到底该怎么理解html里面的meta 如何看待meta-analysis的意义
到底该怎么理解html里面的meta
meta，元数据，语义是该标签的内容用于为浏览器提供预处理信息及为搜索引擎提供关键字参考。
用于浏览器预处理的信息包括，页面编码格式、网站图标、告诉IE网页处理方式（简单或扩展）等。
用于搜索引擎的信息包括，关键字等。
如何看待meta-analysis的意义
Meta-analysis：元分析或荟萃分析，其概念为对以往的研究结果进行系统的定量分析。
Glass对Meta-analysis提出的定义是:以综合已有的发现为目的，对单个研究结果的集合的统计学分析方法；Sacks等提出的定义是：对以往的研究结果进行统计学的合并和严谨的综述方法；罗湘等认为Meta-analysis方法是依靠搜集已有或未发表的具有某一可比特性的文献，应用特定的设计和统计学方法进行分析与综合评价，使有可能对具有不同设计方法及不同病例数的研究结果进行综合比较。
简单来说，meta-analysis是用统计的概念与方法，去收集、整理与分析之前学者专家针对某个主题所做的众多实证研究，希望能够找出该问题或所关切的变量之间的明确关系模式，可弥补传统的Review Articles(文献综述)的不足。
如何报告系统综述和meta分析
系统性综述的英文名称有systematic review, overview和meta-analysis。我们用overview表示系统性综述的统称， 用meta-analysis代表定量系统性综述。系统性综述的实施步骤包括： 拟定主题， 检索、 选择和评价有关素材(原始文献)， 综合有关数据或资料， 及得出结论。系统性综述可以用于治疗、 病因、 诊断和预后等方面的问题。
1.1 基本标准
大多数临床问题涉及病人的治疗、 病因、 诊断和预后。除非综述明确地描述了主题， 否则我们就只能猜测其主要内容是否与病人的诊疗问题有关。如果通过文题或摘要无法了解综述的主题， 最好另选文章。
素材的选择标准应该包含病人、 暴露因素和观测指标或结局(outcome)的定义， 及研究方法的界定。对素材的具体要求可见前几篇关于治疗、 诊断、 危害因素和预后方面文章的介绍。
在主题相同的综述中， 入选病人、 暴露因素或观测指标的不同， 可以导致综述结果的不同。如果作者介绍了选择素材的标准并按之实施， 则基本上可以避免因自身经验的影响而导致挑选支持其原先假设的文献的倾向。
1.2 二级标准
全面检索， 以搜集符合选择标准的原始文献是综述的一个重要环节。全面检索应包括检索有关数据库(如MEDLINE， EMBASE)、 查找已知文献的引文和向专家咨询。专家咨询的作用可避免漏选尚未印刷、 索引和引用的待发表或已发表的文献， 还可避免因漏选未发表文献而导致的“出版偏倚”——结果阳性的文章更易发表的倾向所造成的对干预因子作用的过高估计。除非文中介绍了文献检索的方法， 否则很难判断文献被漏选的情况。
即使对于全部以随机对照试验为素材的综述， 仍有必要了解原始研究的质量是否良好； 即使各个原始研究的结果是一致的， 仍有必要了解各原始研究的真实有效性。
目前， 尚无公认的评估真实有效性的标准方法。在各种评价方法中， 有些为复杂的考查条款， 有些仅包含三四条原则或要求。不妨参照本系列文章前几篇文章的要求来进行评价。
搜集文献、 评价原始研究的真实有效性并选取其中的数据是综述的重要环节， 但较易出现差错或偏倚。如果能安排两个或两个以上的人分别独立地进行， 且重复性或一致性良好， 那么综述的结果更加可信。
即使制定了严格的纳入标准， 但在病人、 暴露或干预、 结局指标和研究方法方面， 大多数系统性综述的素材(原始研究)之间仍会存在许多不同。我们必须判定这些不同的程度(或性质)是否严重影响到综合原始研究的结果或数据的基础。
对于定量的数据来说， 确定可否综合的标准之一是各个原始研究测量的效应关系具有相同的含义。在定量系统性综述中， 可以检验研究结果之间不同的程度是否超出了随机因素所致的预计范围及超出的程度。这种统计学分析称为“一致性检验”(齐性检验)。一致性检验的(差异)显著性越大， 原始研究之间结果的差异单独由机会所致的可能性越小， 但对不一致性“统计学意义”的解释应慎重。另一方面， 差异无显著性的检验结论并不能排除重大不一致性的存在。因此， 即使一致性检验的结果是差异无显著性， 但是如果原始研究结果之间的差异具有临床意义， 那么仍要求我们谨慎地解释综合的结果——总结果。然而， 即使原始研究之间的结果具有重大的差异， 只要所有被利用的原始研究的质量上乘， 综述的结果仍是干预或暴露作用的最佳估计值。
2 综述结果的含义
2.1 系统性综述总结果的含义
临床研究(原始)通过个体病人收集数据。系统性综述通过原始研究获取数据， 进而通过定量(或定性)的方法分析和综合之。
R软件meta分析结果怎么解读
在做meta分析时，对于计数资料有OR、RR、RD等效应指标可供选择。OR、RR、RD这些指标的选择依赖于文献的结局变量是什么指标。OR是优势比，RR是相对危险度，RD是率差，这三种指标的选择需根据具体的专业问题来选择。在处理组阳性率比较小时，OR和RR差别不大；RR是在两个率都不太小时使用。
在对OR、RR、RD等进行分析时，Mantel-Haenszel可以使用；Peto法适用于结局变量是OR的资料，该法计算较为简单，但一般认为，OR均大于5或小于0.2时，或四格表数据很不平衡时，计算结果不理想；Fleiss法也可于OR值的计算（在只是已知各种率时使用）；广义的基于方差的方法选用于对RD和RR的分析。
如何做meta分析
Meta 分析的基本步骤
(1)明确简洁地提出需要解决的问题。
(2)制定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验。
(3)确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献。
(4)资料选择和提取。
(5)各试验的质量评估和特征描述。
(6)统计学处理。
a．异质性检验（齐性检验）。
b．统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及95％的置信区间）并进行统计推断。
c．图示单个试验的结果和合并后的结果。
d．敏感性分析。
e．通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”了解潜在的发表偏倚。
(7)结果解释、作出结论及评价。
(8)维护和更新资料。