meta分析

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诊断性试验Meta分析

标签:文库时间:2025-03-17
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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

meta分析的写作思路 - 图文

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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(北京大学)

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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

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