系統(tǒng)評價中的常用統(tǒng)計分析方法2013.1.15

1、1,系統(tǒng)評價中的常用統(tǒng)計分析方法及stata軟件,2,內(nèi)容,1、meta分析的用途2、meta分析的基本步驟3、meta分析中常用的統(tǒng)計指標4、meta分析中常用統(tǒng)計方法5、meta分析舉例及結(jié)果解釋6、meta分析結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性分析7、與stata有關(guān)的meta分析文獻及書籍介紹,3,Meta分析簡介,Meta分析（meta analysis）由beecher在1955年最先提出，并由Glass在1977年首次命名。

2、目前，meta分析已經(jīng)在教育學(xué)、心理學(xué)、社會科學(xué)等領(lǐng)域得到越來越多廣泛的應(yīng)用，在循證醫(yī)學(xué)和循證衛(wèi)生管理中也發(fā)揮越來越重要的作用。,4,Meta分析的用途,在世界范圍內(nèi)，對同一研究目的的研究可能有幾個，幾十個，甚至上百個學(xué)者在不同地區(qū)、不同年代進行研究并報告結(jié)果，但各學(xué)者在研究設(shè)計、對象選擇、樣本含量、指標選擇、統(tǒng)計方法等方面不完全相同，導(dǎo)致研究結(jié)果并不完全一致，對這些結(jié)果進行綜合評價和取舍是十分困難的，而meta分析正是對這些結(jié)果進行定

3、量綜合的適宜統(tǒng)計方法。,5,Meta分析的用途,通過meta分析可以達到以下目的：1、提高統(tǒng)計學(xué)檢驗效能 在進行假設(shè)檢驗時，能否得到“有統(tǒng)計學(xué)意義”的結(jié)果與樣本含量存在一定的關(guān)系，meta分析綜合多個同類研究結(jié)果，總樣本量增大，因而可提高統(tǒng)計檢驗的效能。,6,Meta分析的用途,2、解決單個研究間的矛盾，評價結(jié)果的一致性 由于各種研究在設(shè)計、對象的選擇、樣本含量、試驗條件等方面不同，其研

4、究結(jié)果的質(zhì)量存在很大差異，一般綜述方法很難對研究結(jié)果進行取舍，而meta分析可以估計各個研究可能存在的偏倚以及異質(zhì)性的來源，采用統(tǒng)計方法對各個研究結(jié)果進行定量綜合評價。,7,Meta分析的用途,3、改善對效應(yīng)量的估計 多個同類研究的結(jié)果可能在程度和方向上存在差異，有時甚至得到相互矛盾的研究結(jié)果。用meta分析的綜合研究結(jié)果可以估計各個研究效應(yīng)量的平均水平，從而可得到一個供選擇的明確結(jié)論。,8,Meta分析的用途,4

5、、解決既往單個研究未明確的新問題 meta分析可以探索單個研究未闡明的某些問題，發(fā)現(xiàn)既往研究存在的缺陷，繼而提出新的研究問題的思路。,9,Meta分析的臨床應(yīng)用,干預(yù)措施的評價 —估計預(yù)防、治療、康復(fù)的效果和風(fēng)險診斷性試驗 —提供更為可靠的診斷性試驗精確性計算流行病學(xué) —提供更為可靠的病因/危險因素估計,10,11,Meta分析的基本步驟,1、提出問題，制定研究計劃 問題的提出需要

6、系統(tǒng)復(fù)習(xí)大量文獻，meta分析所研究的問題一般可來自生物醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域中不確定或有爭議的問題。與其他研究一樣，meta分析課題的研究計劃包括研究目的、現(xiàn)狀、意義、方法、數(shù)據(jù)收集與分析、結(jié)果解釋、報告撰寫等。,12,Meta分析的基本步驟,2、檢索相關(guān)文獻 一般從欲研究的問題出手，確定相應(yīng)的檢索詞及其之間的搭配關(guān)系，制定檢索策略和檢索范圍。對檢索結(jié)果要進行查全、查準與否的評價，這是至關(guān)重要的，否則會影響meta分析結(jié)論的可靠性和

