【Meta 分析报告模板】

一、背景与问题：PICO 一句话 + 注册号（如 PROSPERO CRD…）
二、方法：数据库与检索式（附录）；纳入/排除标准；筛选流程（PRISMA 2020 流程图）；
     偏倚风险工具（RoB 2 / ROBINS-I）；效应量定义（OR/RR/MD/SMD）；
     合成模型（固定/随机 + τ² 估计方法 DL/REML）；异质性、亚组/敏感性、发表偏倚计划
三、结果：
   表 1 纳入研究特征（作者、年份、国家、设计、样本量、干预/对照、结局定义、随访时长）
   表 2 每项研究效应量（95% CI）与权重（固定/随机）
   表 3 汇总（示例输出，以实际运行结果为准）：
       结局        研究数  合并效应量(95% CI)   模型        Q(df), p      I²    τ²
       住院(OR)    8       0.69 (0.53–0.88)     随机(REML)  14.6(7), 0.04  52%   0.07
       HbA1c(MD)   8       …                   随机(REML)  …              …     …
   图 1/图 2 森林图（标注方向、模型与权重）
   表 4 亚组 / meta 回归（如有）：分组效应量、组间差异 p、回归系数(95% CI)、I²_res
   图 3 漏斗图（可加轮廓增强）+ Egger/Begg p 值 + trim-and-fill 调整估计
四、讨论：异质性来源、临床/政策含义、局限（检索语言、灰色文献、研究数少、混杂）
五、GRADE：每结局确定性（高/中/低/极低）与逐条理由。
   示例（住院结局）：8 项 RCT 起点「高」；
   - 偏倚风险 −1（多数未报告分配隐藏/盲法）；
   - 不一致性 −1（I² ≈ 52%，方向一致但幅度差异大）；
   → 确定性「低」。
六、利益冲突与资金来源