系统评价和Meta分析（systematic review & meta analysis)：为达到整合研究结果的目的，收集大量研究结果进行统计分析。系统评价和Meta分析均为公认的最好的二次研究方法。前者是应用定性或定量描述方法的二次研究，后者是运用定量描述的二次研究。两者对纳入研究的数据均有严格要求。

在信息爆炸的时代，对数据的二次加工显得尤为重要。那么多健康类的App和网站，或多或少都在做信息二次加工的事情。在临床科研中，meta分析则是最符合当今时代节奏的，相信所有的医生都对其有所了解，想要通过meta分析发表文章，指导临床行为。

我们知道meta分析是对original research的二次加工，其质量也受original research的质量影响，因此，对原始研究的质量进行严格的评价显得非常重要。LinkLab公众号12月6日文章“一文搞定Meta分析”中，已介绍了各种研究类型的常用评价工具。在评价前，我们还是要彻底搞明白一些相关概念。

常用的文献检索库有：文献数据库如pubmed、循证数据库如Cochrane、会议数据库如ISTP、引文数据库如web of science，还有可以了解未来研究方向的试验数据库如ClinicalTrials，它是全球最大的临床试验登记网站，那我们做meta分析时，为什么要检索ClinicalTrials呢？本期，我们就好好聊聊这个话题。

利用ClinicalTrials，可参考他人的研究内容，详细分析每一项研究的意义，并借鉴用于自己的研究设计，提高研究设计的质量。但您真的知道如何利用ClinicalTrials.gov数据库进行检索和筛选临床研究资料么？今天，小编就给大家详细介绍下具体操作。

临床试验无法避免受试者在试验期间离开试验，这会使得试验在结束时很难统计临床结局：统计临床结局时，我们应该考察随机化分配好的受试者还是考察最终完成实验的患者？