7、真實性。,13,Meta分析的基本步驟,3、篩選納入文獻 以明確的納入和排除標準從檢索出的文獻中篩選合乎要求的文獻。在制定文獻納入和排除標準時，要考慮研究對象、設(shè)計類型、處理因素、結(jié)局效應(yīng)、樣本大小、觀察年限、文獻發(fā)表時間和語種等方面的問題。,14,Meta分析的基本步驟,4、提取納入文獻的數(shù)據(jù)信息 被meta分析采用的數(shù)據(jù)信息一般包括基本信息、研究特征、結(jié)果測量等內(nèi)容、確定和選擇需要分析和評價的效應(yīng)變量。,15

8、,Meta分析的基本步驟,5、納入文獻的質(zhì)量評價 主要考察各個研究的質(zhì)量間是否存在差異。質(zhì)量高低可用權(quán)重來表示，也可用量表或評分系統(tǒng)來評價。,16,Meta分析的基本步驟,6、數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學(xué)處理 主要包括：明確資料類型、選擇恰當(dāng)?shù)男?yīng)指標；進行同質(zhì)性檢驗、選擇適合的統(tǒng)計分析模型；效應(yīng)合并的參數(shù)估計與假設(shè)檢驗；效應(yīng)合并值參數(shù)估計的圖示。,17,Meta分析的基本步驟,7、敏感性分析 目的是了解分析結(jié)論的

9、穩(wěn)健性。主要通過以下方式來考察meta分析的結(jié)論是否因為采取不同的分析措施而發(fā)生根本性的變化。（1）選擇不同統(tǒng)計模型時，效應(yīng)合并值點估計與區(qū)間估計的差異；（2）排除質(zhì)量較差的文獻前后，結(jié)論的差異；（3）對文獻進行分層前后，結(jié)論的差異；（4）改變納入和排除標準，結(jié)論的差異。,18,Meta分析的基本步驟,8、結(jié)果的分析與討論 包括異質(zhì)性及其對效應(yīng)合并值的影響；幾種設(shè)計類型的亞組分析；各種差異的識別與控制；meta分析結(jié)

10、果的實際意義。,19,常用數(shù)據(jù)類型,計量（定量）數(shù)據(jù)，如身高，體重，肺活量等 二分類，如生存/死亡、有效/無效等分類數(shù)據(jù) 有序，如-,+,++,+++等 多分類 無序，如血型，職業(yè)等,,,20,Meat分析中常用的效應(yīng)指標,計數(shù)資料，常用的效應(yīng)測量指

11、標為：—危險度（risk），又稱率。—危險比率（risk ratio,RR），又稱為相對危險度（relative risk，RR）—比值比（odds ratio,OR）—危險差（risk difference，RD） 前兩個為相對效應(yīng)指標，即試驗治療與對照治療何者為優(yōu)；后一指標為絕對效應(yīng)。—相對危險減少率（relative risk reduction，RRR）—需處理病人數(shù)（number needed to t

12、reat，NNT）,21,危險度（risk）,危險度 24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，則滑倒的危險度為：6人滑到/24人=0.25；Risk=發(fā)生某一事件的人數(shù)/觀察的總?cè)藬?shù),22,比值(odds),24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，則滑倒的比值為：6人滑到/18人未滑倒=0.33Odds=發(fā)生某一事件的人數(shù)/未發(fā)生某事件的人數(shù),23,組間比較,Kerugol 2006:incident of common cold,24,危險度

13、與比值的比較,危險度與比值的差異Kerugol試驗的對照組中，281名人中有160人發(fā)病，則發(fā)病的概率為：Risk=160/281=0.57 odds=160/121=1.32Kerugol試驗的干預(yù)組中，281名人中有121人發(fā)病，則發(fā)病的概率為：Risk=121/281=0.43 odds=121/160=0.76,25,危險比率（risk ratio,RR）=相對危險度（relative risk,RR）

14、,干預(yù)組的危險度為=121/281=0.43對照組的危險度為=160/281=0.57,危險比率=121/281=0.43=0.76 160/281 0.57,RR=1，表明干預(yù)組與對照組無差異,26,比值比（odds ratio,OR）,干預(yù)組的比值比為=121/160=0.76對照組的比值比為=160/121=1.32,比值比=121/160=0.76=0.58 16

