据处理,确保数据的准确性。 效应量 接下来是效应量的计算。你会用到OR、RR、RD、HR这些指标,还有WMD和SMD这些效应量。别忘了进行敏感性分析,看看这些效应量是否稳定。 森林图制作 𓊦㮦图是Meta分析的核心部分之一。用RevMan、Stata、CMA这些工具来制作森林图,看看各个研究之间的差异和一致性。 漏斗图制作 漏斗图能帮助你检测发表偏倚。你可以用普通漏斗图、Begg漏斗图、Egger漏斗图、Harbord漏斗图和轮廓增强漏斗图来进行分析。 发表偏倚检测 发表偏倚检测也很重要。你可以用Egger检验、剪补法、失安全系数法、累积森林图法来进行检测。 异质性检验和处理 슥悦研究之间存在异质性,那就需要进行异质性检验和处理。你可以用亚组分析、Labbe图、Galbraith图、敏感性分析、Meta回归来进行处理。 敏感性分析 ꊦ感性分析能帮助你了解某个研究对合并量的影响。你可以用转换模型法、剪补法、单项研究对合并量的影响、失安全系数法来进行敏感性分析。 证据质量推荐 最后,根据GRADE分级来推荐证据的质量。这一步很重要,能帮你理解你的研究结果的可信度。 PRISMA声明清单 最后一步,确保你的研究符合PRISMA声明清单。这一步能提高你的研究透明度和可重复性。 好了,这就是Meta分析的基本步骤。希望这篇指南能帮到你,祝你的研究顺利!如果有任何问题,欢迎留言讨论哦!
Meta分析15步,轻松搞定! Meta分析,也叫荟萃分析或元分析,是一种通过合并多个独立研究结果来得出更可靠结论的方法。下面是一些进行Meta分析的步骤,希望能帮到你。 选题与注册 首先,你需要选择一个合适的主题进行Meta分析。可以在PROSPERO网站上注册你的研究项目。 制定检索词和检索式 接下来,确定你要使用的关键词和搜索策略。这将帮助你找到相关的研究文献。 制定纳入标准和排除标准 明确哪些研究应该纳入,哪些应该排除。这将确保你的Meta分析结果更加准确。 数据库检索 利用知网、万方、维普、CBM、Pubmed、Embase、Cochrane等数据库进行检索。别忘了在中国和美国临床注册中心(Chictr & ClinicalTrials)上查找相关信息。 纳入文献管理 使用Endnote、NoteExpress等工具来管理你纳入的文献。同时,进行质量评价,确保研究的质量。 数据提取 制作数据提取表,进行数据转换和缺失数据处理。这一步非常关键,因为数据的质量直接影响你的分析结果。 效应量 选择合适的效应量,如OR、RR、RD、HR、WMD和SMD。这将帮助你量化研究结果。 森林图制作 𓊤蒥vMan或Stata等软件制作森林图,直观地展示研究结果。 漏斗图制作 制作漏斗图,如普通漏斗图、Begg漏斗图、Egger漏斗图、Harbord漏斗图和轮廓增强漏斗图,来检测发表偏倚。 发表偏倚检测 通过漏斗图、Egger检验、剪补法、失安全系数法和累积森林图法来检测发表偏倚。 异质性检验和处理 슨🛨ጤ析、Labbe图、Galbraith图、敏感性分析和Meta回归来处理异质性。 敏感性分析 ꊤ訽즍⦨ᥞ法、剪补法、单项研究对合并量的影响和失安全系数法来进行敏感性分析。 证据质量推荐 根据GRADE分级来推荐证据的质量。 PRISMA声明清单 遵循PRISMA声明清单,确保你的Meta分析符合规范。 其它类型Meta分析 进行危险因素或疾病影响因素的Meta分析、单臂研究的Meta分析(包括效应指标为率、比例、发病密度、比值和均数的Meta分析)、生存资料的Meta分析、诊断试验的Meta分析、遗传基因多态性(SNP)的Meta分析、相关系数r的Meta分析(包括Pearson系数r值和Spearson系数r值的Meta分析)、效应量直接为OR、RR、RD、HR的Meta分析和累积Meta分析及其趋势检验。 希望这些步骤能帮助你顺利开展Meta分析!
