在各大平台、论坛上，不断有人提出“meta分析是不是不好发了”、“meta分析还有好选题吗”、“meta分析发不了高分”等问题。恐怕，他们都是对meta分析一知半解，甚至是门外汉吧。先不说有没有做过meta分析、发表过meta分析，或许，连在PubMed检索“meta-analysis”都没有尝试过吧。
在PubMed中检索 “meta-analysis[TITLE]”，相关文献141711篇文献，从下图可知，Meta分析文献的发表量每年都在增加，2021年有27080篇文献，2022年才不到2个月，已经有4949篇文献发表。这些数据表明meta分析还是很受欢迎和认可的。当然，随着大众对meta分析的熟悉，以及meta分析的广泛应用，竞争也就越演越烈。Meta分析的发表也将进入大浪淘沙阶段，做工粗劣、质量低下的作品，淘汰率也越来越高，也就给人一种不好发表的错觉。
幸运的是，总有人秉承匠人精神、迎难而上，为的就是给世人留下一篇篇经典著作。众所周知，单组率的meta分析往往异质性很大，合并结果的认可度也就差些。但是，也不代表它不能站在巅峰啊。
在BMJ、JAMA、NEJM、Lancet等顶尖杂志发表的meta分析，当属珍品，可谓凤毛麟角。然而，影响因子20+的精品，却是不在少数。即便力有不逮，我们也应该定下一个小目标：发10分的！
如何才能获得meta分析的“好”选题，是困扰很多人的大难题，以下几个思路是我们可以借鉴的。
1) 紧跟当前的热点、爆点，如新冠肺炎，截止今天，相关的meta分析文献已经发表了超过2000篇，其中不乏影响因子20+的SCI（如上方截图的最后一篇文献）。
2) 立意更加精准，如下面这篇发表在Journal of Clinical Oncology (J Clin Oncol, IF = 44.544)的meta分析。选定研究对象为因特定原因导致的卵巢癌复发患者，也限定了二次治疗的具体方案，meta分析结果更有临床指导价值。
3) 放眼全球，留意世界性的问题。孤独、抑郁、肥胖等等都是各国正在或准确应对的大问题，而且是长期问题。在过去的几十年，也已经发表了流行、预防、治疗等相关研究方向的meta分析，但它们依旧充满活力。
4) 关注多组间的差异，如干预研究的网状meta分析评估多个干预方案的疗效或安全性差异；观察性研究的剂量反应meta分析评估暴露因素与疾病/死亡风险的非线性关联等。
当然，对很多人来说，只是希望能通过meta分析发表一篇SCI，哪怕1分左右的就行，不需要太惊艳的选题，那有没有办法呢？这么说吧，能发高分的选题方法同样适合发低分，至于其他方法，不足为道也。
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