15、0/121 1.32,OR=1，表明干預(yù)組與對照組無差異,27,效應(yīng)指標的含義,率，即危險度，用來說明某事發(fā)生可能性大小的指標；RR:相對危險度，隊列研究中常用指標。說明暴露組的發(fā)生率是非暴露組的多少倍。RR越大，表明暴露與結(jié)局關(guān)聯(lián)的強度越大。相對危險度與關(guān)聯(lián)的強度見下表,28,OR,OR即比值比，也叫優(yōu)勢比。常用在病例-對照研究中。,OR 值的意義與相對危險度相似，即暴露組的危險性為非暴露組的多少倍！,在慢性病中，或疾率小于

16、5%時，OR≈RR,29,RD,RD，即（rate difference）,又稱特異危險度、歸因危險度或超額危險度，或絕對危險度減少率（ARR）。,意義：對照組發(fā)病率與暴露組發(fā)病率相差的絕對值！,如上例，治療組的發(fā)病率為0.43，對照組的發(fā)病率為0.57，則RD=0.14，表示治療組的發(fā)病率比對照組低14%。,30,RRR,RRR，相對危險減少率（relative risk reduction），反應(yīng)實驗組與對照組某病發(fā)生率的相對變化量

17、。,如上例，治療組的發(fā)病率為0.43，對照組的發(fā)病率為0.57，則RRR=1-0.76=0.24，表示治療可減少24%的發(fā)病率，或由于治療，使得24%的免于發(fā)病。,31,NNT,NNT，需處理病人數(shù)（number needed to treat）,意義為：在一定的時間內(nèi)，對患者采用某種防治措施后，得到一例有利結(jié)果需要防治的病例數(shù)。,如上例，治療組的發(fā)病率為0.43，對照組的發(fā)病率為0.57，則ARR=0.14，NNT=1/0.14=7.

18、14,含義為:只需治療7人，即可治愈好一人。可見，NNT越小，其防治效果越好，臨床意義越大。,32,四、Meta 分析中的統(tǒng)計相關(guān)內(nèi)容,NNH,№. NNH臨床含義：對患者采用某種防治措施處理，得到一例副作用需要處理的病例數(shù)（the nubmer of needed to harm one more patients form the therapy, NNH） №.計算公式： NNH=1/ |P1g －P2g| =1/ARI

19、 №.由公式可見：NNH值越小，該防治措施引起的副作用越大，其值越大越好。 №.例如：某治療措施引起的副反應(yīng)發(fā)生率64%，而在對照組中出現(xiàn)類似的副反應(yīng)發(fā)生率為37%，計算其ARI= |37%－64%|=27% ， NNH=1/27%=4。即該治療措施每處理4個病例，就會出現(xiàn)1例副反應(yīng)。,33,Meat分析中常用的效應(yīng)指標,計量資料，常用的效應(yīng)測量指標為：,權(quán)重的均數(shù)差(weighted mean difference, WMD)

20、當(dāng)采用同樣測量方法測量同一個指標時； 標準化的均數(shù)差(standardisedmean difference, SMD): 對同一治療效應(yīng)采用不同的測量方法或單位，如測定疼痛采用不同的量表測量。,均數(shù)差的計算,Mean difference干預(yù)組均數(shù)-對照組均數(shù),34,權(quán)重的均數(shù)差（weighted Mean difference，WMD）,什么情況下使用：每一試驗中以標準方式對連續(xù)變量進行測量時使用 Hb[

21、mg/dl];BP[mmHg]以均數(shù)和標準差表示匯總的結(jié)果以自然單位表示，如mmHg臨床醫(yī)生容易理解,權(quán)重的均數(shù)差(WMD)=0，表明治療組與對照組無差異！,35,標準化的均數(shù)差standard Mean difference（SMD）,什么情況下使用：每一試驗中以不同的測量單位對同一結(jié)局指標進行測量時使用􀂄如頭痛的嚴重程度，采用不同量表􀂄抑郁程度的測量：0-20，0-100不可能進行直

