曾经被你们嫌弃的meta,现在怎么啦?

meta分析饱受很多临床医生、研究生、博士的嫌弃,meta为什么会被嫌弃呢?主要有以下三个原因:

利益关系

现在有很多人写文章不是为了科研做贡献,为学术做贡献,而是为了自己的仕途。很多人是为了能够评职称,毕业而写文章。meta分析可以说是生产SCI论文的打印机,一旦熟练掌握了meta分析的能力,一年内生产20-30篇论文是没有什么问题。正由于这种爆炸性增加的速度,meta分析产生了不好的影响,能meta的问题都meta了,不能meta的问题也被meta了,也就是说能想出来的问题都进行了meta一下。因此,很大一部分meta对临床运用是没有任何指导作用,甚至产生误导的作用。为了避免meta过于泛滥,一部分单位开始采取措施:职称论文不准用meta、毕业论文不准用meta、论文奖励没有meta的份、meta的版面费不可以报销。为了自己的仕途,很多人纷纷嫌弃meta,而转到生信和临床数据方面上。

meta反对派

meta分析本身就是有争议的,只是很多人不知道。虽然meta分析得到大部分人的认可,但是仍然存在反对派。在反对派眼里,苹果和橘子是不能合并在一起的。meta反对派绝对嫌弃meta,更不会用来写文章。

腻了

很多学校的研究生是可以用meta分析来毕业,但是他们写腻了,觉得写meta没有什么意思。为什么会这样?主要是他们写得太多,据我们所知,有些研究生读研期间发表了十几二十篇meta,更有些学生发了四五十篇,这太恐怖了,不腻才怪。

现在问题来了,既然meta分析这么多人嫌弃,应该没有什么人写meta了,我们在pubmed上搜了一下2018年到今天的文章,吓了一大跳:

数量还是这么惊人!!!

● 为什么人家可以发高分sci,而你只能原地灌水?

● meta分析入门也不是如此简单

● 如何快速学习贝叶斯网状meta分析?

● 如何搞一张漂亮的列线图?

● 如何快速学习GEO数据挖掘?

● 这种发文套路,完全是看数据吃饭的

● 多张芯片数据合并视频(免费送)

● 环状RNA数据挖掘课程上线了

● TCGA数据下载再也不会难到你

● 如何绘制两个模型的ROC,并且进行比较?

● 临床预测模型快速入门课程

● GO富集分析这种图,你也可以呀

● GEO数据挖掘的深度不够,有没有提高GEO数据挖掘的深度的方法呢?

● 10篇SCI还不如一个英语成绩好的临床医生好找工作?

● 批量挖掘TCGA让发文速度更加快

● 批量挖掘TCGA临床数据的机会来了

● 批量挖掘TCGA miRNA

● 医生朋友,非肿瘤方向也可以进行临床预测模型呀

● SEER数据新玩法,你还不来看看

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