關(guān)注到Frontiers這一系列的SCI期刊，是一個(gè)偶然。

在某個(gè)論壇上看到大量的帖子在討論Frontiers的投稿和發(fā)表問(wèn)題，當(dāng)時(shí)腦海里突然冒出一個(gè)想法：這不會(huì)是下一個(gè)PLoS One或Oncotarget吧。

有這個(gè)擔(dān)憂的人不止我一個(gè)，既想早日獲得紅利，也擔(dān)心文章不被認(rèn)可，畢竟版面費(fèi)近3000刀，這可不是小數(shù)目。更要命的是，浪費(fèi)了時(shí)間、金錢(qián)，沒(méi)有得到相應(yīng)的利益。

“天欲使其滅亡，必先使其瘋狂”，F(xiàn)rontiers似乎已經(jīng)出現(xiàn)瘋狂的苗頭，不僅投稿火爆，竟然還催生了相關(guān)的詐騙。騙子抓住了投稿人著急稿件收錄的心理，冒充雜志主編，要求投稿人到銀行轉(zhuǎn)賬繳費(fèi)，對(duì)投稿流程不熟悉、沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)或粗心大意的作者，說(shuō)不定就上當(dāng)受騙了。

歷史總是驚人的相似，那些“神刊”、“水刊”都有著相同的發(fā)展軌跡。憑借“審稿快、周期短、接收率高”的特點(diǎn)吸引各方投稿，從而擴(kuò)大出版量和增加自引，短時(shí)間內(nèi)的大量增發(fā)觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，最后被官方或民間權(quán)威單位拋棄。

Frontiers不是一個(gè)單獨(dú)的SCI雜志，而是一系列期刊，能否避免黯然退場(chǎng)的結(jié)局？我沒(méi)有答案。不過(guò)我知道Frontiers系列期刊有著共同的問(wèn)題，至少對(duì)于meta分析的文章如此，那就是審稿人不懂meta分析，審稿不嚴(yán)謹(jǐn)，稿件質(zhì)量參差不齊。

發(fā)現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題也是機(jī)緣巧合，其實(shí)我只是想看看有多少人在正式發(fā)表的meta分析用“Stata 16.0”。為什么會(huì)有這個(gè)舉動(dòng)呢？我們?cè)?jīng)發(fā)文說(shuō)不建議新手使用Stata16.0做meta分析（如果你是新手，我絕不建議你使用Stata16做meta分析https://mp.weixin.qq.com/s/Lao21ZhN3DQ6KkAbxvxu5A），然而還是發(fā)現(xiàn)有不少人一上來(lái)就使用Stata16.0，遇到各種問(wèn)題。難道是受了已發(fā)表的SCI影響？畢竟很多國(guó)人都崇拜“參考文獻(xiàn)”的權(quán)威性，認(rèn)為參考文獻(xiàn)就是對(duì)的、值得學(xué)習(xí)的。

別說(shuō)，以"stata 16" AND meta-analysis為關(guān)鍵詞，在PubMed上還真檢索到200多篇文獻(xiàn)。雖然我下載了幾篇文獻(xiàn)，也看了它們的森林圖，但這些文獻(xiàn)是否真的用Stata16.0做的分析，我不能確認(rèn)。這些文獻(xiàn)的森林圖都不是Stata16.0的新菜單“meta”做出來(lái)的（具體圖片見(jiàn)下文），但Stata16.0也是可以做出舊版本的圖形，或許我只是碰巧沒(méi)有看到用“meta”做的圖形而已。

然而，此時(shí)我又注意到了Frontiers系列。這個(gè)系列的幾個(gè)SCI雜志，收錄的部分meta分析文獻(xiàn)（隨意挑選的文獻(xiàn)），有著一個(gè)通?。?/span>軟件操作有誤。更為有趣的是，作者都是國(guó)人。

1 HR值沒(méi)有取對(duì)數(shù)，直接做森林圖

這是一篇發(fā)表在Frontiers in Medicine的meta分析，探討老年人“successful aging”與死亡風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)。

其實(shí)，這類(lèi)型meta分析（也算是危險(xiǎn)因素meta分析）的操作并不復(fù)雜，從文獻(xiàn)中提取單、多因素的OR/RR/HR (95%CI)就可以進(jìn)行meta分析。需要注意的是，這是比值數(shù)據(jù)，無(wú)效假設(shè)是“1”，也就是以“1”為無(wú)效線，而不是“0”。同樣的，在之前的推文中，我們已詳細(xì)介紹過(guò)相關(guān)知識(shí)，此處不再細(xì)表。