22、接比較以均值和標準差表示(mean value)±(standard deviation, SD)匯總的結(jié)果不標注單位,36,Meat分析中常用的效應(yīng)指標,可信區(qū)間，CI，confidence inteval使用效應(yīng)量來估計兩組間效應(yīng)值的差異，如OR=0.736；從統(tǒng)計學(xué)看，這種效應(yīng)差異可能產(chǎn)生于機遇的作用，如何保證這種差異是由于治療效應(yīng)的作用而不是隨機作用？衡量的指標為可信區(qū)間。,37,可信區(qū)間CI,一項研究提供效應(yīng)大

23、小的估計值可信區(qū)間是指真實值的測量值所分布的范圍95%CI的含義對測量值的分布范圍，人們有95%的信心認為樣本（人群）測量真值是在此范圍。如果可信區(qū)間較窄，說明估計的效應(yīng)值更精確；如果可信區(qū)間較寬，說明效應(yīng)的估計值的精確度較差。,38,,39,權(quán)重（加權(quán)）weigh,在meta-分析中, 簡單地進行效應(yīng)值的均數(shù)計算會造成誤導(dǎo)每一個研究被賦予一定的權(quán)重 大樣本研究由于效應(yīng)估計值更為精確(更可靠)，在匯總分析中具有

24、較大的權(quán)重 小樣本研究由于估計值不夠精確(欠可靠)，賦予的權(quán)重較小,Meta分析的合并效應(yīng)量為各獨立研究的加權(quán)平均數(shù),40,權(quán)重的計算,各研究對合并效應(yīng)量的貢獻大小不等，根據(jù)事件發(fā)生率和樣本含量分配權(quán)重，然后根據(jù)各研究的權(quán)重計算出合并效應(yīng)量平均權(quán)重的計算公式為：,Ti：—研究i的療效估計值Wi：—該研究在全部研究中所分配的權(quán)重。,41,二分類變量meta分析常用的統(tǒng)計方法,倒方差法（woolf’s method）M

25、-H法（Mantel-Haenszel）Peto法,42,二分類變量效應(yīng)量方差的計算公式,43,倒方差法,基本思想：根據(jù)標準誤（SE）計算方差的倒數(shù)而獲得各研究的權(quán)重。通過此法，具有較小標準誤的大規(guī)模研究獲得的權(quán)重大于具有較大標準誤而規(guī)模較小的研究，這種分配權(quán)重的方法減少了合并效應(yīng)量的不確定性。使用固定效應(yīng)模型分配權(quán)重。平均權(quán)重計算公式為：,Ti：—研究i的療效估計值Si：—該估計值的標準誤。,44,M-H法,權(quán)重中反應(yīng)了標準誤的

26、變化，適合小樣本含量和事件發(fā)生較多的研究。,45,Peto法,適用于大型研究的小效應(yīng)量的合并分析，包括生存資料、實際事件數(shù)（O）和理論數(shù)（E）差值的比較。步驟為：1、計算各研究的實際數(shù)（O，Observed enents）和理論數(shù)（E,expected enents ）。2、計算各研究（O-E）及其總和。3、計算各研究的精確方差V及其總和（V：研究權(quán)重）；4、比較實際差值與其方差：,46,倒方差法、M-H法和Peto法權(quán)重差異,

27、三種方法由于在分配權(quán)重方法上的差異，各研究的權(quán)重可出現(xiàn)很大的差異，但對合并效應(yīng)量的影響可能不會太大。OR、RR、RD的選擇一般原則如下：小事件選擇Peto OR或M-H OR，大事件選擇RR。但由于OR和RR是相對效應(yīng)量，往往不能反映實際效應(yīng)量的大小。如兩種不同藥物做了兩個治療的研究，每個研究的治療組和對照組各100人，研究1治療組治愈40人，對照組治愈20人，則OR=2；研究2的治療組治愈數(shù)為20例，對照組為10例，RR=2，僅從R

28、R看療效相同。但使用RD來表示時，前者的RD為20%，后者為10%，療效的優(yōu)劣一目了然。,47,連續(xù)性變量meta分析常用的統(tǒng)計方法,1、均數(shù)差：MD=2、權(quán)重的計算：與倒方差法權(quán)重計算公式同，即3、按照公式合并效應(yīng)量。,加權(quán)均數(shù)差與標準化均數(shù)差,加權(quán)均數(shù)差,標準化均數(shù)差1、均數(shù)差的計算和權(quán)重的計算，同上。2、均數(shù)差標準化：SMD=MD/SD，SD的計算見下。3、按照公式合并效應(yīng)量，公式同上。,48,SMD的計算,Standa