如何进行Meta分析:从零开始到完成 1. 选题与注册 首先,你需要选择一个有意义的课题,并在PROSPERO网站上进行注册。这一步非常重要,因为它确保了你的研究是透明和可重复的。 制定检索词和检索式 接下来,你需要制定一些关键词和搜索语句,以便在数据库中找到相关的研究文献。 制定纳入标准和排除标准 为了确保你的研究质量,你需要制定明确的纳入和排除标准,这样你就可以筛选出符合你研究目的的文献。 数据库检索 使用知网、万方、维普、CBM、Pubmed、Embase、Cochrane等数据库进行文献检索。别忘了在中国和美国临床注册中心(Chictr & ClinicalTrials)上查找相关信息。 纳入文献管理 使用Endnote等工具来管理你纳入的文献,并进行质量评价。 数据提取 创建一个数据提取表,进行数据转换和缺失数据处理。这一步非常关键,因为它直接影响到你的分析结果。 效应量计算 计算OR、RR、RD、HR等效应量,以及WMD和SMD。这些效应量将帮助你理解不同研究之间的差异。 森林图制作 𓊤蒥vMan、Stata和CMA等工具来制作森林图,这将帮助你直观地理解你的研究结果。 漏斗图制作 制作普通漏斗图、Begg漏斗图、Egger漏斗图、Harbord漏斗图和轮廓增强漏斗图,以检测发表偏倚。 发表偏倚检测 使用漏斗图、Egger检验、剪补法、失安全系数法和累积森林图法来检测发表偏倚。 异质性检验和处理 슨🛨ጤ析、Labbe图、Galbraith图、敏感性分析和Meta回归,以处理异质性。 敏感性分析 使用转换模型法、剪补法、单项研究对合并量的影响和失安全系数法来进行敏感性分析。 证据质量推荐 使用GRADE分级来评估你的研究证据质量。 PRISMA声明清单 最后,确保你的研究符合PRISMA声明清单,以确保你的研究是透明和可重复的。 通过以上步骤,你可以完成一个完整的Meta分析,并得出有意义的结论。祝你研究顺利!
狂A一周后,SP主动找我了! 最近我经历了一段疯狂的A(吸引力)练习,持续了一周,结果SP(潜在伴侣)竟然主动找我了!这真是个意外的惊喜。 其实,我心里一直有很多过去的“旧故事模式”。每当3D(现实)有一点风吹草动,我就会胡思乱想,大脑里全是各种念头,好的坏的都有。后来,我在朋友圈拉黑了对方,电话也不接,发了很多消息对方也不回我。给对方的东西他从来不吃,对方还会做一些事来刺激我,导致我们之间的关系一度恶化,反复无常,走不出来。 很多人都说我们缘分已尽,算命的人也说我们现状已尽。去年,对方家里让他相亲,但都没成。前段时间,又出现了疑似第三方的情况。 我找人算过,对方并不喜欢那个人,我们才是正缘。我们彼此有爱意和感觉,但都无法走出旧的相处模式,所以行为习惯一不对味,就引发不好的感受。于是我决定改变旧模式,开启新模式。 最初,我也找不到方法怎么才能走出这种关系怪圈。去过雍和宫、红螺寺,还去过火神庙求签,找过情感大师,但都没办法改变根源。 后来,我显化了一个couch(指引者),她教我显化、稳定情绪、改变风水命局、增加缘分。学习鲜花方法,找到改变潜意识的模式,这是最好的路!一步一步走到今天,现在互相又沟通起来了,关系没恶化。 之前我用的是各种鲜花方法(369法、枕头法)。从上周开始,我就开始A➕清理。我的关键词是:xxx主动来找我了,我是他一生唯一的挚爱。后来,我把“主动”改成了“总是”,意思是他不只可以找我一次,可以找我很多次。 ① A关键词: A了一个星期,吃饭、洗澡、骑车、走路、工作都A。 ② 清理: 用Kitty清理法和92年释放法,随时随地清理。 ③ 严格MD: 期间我有不好的念头,因为以前我们的关系一直都是我主动,我就觉得他很难主动找我。这种时候,我就严格MD,改成A自己。我就是很优秀,我是独一无二的,他最爱我,他只爱我,他就是想找我联系聊天。 ④ 显化时间: 我不知道自己什么时候能A到。有人说显化快的一天,普通三天,慢的三个月,因人而异。我也会怀疑自己的显化能力,对显化的时间有焦虑,我就会A自己的显化能力。 总之,A就对了。昨天我们去打羽毛球了,还给我带水,聊天。我们是彼此之间唯一的真爱。我是显化大师,我的鲜花能力很强。
