Meta分析不如用它！复旦博士实测：20分钟搞定一篇Meta文章，拿捏Nature子刊

主要观点总结

文章主要介绍了在科研过程中，尤其是进行Meta分析时面临的挑战和困难，包括选题、文献筛选、数据提取和文章写作等环节。文章指出Meta分析的重要性，并强调在证据等级中位于金字塔顶端。同时，文章介绍了AI在Meta分析中的应用，如快速辅助选题、自动筛选文献、快速生成Meta初稿等，使原本繁琐的科研过程变得更加高效。此外，文章还提到了免费生成Meta分析文章的机会，吸引潜在读者参与学习。

关键观点总结

关键观点1: 科研人员在发SCI论文过程中面临的挑战

包括找到合适的选题、文献筛选、数据分析和文章写作等，这些过程往往繁琐耗时。

关键观点2: Meta分析的重要性

Meta分析能够综合多个类似研究，增加样本量，提高检验效能，是循证医学中的重要组成部分。

关键观点3: AI在Meta分析中的应用

AI可以辅助选题、筛选文献、生成Meta初稿等，显著提高科研效率。

关键观点4: 免费学习资源

文章提到了免费生成4-5篇Meta分析文章的机会，由复旦博士雪球老师手把手教授，吸引潜在读者参与学习。

文章预览

说到发SCI论文的辛酸，科研人几乎没有不“破防”的时刻： 找不到合适的选题、 参考文献堆成山、数据图表改到眼花、 写作时一句话憋半天…… 好不容易熬过几个月，憋出一篇“心血之作”，满心期待地投向期刊，结果呢？一封封拒稿信像连环炮弹，精准击中我们脆弱的神经。 最近，雪球老师就收到一位被拒稿6次的小伙伴的求助： 杨小六 咱们在文献检索过程中，针对同一问题的研究可能会发表多篇不同的结果，这些结果有时是相反或矛盾的。那么在这种情况下，我们怎么才能选择正确的研究结果来支持我们的临床工作呢？ 雪球 当然是用 Meta分析 ！ 要知道，在证据等级中，Meta分析位于金字塔的顶端， 它 能够将多个类似的研究综合起来，增加样本量，并提高检验效能 ，作用非常强大，是循证医学中的一个重要组成部分。 很多小伙伴表示 Meta ………………………………