29、rdized mean difference solution：express in standard units:effect size(ES) SMD=MD/SD=ES,,,49,Meta分析中的異質(zhì)性（heterogeneity）,系統(tǒng)綜述中納入的研究會有較大不同，研究中任何變異的情況都可被稱之為異質(zhì)性。異質(zhì)性總是存在的，但鑒定研究間的異質(zhì)性十分重要。,50,異質(zhì)性的類型,臨床異質(zhì)性(概念上的異質(zhì)性)：如對象特征、

30、診斷、干預(yù)、對照、研究地點、評價結(jié)局等不同方法學(xué)異質(zhì)性：研究設(shè)計與質(zhì)量不同統(tǒng)計學(xué)上的異質(zhì)性：不同試驗中觀察得到的效應(yīng)，其變異性超過了機遇(隨機誤差)本身所致的變異性,51,臨床異質(zhì)性產(chǎn)生的原因,對象：研究間納入/排除標準差異研究設(shè)計：隨機、盲法、樣本大小研究場所：入院偏倚治療措施：變異性，辨證論治，復(fù)雜干預(yù)評價結(jié)局：結(jié)局定義與測量不同平均效應(yīng)值是否具有臨床意義?,52,如何檢驗異質(zhì)性,圖形審查 如果

31、每個研究結(jié)果的可信區(qū)間互不重疊，則研究間的差異很可能具有統(tǒng)計學(xué)上的顯著性。對同質(zhì)性檢驗的統(tǒng)計學(xué)檢驗1、異質(zhì)性的定性分析 采用卡方檢驗和P值?？ǚ街翟贑ochrane中又稱Q值。Q值相對于自由度（文獻數(shù)-1）越大，P值越小，則存在異質(zhì)性的可能性越大；反之越小。該法不是很可靠的檢驗尤其是對于小樣本試驗或試驗數(shù)有限。2、異質(zhì)性的定量分析􀂊I2 =[(Q-df)/Q]×100%, Q=

32、卡方值，df=n-1; I2 50% 較明顯的異質(zhì)性， I2 >75% 高度異質(zhì)性,53,如何處理研究間存在的顯著性異質(zhì)性,提醒系統(tǒng)綜述的讀者注意，并對匯總資料作出解釋時要慎重探討造成差異的可能原因，并力圖加以解釋 ◆核對資料提取有無錯誤？ ◆研究設(shè)計的質(zhì)量如何? ◆劑量有無差異? ◆對象特征方面有無差異?

33、,54,模型的選擇,依據(jù)異質(zhì)性檢驗的結(jié)果： ◆如果異質(zhì)性檢驗的結(jié)果P＞0.05，可認為各研究間不存在異質(zhì)性，可采用固定效應(yīng)模型，主要統(tǒng)計方法包括：Mantel-Haenszel法、Peto法和General variance-Based法； ◆如果異質(zhì)性檢驗的結(jié)果P≤0.05，可認為各研究間存在異質(zhì)性，應(yīng)采用隨機效應(yīng)模型，其主要的統(tǒng)計方法有DerSimonianLaird法。,55,Stata軟件簡介,Stata軟件由美

34、國計算機資源中心研制，現(xiàn)為stata公司的產(chǎn)品。1985年推出。小巧玲瓏、操作簡單、統(tǒng)計方法齊全，完美實現(xiàn)了使用簡單和功能強大兩者的結(jié)合，受到初學(xué)者和高級用戶的歡迎。與SAS、SPSS一起被并稱為新的三大權(quán)威統(tǒng)計軟件，是WHO和國際臨床流行病學(xué)網(wǎng)推薦使用的統(tǒng)計分析軟件。,56,Meta分析舉例,定性變量的meta分析定量變量的meta分析方法累積meta分析Meta回歸分析,57,Meta分析舉例----定性資料,Silagy a

