meta分析

Revman,Stata,Meta-disc在诊断试验准确性（DTA）

系统评价中的应用

文献数据摘自《ProGRP与NSE对小细胞肺癌诊断价值的meta分析》 文中提取数据 作者 国家 研究方法 盲法 研究金标病例数 Schneider Stieber Molina Nissan 德国 德国 西班牙 以色列 前瞻 回顾 前瞻 前瞻 -- 回顾 回顾 -- -- -- -- -- -- -- -- 是 是 是 -- -- 连续 病理 -- 病理 298 314 802 162 359 245 326 602 100 144 阳性界值（pg/ml） a 29.1 38.3 50 48 49 53 33.8 50 50 46 b 9.6 11.9 25 22 7.5 17 10.6 8,1 16.3 16.3 a 35 41 134 29 74 117 73 80 25 46 TP FP FN TN 对象 准 b 38 39 114 18 49 110 63 79 19 40 a 18 9 79 6 11 2 22 6 6 9 b 35 44 50 12 10 4 43 26 8 16 a 16 46 41 8 40 29 28 47 9 17

收集整理丁香园郎中1987的关于meta分析的写作！！

一、新手meta分析上路（一）：选题

现在读研的很多学生甚至临床上的医生，迫于某些压力或者是个人兴趣（找虐型），开始学习meta分析，理想的发篇SCI文章，不济的也当学个技术，技多不压身。为什么会找meta做为切入点呢，江湖传言此乃发文神器，某大仙一年发十篇meta的也不是少见。感觉它不用做实验，窝在家一股脑的看文献，整理整理数据，也不耗钱，真是一本万利的生意，尤其适合苦逼的临床医生。也不用养老鼠闻味道，不用陪细胞过夜，不用天天WB，PCR，转染，过表达，etal。长期接触这些生物试剂能活下来的都是命大。。。。。

所以聪明的中国人开始走上了meta这道“不规路”，早上发，中午发，天天发，发。。。。

好了，扯了那么多没用的，入正题，想发一篇文章，首先是要选好一个题目。我可以负责任的告诉大家，你今天选题的高度决定了你日后发文的高度。所以磨刀不误砍柴工，好好选题，良好的开端是成功的一半（好一碗鸡汤）。 那么问题来了，怎么选题呢？结合我个人的经验，我认为良好的优质的题目有以下几个特点：

1.是临床现有的争议点，大家对此还不是很统一，指南也模棱两可。

2.对现有的操作的一种challenge,如

Meta分析中的软件应用

可用于Meta分析的软件

商业软件：COMPREHENSIVE META MetaWin,EasyEA 2001 ANALYSIS ,

自由软件： RevMan(Review Manager) , Meta-Stat , Epi Meta, Meta-DiSc,Meta-Test,Meta-Analyst

通用统计软件中有Meta-analysis的程序：STATA,SAS,SPSS,WinBUGS,NCSS

RevMan简介

RevMan 是 国 际 Cochrane 协 作 网 为 系 统 评 价 (systematic review)工作者所提供的专用软件， 是Cochrane系统评价的一体化、标准化软件。从计算机软件的角度来看，它主要包括了 Cochrane 系统评价的文字处理与 Meta 分析两 大功能。是目前 Meta 分析专用软件中较成熟的 软件之一。

RevMan的特点

RevMan虽然简单易学，但只提供了对计数资 料 OR 、 RR 和 RD 的合并方法和计量资料如呈 正态分布的资料的合并方法。RevMan缺乏诊断性试验的 Meta分析和 Meta 回归的功能。

Stata 简介

Stata 是一个功能强大而又

Meta分析：解读森林图和漏斗图

前面已经介绍过二分类资料的Meta分析，今天给大家介绍连续性资料的Meta分析实现步骤，解读森林图和漏斗图。

1数据整理对于连续性资料，效应量有均数差（MD）和标准化均数差（SMD），原始资料的数据我们需要提取试验组和对照组的均数，标准差和样本量。数据整理成上面的形式。02连续性资料的Meta分析在Reman上的步骤纳入研究和添加比较的过程和二分类资料的过程一样，我就不再介绍了。接下来直接介绍添加结局指标和添加结局指标数据的步骤：（1）添加结局指标

