诊断性试验Meta分析报告Word文件下载.docx

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病理

298

29.1

9.6

35

38

18

16

13

229

212

Stieber

回顾

314

38.3

11.9

41

39

9

44

46

48

218

183

Molina

西班牙

802

50

25

134

114

79

61

548

577

Nissan

以色列

162

22

29

6

12

8

19

119

113

Shibayama

日本

359

49

7.5

74

11

10

40

65

234

235

Lamy

法国

是

245

53

17

117

110

2

4

36

97

95

Takada

326

33.8

10.6

73

63

43

28

203

182

Yamaguchi

602

8,1

80

26

47

469

449

Sun

中国

100

16.3

15

60

58

Yang

144

23

72

注：

表中10个原始研究均使用酶联免疫吸附测定法检测阳性界值；

TP=真阳性数；

FP=假阳性数；

FN=假阴性数；

TN=真阴性数a:

ProGRP,b:

NSE

Revman5.2

新建诊断试验准确性（DTA）系统评价模板

添加所有纳入研究

此处对每篇文献QUADAS2质量特征进行描述，以便探讨异质性来源及作表图

数据分析里面添加所要研究的待评价诊断试验

可计算相关指标（似然比及诊断比值比和单独在干预系统评价里面作森林图）

添加分析里面制作SEN和SPE森林图及SROC曲线，可对数据进行重新制定

设置参数

若用户对上图窗口中的统计分析显示的结果不满意，可点击右上角的属性按钮

）;

或依次展开树形目录分支"

DataandAnalyses→Analyses→ProGRP"

，选中"

ProGRP"

并单击右键，选择"

Properties…"

，弹出属性设置对话框。

在图对话框中，可对统计指标（General）、SROC图、森林图和异质性来源的参数进行设置，并点击"

Apply"

使其生效，见下图。

亚组分析（假如，原文没做）

QUADAS-2偏倚表（图）制作

异质性来源

◆在DTA系统评价里面不能直接进行似然比、诊断比值比的森林图以及各指标漏斗图制作，但可以改变四个表数据模式或直接计算相关指标，添加入干预性系统评价模板中进行制作及查看异质性、发表偏倚（漏斗图）。

Stata12

一拟合双变量混合效应模型：

midas命令

1.计算所有诊断试验统计学指标（敏感度、特异度、似然比、诊断比值比等）及异质性检验统计量:

2.绘制敏感度、特异度森林图:

3.绘制ROC曲线图：

4.绘制漏斗图，识别发表偏倚:

STATISTICALTESTSFORSMALLSTUDYEFFECTS/PUBLICATIONBIAS

5.绘制似然比森林图:

6.绘制诊断比值比森林图：

7.绘制验前概率、验后概率图：

验前概率=患病率，验后概率=验前概率*似然比

二拟合HSROC模型：

metandi命令

1.合并统计量命令

2.绘制SROC曲线

Meta-disc14

表2Meta-Disc软件的主要功能

主要功能

说明

Describingprimaryresultsandexploringheterogeneity

描述原始结果和探索异质性

●Tabularresults

●将结果以表格形式列出

●Forestplots（sensitivity,specificity,LRs,dOR）

●以森林图形式显示灵敏度、特异度、似然比和诊断比值比

●ROCplanescatter-plots

●ROC平面散状图

●Cochran-Q,Chi-Square,Inconsistencyindex

●判断研究间异质性

●Filtering/subgroupingcapacities

●亚组分析

ExporingThresholdeffect

探讨阈值效应

●Spearmancorrelationcoefficient

●Spearman相关系数

●ROCplaneplots

●ROC平面图

SROCcurvefitting.Areaunderthecurve（AUC）andQ

拟合SROC曲线、计算AUC和Q指数

Meta-regressionanalysis

回归分析，探讨异质性来源

●UnivariateandmultivariateMosesandLitteenbergmodel（weightandunweight）

●（加权或未加权）单变量及多变量MosesLitteenberg模型

Statisticalpollingofindices

合并统计量

●Fixedeffectmodel

●固定效应模型

●Randomeffectmodel

●随机效应模型

数据录入

Meta分析

1.探索阈值效应

2.合并效应量、探讨异质性

SummarySpecificity

Study|Spe[95%Conf.Iterval.]TP/（TP+FN）TN/（TN+FP）

--------------------------------------------------------------------------------------

Schneider|0.9270.887-0.95635/51229/247

Stieber|0.9600.926-0.98241/87218/227

Molina|0.8740.845-0.899134/175548/627

Nissan|0.9520.898-0.98229/37119/125

Shibayama|0.9550.921-0.97774/114234/245

Lamy|0.9800.929-0.998117/14697/99

Takada|0.9020.856-0.93873/101203/225

Yamaguchi|0.9870.973-0.99580/127469/475

Sun|0.9090.813-0.96625/3460/66

Yang|0.8890.800-0.94846/6372/81

PooledSpe|0.9300.920-0.940

Heterogeneitychi-squared=77.68（d.f.=9）p=0.000

Inconsistency（I-square）=88.4%

No.studies=10.

FilterOFF

Add1/2toallcellsofthestudieswithzero

3.绘制森林图

4.绘制SROC曲线

5.meta回归分析