系统评价/Meta分析是借助统计学方法，系统地将许多已发表的独立的研究结果整合到一起，从而得到更全面的结果的研究方法。
排除标准：重复报告；存在研究设计缺陷，质量差；数据不完整、结局效应不明确；统计方法错误且无法修正；计数资料无法提供OR/RR、样本例数和发病例数，计量资料无法提供均数、标准差和样本量。
进行Meta分析的原因是，许多独立的研究都由于种种条件限制，存在不完美之处。虽然这些研究结果存在着这样那样的偏差，但是这些结果背后可能都指向一个共同的真相。因此，借助统计学知识来揭露这个共同的真相就非常有必要了。
Meta分析有许多优点：
首先，由于整合了两个或以上的研究，使得数据样本增大了，这样可以提高估计的精度和准确性，因此统计功效(Statistical Power)（一个十分有用的测度指标）也会相应增强，使得结果更有说服力。同时，还可以对不同研究中不一致的结果进行量化和分析，从而得出不一致的来源是否与这些研究的异质性有关，或者是否与研究数据的不完美有关（例如样本量过小、覆盖的年龄段过窄、性别不均衡、或者是受当时实验技术所限，无法得到更丰富、准确的结果等）。
其次，许多研究在发表时，存在文献发表偏倚（publication bias）。因此明明是相似的结果，有可能由于作者作图方式、表达方式的差异显得截然不同，在进行Meta分析后可以对其的本质进行了解。此外，还可以对不同研究的变化进行解释，对最终结果进行假设检验等。
在临床研究上，Meta分析有非常重要的意义。例如分析的结果相较单独的研究，可能会更好地地预测一种治疗方法的作用，或者是一种致病因素的影响。此外，进行Meta分析还可以检验不同研究结果的差异，而对异质性的来源的理解可能促进更好的防治措施、甚至推动领域的发展。目前，Meta分析也是在临床研究中被引用频率最高的类型。
了解以上Meta分析优点，想要写好每个部分也是有技巧而言的，这里分享一点Meta分析写作时的干货：
1.选题方面
只有具有比较重要的临床意义的问题才适合作meta分析。一般而言，具有争议性的问题最适合做meta分析。通过汇总多个研究结果，得到总的更可靠的结论。同时选题还应该具有创新性，即国内外还没有人做过这方面的meta分析。选题大小要合适，太大纳入的研究太多，问题也不明确，研究难以完成。选题太小，纳入研究的文献太少，汇总证据缺乏说服力。一般而言，纳入研究的文献以10-30篇比较适合做meta分析。
2.文献检索方面
制定合适的检索词立求全面检索相关论文。制定合适的纳入排除标准。
纳入标准：各研究假设和研究方法相似；有研究开展或发表的年限；各研究对样本大小有明确规定；各研究中患者的选择和病例的诊断及其分期有明确标准，干预和对照的措施明确；计数资料可提供OR/RR或由样本例数和发病例数计算得之，计量资料可提供均数、标准差和样本量。