真的是服了,已经选八百次不感兴趣给我减少这个人的推送,MD推的更勤快了[白眼]还有那个屏蔽关键词就不能搞个永久选项吗?!30天就解禁还得反复去添加真的是有病啊这逻辑
md关键词搜“我们就做一辈子的同担”更心梗 偷梗是吧 真无语[微笑]
如何用Meta分析指导教育研究? 嘿,大家好!今天我想和大家聊聊Meta分析在教育研究中的应用。Meta分析是一种通过收集、分析和总结多个独立研究结果来得出综合结论的方法。它特别适用于教育领域,因为很多教育问题需要通过多个研究来综合理解。 选题与注册 首先,选题是非常关键的一步。你需要找到一个值得研究的问题,并确保你的研究能够为这个领域做出贡献。你可以在PROSPERO网站上注册你的研究,这样可以让大家知道你在做什么,增加透明度。 制定检索词和检索式 接下来,你需要制定一些关键词和检索式,这样你就能找到相关文献。这些关键词可能包括教育方法、学生群体、教育效果等等。 制定纳入标准和排除标准 然后,你需要制定一些纳入和排除标准。比如,你可能只对特定年龄段的学生感兴趣,或者只考虑某种教育方法的效果。这些标准将帮助你筛选出符合条件的文献。 数据库检索 使用数据库进行检索是非常重要的。你可以使用知网、万方、维普、CBM、Pubmed、Embase、Cochrane等数据库来找到相关文献。这些数据库涵盖了大量的学术资源,可以帮助你找到高质量的研究。 纳入文献管理 找到文献后,你需要进行管理。你可以使用Endnote等工具来整理和分类你的文献。同时,你还需要进行质量评价,确保你纳入的研究是可靠的。 数据提取 数据提取是Meta分析的核心部分。你需要创建一个数据提取表,记录每个研究的关键信息,如研究设计、样本大小、干预措施、效果指标等。 效应量 效应量是衡量研究结果的重要指标。你可以使用OR、RR、RD、HR等效应量来评估干预措施的效果。此外,WMD和SMD也是常用的效应量指标。 森林图制作 𒊦㮦图是Meta分析的视觉化工具,可以帮助你直观地理解各个研究的结果和合并效应量。你可以使用RevMan、Stata或CMA等软件来制作森林图。 漏斗图制作 ⚖️ 漏斗图可以帮助你检测发表偏倚。你可以使用普通漏斗图、Begg漏斗图、Egger漏斗图、Harbord漏斗图和轮廓增强漏斗图来分析发表偏倚的情况。 发表偏倚检测 发表偏倚检测是Meta分析中非常重要的一步。你可以使用漏斗图、Egger检验、剪补法、失安全系数法和累积森林图法来进行检测。 异质性检验和处理 슥禣验和处理是Meta分析的关键步骤之一。你可以使用亚组分析、Labbe图、Galbraith图、敏感性分析和Meta回归来处理异质性问题。 敏感性分析 ꊦ感性分析可以帮助你评估Meta分析的稳定性。你可以使用转换模型法、剪补法、单项研究对合并量的影响和失安全系数法来进行敏感性分析。 证据质量推荐 最后,你需要根据你的分析结果给出证据质量的推荐。你可以使用GRADE分级来评估证据的质量,并给出相应的建议。 PRISMA声明清单 最后一步是确保你的Meta分析符合PRISMA声明清单的标准。这样可以增加你的研究的透明度和可信度。 希望这些步骤能帮助你更好地进行Meta分析!如果你有任何问题或需要更多信息,欢迎随时留言讨论!
