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Meta分析全程1V1教学指导
介绍
Meta分析属于二次研究，是对已经发表的高质量文献的二次分析，采用统计方法将多个针对同一问题的临床研究进行合并，是对已发表文章进行数据提取统计分析的一种研究。
所以Meta分析是无需做实验，无需收集数据，就可以进行的一种研究。
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经典Meta
经典Meta分析包含非网状的常见Meta类型，例如经典Meta、RCT的Meta、单臂、单组率、诊断、相关系数、累积等Meta。
如果你是初学者，初步接触Meta可以选择从经典Meta类型入手。
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网状Meta
网状Meta可以突破“头对头”限制，同时比较多种干预措施、不同暴露水平、诊断方式，生成疗效排名，尤其适合临床多选项决策。
如果您想研究的问题涉及多个干预措施间接比较，可以选择网状Meta类型。
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高阶Meta
高阶Meta分析属于更复杂更有难度的一种Meta分析类型。
它包含基于影像放射组学Meta分析、预测模型Meta分析、机器学习Meta分析、伞状Meta分析、三水平Meta分析等。
适合影像超声方向，或者本身有Meta基础的学员。
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临床研究全程1V1教学指导
介绍
临床研究是运用临床数据进行的数据清洗、统计分析然后成文的一种研究，一般常见的有回顾性研究、预测模型、随机试验对照试验等。
临床研究的数据来源可以是您自己收集的，也可以是挖掘公开数据库获取的。
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公共数据库
挖掘公共数据库的临床研究类型具有数据获取快速、数据量大的优点。
目前统计之光可以指导三个临床数据库的挖掘，分别是MIMIC数据库、NHANES数据库、GBD数据库、CHARLS数据库。
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有临床数据
如果您已经有收集好的临床数据，不知道应该如何利用这些数据进行临床研究，可以选择基于现有数据的临床研究项目，专业老师根据您的数据协助您进行方案设计并指导后续统计分析与写作。
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生信分析全程1V1教学指导
介绍
生信分析，是指利用生物信息学工具、方法和技术对生命科学数据进行分析和研究的一个领域，基于测序数据进行分析的文章就是属于生信分析的文章。
生信分析指导类型包含：传统生信分析、单细胞测序类、孟德尔随机化类、网络药理学类。
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生信分析
肿瘤方向的生信分析主要以TCGA、TARGET等肿瘤数据库结合GEO数据进行验证，对肿瘤致病基因，以及不同分型肿瘤的差异基因进行讨论。并在免疫浸润，风险评分等方面对是筛选的标志物的作用进行分析。
非肿瘤方向的生信分析主要是通过对转录组、蛋白组、代谢组等数据，筛选一种及多种疾病的致病相关标志物。一般以GEO数据库为主要的分析数据库，根据数据提供的表型信息进行特征分析。
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孟德尔随机化
孟德尔随机化是一种统计方法，利用遗传学原理来探索环境暴露、行为特征、生物学标志物与疾病之间的因果关系。适用于基因与暴露结局指标关系的研究。
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护理科研专区
介绍
护理科研一对一指导由统计之光护理研究金牌讲师团队承接，团队擅长干预性研究、横断面研究、问卷研制与汉化、方案指标构建、预测模型、质性研究、循证研究等。
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最佳证据总结
证据总结是围绕一个或一组特定主题，对关于卫生保健干预、活动相关证据（主要是指南、系统评价及高质量原始研究等）的概要提炼与汇总。
发表文章类型为review。
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质性研究
质性研究（Qualitative Research）是一种以研究者本人作为研究工具，通过深入、细致地观察、访谈、文本分析等方式，收集非数值化的数据（如文字、图像、声音等），以理解社会现象、人类行为及其背后的意义、动机和情感的研究方法。它强调对研究对象的深入理解和解释，而非简单的量化统计。
发文类型为论著。
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范围综述
范围综述通过系统地搜索、选择和整合现有知识，探讨一个探索性的研究问题，旨在绘制关键概念、证据类型和与特定领域相关研究中的差距，并为未来的研究重点提供指导
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