35、nd Ketteridge reported a systematic review of randomized controlled trials investigating the effects of physician advice on smoking cessation.數(shù)據(jù)如下：,58,Meta分析舉例----定性資料,a：干預(yù)組戒煙人數(shù)；r1:干預(yù)組總?cè)藬?shù)；c：對照組戒煙人數(shù)；r2:對照組總?cè)藬?shù)；,59,State軟件

36、操作步驟如下,1、命令方式：○gen b=r1-a; /*計算出干預(yù)組未發(fā)生人數(shù)*/○gen d=r2-c; /*計算出對照組未發(fā)生人數(shù)*/ metan a b c d, label(namevar=name, yearvar=year) fixed rr xlabel(0.1,0.2,0.5,0.75,1,1.25,2,5,10),60,Stata軟件操作步驟如下,2、菜單方式：2.1 分別計算干預(yù)組和對照組未發(fā)生人數(shù)。操

37、作如下：Data→Create or Change data →Create new variable,出現(xiàn)如下對話框，如圖填入即可。同理可計算d。,61,Stata軟件操作步驟如下（續(xù)）,2、菜單方式2.2 meta分析。操作如下：User菜單→Meta-Analysis →of Binary and Continuous（metan）,彈出如下對話框：,62,Stata軟件操作步驟如下（續(xù)）,菜單方式2.3 上圖graph op

38、ts選項卡設(shè)置如下：,設(shè)置坐標軸刻度,63,結(jié)果,64,結(jié)果,65,L’Abbe圖的制作過程—異質(zhì)性評價工具,User菜單→Meta-Analysis→L’abbe，出現(xiàn)如下對話框并設(shè)置如下。,66,,67,L’Abbe圖的作用,判斷研究結(jié)果有無異質(zhì)性。L’Abbe圖是以研究中的干預(yù)組事件發(fā)生率相對于對照組事件發(fā)生率作圖，若研究結(jié)果同質(zhì)，則所有點呈直線分布，偏離線過遠，則表明研究結(jié)果不同質(zhì)。圖中圓圈的大小表示效應(yīng)量的大小。,68,G

39、albraith星狀圖—異質(zhì)性評價工具,User菜單→Meta-Analysis→galbraith plot for…，出現(xiàn)如下對話框并設(shè)置如下。,69,,70,Galbraith星狀圖作用及說明,判斷研究結(jié)果有無異質(zhì)性。原理：Galbraith星狀圖是以標準化估計值（如logOR/lnRR/SE相對于其標準誤的倒數(shù)做圖，若散點圖斜率較為接近則說明研究間同質(zhì)）。如上圖，有一個研究落在了95%CI線以外，其它研究的散點斜率差別不是很

40、大，提示研究間有一定同質(zhì)性，但可接受。,71,異質(zhì)性的統(tǒng)計量—H,72,異質(zhì)性評價統(tǒng)計量——H的計算,是通過對統(tǒng)計量Q進行自由度（文獻數(shù)）的校正，H統(tǒng)計量：,73,異質(zhì)性統(tǒng)計量—H的意義,74,漏斗圖的制作過程—發(fā)表性偏倚評價工具,User菜單→Meta-Analysis→funnel Graph,ver…，出現(xiàn)如下對話框并設(shè)置如下。,metafunnel _ES _selogES, var xtitle(risk ration) yt

41、itle(1/SE(Effect size)),75,76,發(fā)表偏倚的評價—Egger、Begg檢驗及Egger圖、Begg圖,步驟：User菜單→Meta-Analysis→publication Bias，出現(xiàn)如下對話框并設(shè)置如下。,77,發(fā)表偏倚檢驗結(jié)果,78,,本質(zhì)為旋轉(zhuǎn)的漏斗圖,79,,80,剪補法（metatrim）—發(fā)表偏倚識別工具,User菜單→Meta-Analysis→trim and Fill Analysis，出

42、現(xiàn)如下對話框并設(shè)置如下。,81,,82,敏感性分析—metainf,敏感性分析，即通過比較納入或排除某些研究進行的meta分析結(jié)果，探討被去除的研究對合并效應(yīng)的影響程度，從而判斷結(jié)果的穩(wěn)定性。且通過比較可了解異質(zhì)性的來源。操作過程：User菜單→Meta-Analysis→influence analysis，metan-based，出現(xiàn)如下對話框并設(shè)置如下。,83,,84,85,,86,NNT—metannt,87,,。,88,M