巴尔的摩亲子游,遛娃美食行 学校又放假了,队友没空,只好独自带娃出行。我们去了巴尔的摩,先是去了大狼窝玩水。初到巴尔的摩,感觉这里真适合拍末日片,房屋破败,门窗不齐,路上行人稀少,车子也很少见,越开越怕。不过,随着视野逐渐开阔,我们发现长路尽头是漂亮的海港和熟悉的城市大楼,终于到达了目的地——Inner Harbor。 停车后,我们不敢乱走,直接去了Port Discovery Children’s Museum。一进门,感觉安全感爆棚。纽约的家长们表示这里太大太好玩了,4岁的小娃果然从开馆玩到闭馆。 儿童博物馆有4家合作餐厅,我们选择了步行五分钟的Philips Seafood。这里的蟹饼真是让人念念不忘,两个小圆团全是蟹肉,入口那一刻味蕾绽放。这个美东最危险的城市里有着美东最有名的螃蟹吃法,虽然危险程度高到每个关键词都可能违禁,但味道绝对值得一试。 如果你对这里的美食和遛娃地点感兴趣,可以看看HBO的节目《The Wire》,真的很刺激!虽然巴尔的摩是个危险的地方,但为了遛娃和美食,我愿意再来一次。 详细攻略如下: 玩乐推荐:Port Discovery Children’s Museum 美食推荐: Philips Seafood 601 E Pratt St, Baltimore, MD 21202 推荐菜:蟹饼、龙虾卷、生蚝(虽然有点小) 特别提示:告知服务员去儿童博物馆可以打折 KAJIKEN 7E 33rd St, Baltimore, MD 21218 特别提示:月初遇到这家店的试吃,结果纽约没有门店还让我遗憾了好一阵子 住宿推荐: Staybridge Suites Baltimore-Inner Harbor 17Commerce St, Baltimore, MD 21202 停车推荐: Harbor Park Garage 55 Market Pl, Baltimore, MD 21202 费用:15美元/天 操作:前台买完门票后到服务中心出示停车票打条形码,在停车场机器上直接付钱出场 LAZ Inner Harbor Garage 100 S Gay St, Baltimore, MD 21202 费用:24小时19.8美元(附近最便宜) 操作:网站提前预定,不用取票,刷预定二维码出入,但只能出入一次 第二天我们去了Maryland Science Center,下一篇再写详细攻略。
AI审美累积:奢侈品牌的概念服装探索 最近,我参与了一个关于奢侈品牌与AICG交互的实验项目。这个项目利用MidJourney生成了一些概念服装图片。通过关键词,我们尝试了不同风格的时装,并在提示词中进一步细化了服装的风格,如配色、材质、形态和版型等。虽然我不是专业的服装设计师,只能像抽盲盒一样尝试,但这个过程非常有趣。 蠦𖨣 设计关键词包括:meta universe, advanced sense, transparent oganza ballon sleeve, low saturation,以及fashion clothing等。在短短的三天内,我们用手绘和SD的方式实现了一个逐帧动画的所有视觉物料处理,包括前期构想(故事、人物造型)、厚涂和逐帧制作。AI确实大大缩短了工期,成为了资本家的福音。 之前对AI持抵触态度的我,因为工作需要,不得不深入研究。例如,现在正在进行的一个大型项目,需要将抽象名画造型重组概括,作为新的AICG与品牌方的虚拟人进行交互。通过SD的ControlNet和提示词,可以快速将简化的二维图像转换为三维。相比之下,SD在场景概念原画的表现上略逊于MD。 MidJourney更适合在项目前期做灵感扩充,提供概念准备。根据已有的参考去拓展可行方向。最近在使用MD的过程中,我发现生成的图片内容风格趋向单一。在同一主题下,无论怎么调整提示词和参考图都无法解决问题。不知道大家有没有更好的办法呢? 通过这些实验,我深刻体会到AI在时尚设计中的潜力和局限性。它既是一种强大的工具,也是一种需要不断探索和学习的技术。
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