近日，機(jī)緣巧合之下，瀏覽到3篇同選題的meta分析：髕上入路 vs. 髕下入路髓內(nèi)釘治療脛骨骨折的meta分析，這3篇文獻(xiàn)分別在Medicine (IF=1.889), Journal of Orthopaedic Surgery and Research (IF=2.359), Injury-International Journal of the Care of the Injured (IF=2.586)發(fā)表。

文獻(xiàn)1: Suprapatellar versus infrapatellar intramedullary nailing for tibal shaft fractures A meta-analysis of randomized controlled trials，2018年6月發(fā)表。

文獻(xiàn)2：Comparison of suprapatellar and infrapatellar intramedullary nailing fortibial shaft fractures: a systematic review and meta-analysis，2018年6月發(fā)表。

文獻(xiàn)3：Intramedullary tibial nailing using infrapatellar and suprapatellar approaches: A systematic review and meta-analysis，2021年3月發(fā)表。

這三篇meta分析，單獨拿出來，都不太容易看出什么問題。Meta分析的納入排除標(biāo)準(zhǔn)、文獻(xiàn)檢索、數(shù)據(jù)提取、質(zhì)量評價、森林圖等內(nèi)容都有，文章的結(jié)構(gòu)也基本完整。可是，禁不住細(xì)看啊！
疑點1：去重后，文獻(xiàn)數(shù)量不足10篇

一篇meta分析，使用4-5個數(shù)據(jù)庫/搜索引擎完成文獻(xiàn)檢索，得到200+到300+的文獻(xiàn)，排除重復(fù)文獻(xiàn)后，文獻(xiàn)數(shù)量在10篇或以下，請問是怎么做到的？

疑點2：原文沒有報道的數(shù)據(jù)，如何獲取的

文獻(xiàn)1和文獻(xiàn)2兩篇meta分析，選題相同，納入文獻(xiàn)數(shù)量相同（都是4篇，閱讀文獻(xiàn)后發(fā)現(xiàn)納入研究也完全相同），研究結(jié)局部分相同是無可厚非的。失血量（blood loss）就是其中一個共同結(jié)局。

然而，兩個森林圖中，Chan (2015)的結(jié)果卻不相同，分別為9.00 (-50.63, 68.63)和12.00 (-52.61, 76.61)。更有意思的是，Chan (2015)的原文（Suprapatellar Versus Infrapatellar Tibial Nail Insertion: A Prospective Randomized Control Pilot Study）根本沒有報道失血量。

如此，meta分析的作者又是如何獲取數(shù)據(jù)的呢，聯(lián)系原作者嗎？假設(shè)他們都聯(lián)系了原作者，為什么數(shù)據(jù)不一樣呢？答案或許只有他們知道。

疑點3：同一篇納入文獻(xiàn)的同一個結(jié)局，數(shù)據(jù)都不一樣

Sun (2016)這篇文獻(xiàn)也是3篇meta分析都納入的研究之一，但三篇meta分析得到的WMD (95%CI)都不一樣。Chan (2015)則是另一篇共同納入的文獻(xiàn)，文獻(xiàn)3與前兩篇meta分析的結(jié)果不一樣。

什么？文獻(xiàn)2的森林圖看不清，這不能怪我，原文的字體就是這么少的。參加過meta分析培訓(xùn)班的學(xué)員都知道，我們專門給大家介紹如何美化圖形，得到字體大小合適、排版合理、分辨率高的森林圖。

言歸正傳，查閱原文后可以發(fā)現(xiàn)，文獻(xiàn)3的數(shù)據(jù)是最齊全和準(zhǔn)確的：Sun (2016)的數(shù)據(jù)與原文完全一致；Chan (2015)的數(shù)據(jù)則是均數(shù)(mean)一致，SD不知從何而來。那么，文獻(xiàn)1和文獻(xiàn)2的結(jié)果又是通過什么數(shù)據(jù)計算得到的呢？又是一個難解之謎。

疑點4：似乎不存在的文獻(xiàn)

三篇meta分析都納入了1篇文獻(xiàn)：Sreekumar (2017)。然而，這篇文獻(xiàn)似乎是不存在的。我們從參考文獻(xiàn)列表中找到了該文獻(xiàn)的引用信息：

?乍一看，文獻(xiàn)格式?jīng)]有問題，信息很全面：作者、標(biāo)題、雜志、發(fā)表年份、期(卷)、頁碼，甚至連doi號都有。然而，PubMed搜索標(biāo)題，出來的卻是Chan (2015)這篇文獻(xiàn)！

有沒有可能，標(biāo)題相同，而PubMed沒有收錄Sreekumar (2017)這篇文獻(xiàn)呢？那好，用doi號檢索。出來的結(jié)果提示“404”，難道這真的是編造的文獻(xiàn)嗎？

皇天不負(fù)有心人，歷經(jīng)幾番周折，終于找到了該文獻(xiàn)的相關(guān)信息。雖然只有摘要，但不管如何，我們還是找到了文獻(xiàn)的來源，還了這幾篇meta分析一個清白。文獻(xiàn)是真實的，只不過文獻(xiàn)報道的數(shù)據(jù)也是有限的。

為了方便大家查看，我將文獻(xiàn)鏈接縮短后為http://985.so/a680（原鏈接https://www.ingentaconnect.com/content/doaj/23492562/2017/00000004/00000045/art00006#Supp）

好了，做個簡單的總結(jié)吧。這3篇meta分析，相對來說，文獻(xiàn)3的信息處理是比較客觀和準(zhǔn)確的，不僅森林圖中展示兩個分組的具體數(shù)據(jù)，還通過表格的形式展示納入文獻(xiàn)的各項信息，如結(jié)局指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)。

雖然納入了Sreekumar (2017)這篇文獻(xiàn)，但由于缺乏可分析的數(shù)據(jù)，因此文獻(xiàn)3的所有森林圖都沒有納入Sreekumar (2017)這個研究。

然而，文獻(xiàn)1和文獻(xiàn)2采取了相反的操作，森林圖、數(shù)據(jù)提取表格都沒有結(jié)局指標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)。森林圖中還出現(xiàn)，分析數(shù)據(jù)與原文數(shù)據(jù)不一致的情況，讓人不得不質(zhì)疑數(shù)據(jù)的真實性。

很多人不知道，相對于“有意義”的合并結(jié)果，“好”的異質(zhì)性大小，影響Meta分析發(fā)表的重要因素之一是：客觀。在分析方法中說明清楚數(shù)據(jù)的處理方法，通過表格或森林圖等圖表展示納入研究報道的研究設(shè)計、研究結(jié)局等數(shù)據(jù)。

遮遮掩掩不如大大方方，一篇優(yōu)秀的meta分析是可以從容面對任何質(zhì)疑的，每一個操作步驟都經(jīng)得起考驗。

你想知道如何完成一篇符合規(guī)范、客觀操作、高質(zhì)量的meta分析嗎？如果想，請不要猶豫，點擊“爾云間meta分析”的視頻（https://mp.weixin.qq.com/s/Zd_T0c1fvY6R7-XQ3T21mA）查看吧。