领导，我的不是meta-analysis，而是Bayesian analysis
随着时代的发展，贝叶斯方法（Bayesian）已经成为了网状meta分析的主流统计模型。现在的期刊基本都要求贝叶斯模型的网状meta分析，而不要频率学派的网状meta分析，因为贝叶斯的优势在于可以利用后验概率对所有分析的干预措施进行排序，且克服了频率学法在参数估计时通过不断的迭代去估计最大似然函数、易出现不稳定而得到有偏倚的结果的缺陷，故估计值更为准确，且建模更灵活，为当前所推荐的方法。贝叶斯网状meta分析结果的可信度高，更能指导临床用药。
传统的meta弱点是解决的问题通常不是临床医生关注的问题。例如，医生真的关心PDL-1拮抗药治疗肿瘤的疗效么？答案是肯定的，但是临床医生更加关注的是这个药与其他药物比较，哪一个疗效最好呢？毒副作用最小呢？然而，临床试验通常都是与安慰剂相比，怎么样与安慰剂对比的资料拿去科学进行“头对头”比较呢？这就是贝叶斯网状meta分析要解决的问题。可是问题又来了，因为中国的meta-analysis太多了，有一部分医院不承认了，不能用来评职称，不给奖励，贝叶斯网状meta分析也是meta分析，那也不能奖励。
说了这么多，是时候画重点了
最新有小伙伴，想到一个窍门，让自己的meta分析也能评职称，拿奖金。那到底是怎样回事呢？原来是他的题目这样子的：Compare the efficacy and safety of five different chemotherapy drugs for xxx cancer: a Bayesian analysis, 去掉了meta, 领导看见没有meta二字，认为文章不是meta分析，就让他升职了。没有错，就这么简单。可见，一个好的题目是多么的重要。2016年好像重庆某大学发了学校历史上第一篇柳叶刀，这篇文章就是贝叶斯网状meta，但是在祝贺文中没有提到meta这一单词，就是说了采用了一种创新的方法比较了十四种抑郁药的疗效和安全性，点开文章的链接原来就是贝叶斯网状meta。由此可见，题目的艺术也许能改变一个人的命运。想发贝叶斯网状meta分析的朋友，不妨学习一下这样命论文的题目，也许也能改变你的命运。
SCI狂人团队