Stata操作的常見(jiàn)問(wèn)題，你解決了嗎？https://mp.weixin.qq.com/s/AIF-gpHX8Of6J60oURsnMQ

一個(gè)meta分析帖子引發(fā)的連續(xù)問(wèn)題，這些問(wèn)題你思考過(guò)嗎？https://mp.weixin.qq.com/s/u4U_69i1accvn74D_kdrPg

2 單組率的meta分析，出現(xiàn)負(fù)數(shù)

這是一篇發(fā)表在Frontiers in Neurology的meta分析，其中的一個(gè)森林圖展示了膠質(zhì)瘤患者的嚴(yán)重淋巴細(xì)胞減少（severe lymphopenia）發(fā)生率。

在這個(gè)單組率的meta分析森林圖中，竟然出現(xiàn)了95%CI存在負(fù)數(shù)的情況。要知道，這是發(fā)生率，取值范圍是0-100%。然而，第三個(gè)研究的95%CI的下限是-0.016，也就是-1.6%，這是沒(méi)法解釋的。

出現(xiàn)這樣的操作問(wèn)題，是因?yàn)樽髡卟⒉恢繱tata實(shí)現(xiàn)單組率的meta分析，不僅有“metan”，還是“metaprop”，后者經(jīng)過(guò)算法的優(yōu)化，適用于異常值數(shù)據(jù)的單組率meta分析。兩者的具體差異見(jiàn)往期推文：單組率的meta分析：metan還是metaprop。

3 莫名其妙的敏感性分析和發(fā)表偏倚檢驗(yàn)

這是一篇發(fā)表在Frontiers in Oncology的meta分析，評(píng)估superior sulcus tumor的預(yù)后相關(guān)因素，重點(diǎn)關(guān)注Tumor stage、lymph nodes status、Status of surgical margins、Pathologic complete response四個(gè)因素。

文章的結(jié)果包括效應(yīng)值合并的森林圖、敏感性分析（逐一剔除法）和發(fā)表偏倚檢驗(yàn)（Begg檢驗(yàn)），乍一看，分析內(nèi)容和結(jié)果挺齊全的。然而，這篇meta分析竟然把敏感性分析、發(fā)表偏倚檢驗(yàn)這些輔助分析的結(jié)果放在了森林圖之前。這就莫名其妙，耐人尋味了。

更讓人摸不著頭腦的是，4個(gè)指標(biāo)的森林圖（納入文獻(xiàn)依次是7、6、5、10篇），只有1個(gè)敏感性分析結(jié)果和1個(gè)發(fā)表偏倚檢驗(yàn)結(jié)果。

作者是只做了一個(gè)指標(biāo)的敏感性分析嗎，我們無(wú)從得知。

但可以很清楚的判斷，這個(gè)敏感性分析圖形跟任何一個(gè)森林圖都無(wú)法對(duì)應(yīng)。因?yàn)?，它?5篇納入文獻(xiàn)。圖中，甚至文章里，沒(méi)有說(shuō)明橫坐標(biāo)是什么，如果是HR值，那這個(gè)結(jié)果是不穩(wěn)定的（排除部分文獻(xiàn)后，95%CI與1有交集）。但文章的結(jié)果描述，卻認(rèn)為結(jié)果穩(wěn)定。

此外，Begg檢驗(yàn)的漏斗圖納入的是10篇文獻(xiàn)，這是Pathologic complete response的漏斗圖嗎（只有這個(gè)指標(biāo)的文獻(xiàn)數(shù)量與之一致）？如此不清不楚的文章，竟然可以順利發(fā)表，問(wèn)題不可謂不嚴(yán)重啊。

用少量文獻(xiàn)的部分問(wèn)題，抨擊雜志的整體質(zhì)量，或許不公平。但是，足以引起警惕?！?/span>亡六國(guó)者，非秦也，即六國(guó)也。亡秦者，亦秦也”，meta分析在各地面臨不被承認(rèn)的窘境，不是自身的方法學(xué)問(wèn)題，而是作者、審稿人、雜志“共同努力”的結(jié)果。如果各方都不認(rèn)真履行相應(yīng)的責(zé)任，確保稿件的質(zhì)量，也許Frontiers系列就真的成為被中國(guó)人“玩壞”的SCI期刊了。

發(fā)表meta分析，你是認(rèn)真對(duì)待，還是投機(jī)取巧？如果是前者，“爾云間meta分析”非常樂(lè)意為你提供幫助，掃碼關(guān)注不迷路。