43、eta分析舉例----定量資料,例：比較氟含量對身體發(fā)育的影響，以女童掌II皮質(zhì)厚度為指標，收集11個研究的數(shù)據(jù)如下，試進行meta分析。,89,State軟件操作步驟如下,操作如下：User菜單→Meta-Analysis →of Binary and Continuous（metan）,彈出如下對話框：,90,結(jié)果,91,92,漏斗圖的制作,93,,94,累積meta分析,意義 累積meta分析（cumulative

44、 meta-analysis）指當(dāng)一個新的研究出現(xiàn)時，將其納入到以前的meta分析中，并重新進行meta分析。 在實施時，一般按照臨床試驗的先后順序，將先實施的試驗進行meta分析，以后每出現(xiàn)一個就納入一個，這樣可提高效應(yīng)的精確性。,95,累積meta分析舉例（選自Meta-analysis in stata中的累積meta分析章節(jié)：鏈激酶治療心肌梗死）,干預(yù)組,對照組,96,Stata操作步驟,Step1：計算兩組未死

45、亡人數(shù)，命令如下： gen nondeath1=pop1-deaths1gen nondeath0=pop0-deaths0step2：計算log(OR)值及其方差，命令如下： gen logor=log(( deaths1/ nondeath1)/( deaths0/ nondeath0)) gen varlogor=1/ deaths1+1/ nondeath1+1/ deaths0+1/ nondeath0Step3：

46、meta分析，命令為： meta logor varlogor,var eform graph(f) id( trialnam) xlab(0.1,0.5,1,2,10) ltr(0.1) rtr(10) cline xline(1) print b2("odds ratio") fmult(1.5),97,Meta分析結(jié)果,98,,99,上例的菜單操作方式,操作如下：User菜單→Meta-Analysis →c

47、umulative,彈出如下對話框：,100,上例的菜單操作方式,101,累積Meta分析,命令如下： metacum deaths1 nondeath1 deaths0 nondeath0, label(namevar=trialnam, yearvar=year) fixed or xlabel(0.1,0.5,1,2,10),102,累積Meta運行結(jié)果,103,Meta回歸,Meta回歸的意義 各研究的

48、療效存在異質(zhì)性時，可用meta回歸(meta-regression)對療效與研究特性的關(guān)系進行分析。 meta回歸是亞組分析的一種擴展，可進行多因素分析，一般要求研究的文獻數(shù)量不少于10個。,104,Meta回歸舉例選自Meta-analysis in stata中的meta回歸分析章節(jié)：BCG預(yù)防結(jié)核）,105,Meta回歸舉例,上例變量的意義為,106,分析過程,gen logor=log(( rt/( nt-

49、rt))/( rc/( nc- rc))) gen selogor=sqrt((1/rc)+(1/( nc- rc))+(1/ rt)+(1/(nt-rt))) meta logor selogor,eform graph(r) cline xlab(0.5,1,1.5) xline(1) boxsh(4) b2("odds ratio-log scale"),107,Meta分析結(jié)果,108,Sort lat

50、,此圖和上圖是一樣的，只不過是按照lat排序后顯示。,109,Meta回歸,命令：metareg logor lat, wsse(selogor) bsest(reml) noiter graph結(jié)果為：,110,Meta回歸分析結(jié)果,111,Meta回歸舉例2（該例選自“丁香園網(wǎng)站”）,,112,步驟,1、先做單因素的meta回歸（itt，alloc,phd無意義）2、將有意義的因素再做多因素的meta回歸（見后）3、結(jié)果的解

51、釋,113,結(jié)果,114,meta分析結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性分析,穩(wěn)定性分析，有：◆符合方案集分析；◆意向性分析◆失安全數(shù)；◆最佳結(jié)果演示◆最差結(jié)果演示以上內(nèi)容詳見《循證醫(yī)學(xué)》（楊克虎主編）,115,meta分析結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性分析,發(fā)表偏倚分析，有：◆漏斗圖法；◆Begg’s法；◆Egger’s法；◆剪補法；,116,與stata有關(guān)的meta分析文獻解讀,文獻1：stata在Meta分析中的應(yīng)用.柏建玲等，20

