二分类变量meta分析方法Word下载.docx

二分类变量meta分析方法Word下载.docx

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v=MjQzNzBETXA0OUZZb1I4ZVgxTHV4WVM3RGgxVDNxVHJXTTFGckNVUkwrZlkrWnJGQ3JtVUxyTUpqelNkckc0SDk=

RevMan5下载地址,http:

//tech、cochrane、org/revman/download,下载安装好后,出现这个图标。

一、打开RevMan5、3软件,出现如下图的界面,点击Close。

二、创建一个新的系统评价

1、新建一个系统评价

从菜单选择

File（文件）

New（新建）

点击Next（下一步）

2、选择系统评价类型

在此我选择Interventionreview（干预评价）

3、输入系统评价的标题

以“依帕司她治疗糖尿病周围神经病变疗效的Meta分析”为例:

4、选择系统评价的类型

在此我选择Fullreview（全文）

点击Finish（完成）弹出界面如下:

三、添加纳入研究

1、展开面板

点击大纲面板中Studiesandreference（研究与参考文献）旁的钥匙图标,再次点击

Referencestostudies（研究的参考文献）旁的钥匙图标,如下图:

2、添加纳入研究

右键点击Includestudies（纳入研究）

选择AddStudy（添加研究）

要此我用“谷明军2008”,注:

研究名称通常为“作者+发表年份”

4、选择研究来源

点击Next（下一步）接受默认选项,,

注:

可以选择四种来源:

①已发表研究（未检索未发表研究）

②已发表研究与未发表研究

③未发表研究

④已发表研究（检索但未包含未发表研究）

5、输入研究发表年份

点击Next（下一步）,添加发表年份:

6、添加研究识别码

点击Next（下一步）,添加研究识别码,本研究不添加。

7、添加下一个纳入研究

点击Next（下一步）,选择Addanotherstudyinthesamesection（继续添加下一个研究）

点击Continue（继续）

重复上述步骤,完成所有文献的纳入

8、展开面板

点击Includedstudies旁的钥匙图标,展开Includedstudies,可查瞧10项纳入研究已添加进RevMan中。

四、添加比较与结局

1、添加比较

右击Dataandanalysises（数据与分析）

选择AddComparison（添加比较）

2、输入比较名称

在此我输入“依帕司她”

3、添加结局

选择Addanoutcomeunderthenewcomparison（在该比较下添加结局）

4、选择数据类型

点击Continue（继续）,选择Dichotomous（二分类变量）,点击Next

5、输入结局名称

在此我输入“治疗DPN”

点击Next

6、选择分析方法

接受默认选项,点击Next

研究中常用的效应量指标包括:

①连续型变量资料有WMD（加权均数,weightedmeandifference）与SMD（标准化均差standardizedmeandifference）。

②二分类资料的效应值指标有相对危险度（relativerisk,RR）、比值比（OddsRatio,

OR）、危险度差值（Riskdifference,RD）。

③若为等级资料或多分类资料,由于受方法学限制,数据需要转化成上述两种类型。

④生存资料的效应指标就是危险比（hazardratio,HR）有时候也可当作二分类变量处理,采用RR、OR或RD。

7、为结局添加相关研究

选择Addstudydataforthenewoutcome（为该结局添加研究数据）

8、选择纳入研究

按Ctrl,用鼠标左键点击纳入文献,选择全部10个纳入研究,点击Finish（完成）

9、录入数据:

（参考原文献）

纳入研究

实验组（EXperimental）

对照组（Control）

有效数（Events）

总例数（Total）

刘海君2007

33

40

9

录完后如下图

五、数据分析:

1、

I2=44%,存在中度异质性,所以用（随机效应模型）,

点击（固定效应模型）,变为（随机效应模型）,

2、森林图,点击

但大家要注意红框内坐标的改变,点击,如下图

点击OK,点击,如下图:

参考文献中的左右坐标弄错了,为什么？

大家参考文献《Meta分析的森林图及临床意义》http:

QueryID=14&

CurRec=1&

filename=ZZXZ200403010&

dbname=CJFD2004&

v=MjYzMDg3RGgxVDNxVHJXTTFGckNVUkwrZlkrWnFGaW5uVmJ6TFB6ZlRkTEc0SHRYTXJJOUVaSVI4ZVgxTHV4WVM=

这个就是保存图片（森林图也就是一样）,就是保存在电硬盘里,保存为*、eps格式的可以在AI软件中进一步修图。

得到的图片质量更高,这个根据编辑的要求,发SCI一般就要精修图。

粘贴复制,保存在本文件的中,如下图。

3、调整图像

点击

一般选项卡:

分析方法选项卡:

分析细节选项卡:

图像选项卡:

六、亚组分析:

由于这个研究存在中度的异质性,故根据对照组不同药物的种类分为几个亚组来探讨异质性,如下操作:

1、点击大纲面板中右键

点击（添加结果）

2、添加比较组

3、点击Finish,右键大纲面板中的点击（添加亚组）,

添加亚组中结果名称,在此我以“维生素B12“为例

点击Next,选择（添加另一个亚组名称）

点击Next,选择,点击

添加亚组完成,点击Finish。

回到大纲面板,如下图:

右键,（添加数据）,选择研究。

点击Finish,同上右键,点击,

同上添加亚组的数据,完成后如下图,

输入数据后,如下图:

结果森林图:

总异质性I2=44%,与不分亚组时相同。

各亚组间异质性为0,表明各亚组间不存在异质性。

说明,对照组不同药物种类不就是造成本研究中度异质性的原因。

（假如总异质性I2<

44%,就考虑对照组不同药物可能就是造成本研究中度异质性的原因）

七、敏感性分析:

敏感性分析就是用来分析研究结论的稳定如何的分析方法,原始研究的质量影响着Meta分析的改变方法进行分析的结果与原结果差异的大小说明了Meta分析的稳定性就是否存在发表偏倚。

敏感性分析的一种方法就是通过纳入或排除某些资料,本研究就是排除低质量文献,利用森林图进行分析。

从文章中的表可以瞧出“郭明仁”,“康后生”2项研究质量偏低,因此将这2项剔除,进行敏感性分析。

1、回到大纳面板,点击前的钥匙,点击前的钥匙,右键选中需要删除的研究,

点击（删除研究）,删除两项研究后如下图:

2、左键双击大纲面板中的,弹出下面的界面:

3、点击,出现森林图

进行敏感性分析后的森林图,如下图:

I2=0,与初步分析结果不一致,说明“郭明仁”,“康后生”2项研究具有高度偏倚。