（2）添加结局指标数据按照上述步骤纳入所有的研究： 将纳入的研究的数据添加到相应的位置，结果如下： （3）解读森林图图中的点代表单个研究的效应量，点的大小代表该研究的权重，即该项研究对Meta分析的贡献度；横线代表该效应值的可信区间；图中的菱形则代表合并后的结果。图中的直线是无效线，用于判定合并效应量有无统计学意义。若菱形与该直线相交，则代表两组的差异没有统计学意义。从上图也能看出异质性检验结果，在Revman中，主要通过Q统计量和I2统计量进行异质性检验。Q统计量是服从自由度为K-1的卡方分布，本质是卡方检验，属于异

质性定性分析的方法，一般认为当P<

Meta分析：解读森林图和漏斗图

前面已经介绍过二分类资料的Meta分析，今天给大家介绍连续性资料的Meta分析实现步骤，解读森林图和漏斗图。

1数据整理对于连续性资料，效应量有均数差（MD）和标准化均数差（SMD），原始资料的数据我们需要提取试验组和对照组的均数，标准差和样本量。数据整理成上面的形式。02连续性资料的Meta分析在Reman上的步骤纳入研究和添加比较的过程和二分类资料的过程一样，我就不再介绍了。接下来直接介绍添加结局指标和添加结局指标数据的步骤：（1）添加结局指标

（2）添加结局指标数据按照上述步骤纳入所有的研究： 将纳入的研究的数据添加到相应的位置，结果如下： （3）解读森林图图中的点代表单个研究的效应量，点的大小代表该研究的权重，即该项研究对Meta分析的贡献度；横线代表该效应值的可信区间；图中的菱形则代表合并后的结果。图中的直线是无效线，用于判定合并效应量有无统计学意义。若菱形与该直线相交，则代表两组的差异没有统计学意义。从上图也能看出异质性检验结果，在Revman中，主要通过Q统计量和I2统计量进行异质性检验。Q统计量是服从自由度为K-1的卡方分布，本质是卡方检验，属于异

质性定性分析的方法，一般认为当P<

关于Meta分析中的森林图解析：

1、OR在统计学中是指比值比、优势比，英文全称是（odds ratio).它的具体意思是在病例－对照研究中，描述疾病与危险因素关联的指标。OR通常适用于病例对照研究。由于在病例对照研究中无法获得病例组与对照组的确切发病率，只能获得病例组和对照组的暴露频率，因此不能直接用相对危险度描述疾病与危险因素的关系。如： 病例组暴露某一事件的优势（odds)=a/b 对照组暴露某一事件的优势（odds)=c/d

病例组和对照组暴露某一事件的优势比为OR=(a/b)/(c/d)=ad/bc

a表示在病例组中暴露某一事件后得病得人，b表示在病例组中没有得病的人 c表示在对照组中暴露某一事件后得病得人，d表示在病例组中没有得病的人 >1 暴露与疾病的危险度增加 正相关 <1 暴露与疾病的危险度减少 负相关 =1 暴露与疾病的危险度无关 无相关

2、OR，即比值比（odds ratio），是病例对照研究中表示疾病与暴露之间联系强度的指标，又称为比数比，优势比，交叉乘积比。

楼上说描述疾病与危险因素关联的指标是不准确的，因为这个暴露不一定是危险因素，也可能是保护因素或者既不是保护因素也不是危险因素。

暴露史 病例 对照 合计 有 a b a+b=n1 无 c d c+d=n0

合计 a+c=m1 b+d

Meta分析在临床研究中的应用

Meta分析在临床研究中的 Meta分析在临床研究中的 应用

Meta分析在临床研究中的应用

临床医生注重实际，病人如何诊疗，介绍的疗法 病人是否有益，可惜有时刊出的报告意见分岐， 令人困惑，如链激酶治疗心肌梗死，当文献累计 报告了8篇时，意见不一。3份研究说链激酶治疗 心肌梗死有效，统计学上有显著意义，2份研究也 说有利，但没有统计显著性，还有3份研究说其效 果不及对照药，统计学也无显著意义。如何从说 法不一定研究中获得较可靠的统一的结论，这是 医学研究中的问题。Meta分析就是为解决这类问 题而建立的一种分析分法。