52、07; 介紹了在進行meta分析時，stata軟件與RevMan軟件相比的優(yōu)勢；并介紹了meta分析的常用命令；通過列舉3個例子，分別介紹了二分類計數(shù)資料的meta分析、計量資料的meta分析和生存分析數(shù)據(jù)的meta分析；最后，將stata軟件和RevMan軟件的功能做了比較。,117,與stata有關(guān)的meta分析文獻解讀(續(xù)),文獻2：應(yīng)用stata軟件的meta分析完成醫(yī)學(xué)科研定量評價.王靜等，2008年.介紹了

53、metan,meta,metap,metacum(舉例),metareg（舉例）,敏感性分析命令metainf和metaninf;發(fā)表偏倚的識別命令metabias和metatrim的用法，并介紹了發(fā)表性偏倚的識別工具，如漏斗圖、Begg’s檢驗和Egger’s檢驗、剪補法如何解讀。,118,與stata有關(guān)的meta分析文獻解讀(續(xù)),文獻3：stata軟件在臨床試驗計量資料效應(yīng)比較的Meta分析中的應(yīng)用.莫傳偉等,2005.該文獻

54、重點介紹了計量資料的meta分析在stata軟件的實現(xiàn)。通過舉例介紹了固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型，尤其介紹了對結(jié)局變量d進行meta分析的stata命令。,119,與stata有關(guān)的meta分析文獻解讀(續(xù)),文獻4：累積Meta分析在stata中的實現(xiàn).張?zhí)灬?2010.介紹了二分類數(shù)據(jù)及計量資料累積Meta分析的常用命令，并通過實例對累積meta分析的命令做了演示，對累積meta分析的結(jié)果進行了詳細的說明。,120,與stata有

55、關(guān)的meta分析文獻解讀(續(xù)),無對照二分類資料的Meta分析方法及stata實現(xiàn).王佩鑫等，2012.簡要介紹了無對照二分類meta分析的原理及方法；通過列舉了3個實例，分別說明當(dāng)結(jié)局指標為患病率，發(fā)病密度和比值時的無對照meta分析在stata軟件中的實現(xiàn)。,121,與stata有關(guān)的meta分析文獻解讀(續(xù)),Stata在Meta分析時異質(zhì)性評價中的應(yīng)用.張?zhí)灬缘?2008.研究間異質(zhì)性評價是Meta分析的重要組成部分，本文介

56、紹了Stata評價異質(zhì)性的各種方法，包括圖示法（含森林圖、L’Abbe圖、Galbraith星狀圖）以及統(tǒng)計學(xué)檢驗法（含Q檢驗、I2檢驗、H檢驗）的命令及實例。,122,與stata有關(guān)的meta分析文獻解讀(續(xù)),Stata在探索異質(zhì)性來源——Meta回歸分析中的應(yīng)用.張?zhí)灬?2009.通過2個實例，介紹了具有1個協(xié)變量和多個協(xié)變量時，如何利用Meta回歸的方法探索異質(zhì)性。,123,與stata有關(guān)的meta分析文獻解讀(續(xù)),St

57、ata軟件在Meta分析發(fā)表性偏倚識別中的探討.王丹等.2008.通過實例，介紹了發(fā)表性偏倚的識別方法，包括漏斗圖、Begg漏斗圖、Egger回歸圖和剪補法漏斗圖法的制作過程，結(jié)果解釋等.,124,與stata有關(guān)的meta分析文獻解讀(續(xù)),漏斗圖的繪制與不對稱檢驗在stata中的實現(xiàn).張?zhí)灬缘龋?009.通過實例，介紹了漏斗圖、Begg漏斗圖、Egger漏斗圖、Galbraith圖以及上述漏斗圖的不對稱性檢驗的命令及結(jié)果說明。

58、另外，分類變量的Meta分析中的偏倚的檢測方法——Egger法和Begg法，與上述文獻的作用同.,125,與stata有關(guān)的meta分析書籍解讀,Meta-Analysis in Stata：An Updated Collection from the Stata Journal.Introduction Meta-Analysis.Michael Borenstein etc.Data Analysis in Systematic