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自从“尔云间meta分析”推出了meta分析选题内容，很多粉丝联系我们，希望能够获得一个优质的选题。

Meta分析没有好选题，发不了高分SCI？可能是你没找到方法！

我们在竭尽全力查找meta分析选题（选题真的很难，我们的头发都快薅没了）的同时，也得到了很多意想不到的信息反馈。因此，有必要跟大家介绍介绍meta分析选题的常见误区。这些坑，不要再跳进去了！

误区1：提前设定发表的IF

Q：选题后就能预测发xx分左右，或中科院xx区及以上的SCI吗？

A：选题能够保证选题具有创新性，选题若是选的好，良好的开端等于成功的一半，但不能保证发表，更不能保证分数和分区。因为发表是一个复杂的过程，分析结果的阐述与讨论、写作水平、选刊水平、杂志社偏好等因素都会影响meta分析能否发表。

误区2：10篇文献以上才能做meta分析

Q：选题的纳入文献数量必须在10篇或以上。

A：相对于文献数量，更需要注重的是选题的创新性。因为Meta分析的发表跟文献数量无直接关联，纳入文献在5篇以下的meta分析也是可以发表的。如PMID:31495651(纳入4篇文献，在《Lancet Diabetes Endocrinol》发表)、PMID: 24351397(纳入2篇文献，在《Annals of Oncology》发表)。所以，我们不用强求文献数量在10篇或以上。

误区3：Meta分析不能有异质性

Q：选题的纳入标准比较宽泛，meta分析的异质性如何解决？

A：选题虽然有客观的标准，但也有主观的倾向，在缺乏文献时将纳入标准放宽，增加meta分析可行性，也带来了一定程度的异质性。例如权衡是否纳入多种研究类型、治疗方案是否限定为单用、研究对象的选择范围等。

对于meta分析，异质性是普遍存在的。我们需要做的是正视异质性、分析异质性来源、如实说明异质性的分析结果以及其对合并结果的影响。

误区4：只有随机对照试验(RCT)才能做meta分析

Q：选题纳入研究不是RCT，meta分析的可信度高吗？

A：Meta分析是以文献为基础的，而某些研究方法，本身就不适合开展RCT，如疾病的发病、预后因素，诊断试验，基因多态性与疾病易感性等研究方向。那它们就不可能纳入RCT完成meta分析。我们会根据文献的具体信息，选择合适的研究开展meta分析。

对于meta分析选题，如果你还有其他疑问，请扫描下方二维码，与我们联系，谢谢！