Meta分析在临床研究中的应用

一.概念 是对具有相同研究目的和手段且相互 独立的多个研究结果进行定量的系统评 价的一种研究方法，是系统评价的主要 技术之一。

Meta分析在临床研究中的应用

1976年，英国教育心理学专家Glass首次将 这类合并统计量的文献综合研究方法称为 Meta分析。 20世纪80年代中期，Meta分析被逐步引入 到临床随机对照试验以及流行病学研究中。

Meta分析在临床研究中的应用

二.目的 1.增加统计学检验效能： 很多时候单个研究结果没有统计学意义 并不等于没

医生如何书写系统评价和meta分析?

　　摘要：当针对某一临床问题的高等级临床试验很少时，对系统评价的结果解释就比较困难。但是，如果坚持使用严格的评价方法(包括全面的文献检索、主要研究的质量评价、恰当的统计学方法、对估计值和偏倚风险的信度评估等)，就可以将偏倚风险降到最低，并可能得出有用的结论。

　　因此，本文的目的是：(I)总结外科学领域全面严格的系统评价和meta分析的重要特征;(II)强调几个未广泛应用的统计学方法，相对于传统的两两对照数据合成，这些方法可能会开阔更广泛有趣的视野;(III)为全面分析和结果撰写提供一个指南。

　　1、构建临床问题

　　在检索文献之前，必须先构建好既清晰准确又适于做系统评价或meta分析的临床问题。为了改善现有临床认知、实践、指南和决策，仔细评估临床问题的意义和适用性是非常重要的。

　　构建临床问题有一个公认方法就是采取PICO格式。PICO即清晰的定义研究人群(P),干预(I),对照(C),结局(O)(1)。例如，在最近一篇无缝合主动脉瓣置换的系统评价和meta分析(8)中，研究人群定义为需要进行外科主动脉瓣置换的患者(P),干预是微创主动脉瓣置换(I)，对照是传统主动脉瓣置换(C)，结局包括围手术期死亡率和并发

频率学视角下的网状meta分析及其结果解读

自meta分析问世以来，每年发表的文献不断增多，显示出一幅欣欣向荣的景。不用做实验，收集文献，一台电脑，一个数据库即可，省力又省钱，说是临床神技不为过。然而，随着写的人越来越多，普通的meta分析越来越难找到主题，投稿越发的困难。目前，较火的meta分析要算是网状meta了。相对于普通meta，网状meta的优势显而易见。目前，网状meta又可以分为基于贝叶斯理论和频率学理论两大派。贝叶斯的网络meta分析可用winbugs实现，可惜，单独的winbugs并无作图功能，无法给出森林图等图形化结果，目前普遍的方法是结合R软件或stata软件，读取winbugs计算结果进行作图。其次，单独使用R软件也能实现贝叶斯的网状meta分析，缺陷在于只能实现一致性模型，假如结果存在不一致的情况，仍然要借用winbugs计算。Winbugs的缺陷除了不能作图，还存在编程困难的问题，对于医学专业学生来说，编程是一项极为复杂的事，虽然能找到基本代码进行修改，但是如何修改，如何软件的互相调用，也是一大难题，稍有不慎，代码出错极难解决。网状meta的另一个方法是基于频率学派的，此方法只要stata就能完全操作，包括结果的可

Meta-分析的统计学基础王洪源 北京大学公共卫生学院 流行病学与卫生统计学系 why_w@

一、 概

述

什么是循证医学 Evidence-based medicine (EBM) 循证医学是在对个体病人制定临床 决策时应基于当前最佳的科学研究 成果。

循证医学是最佳的证据、临床经验 和病人价值的有机结合。

用X线进行乳腺癌筛查 Mammography for breast cancer is an established screening method Is screening with mammography justifiable? Gotzsche & Olsen [Nordic Cochrane Centre] conducted a systematic review in 2000 and updated it in 2001. They identified 8 large RCTs on this topic, with over 182,000 women randomized

The authors found that no trial data were of high quality– Two w