HBV感染与肝癌关系的Meta分析
内容摘要：& & & & 作者：叶小华 郜艳晖 张敏 徐英
【摘要】 & 　　目的： 探讨我国人群HBV感染与肝癌的关联程度，为预防决策提供依据。方法： 采用Meta分析法，对根据纳入标准和排除标准筛选出的24篇关于HBV感染与原发性肝癌关系的病例对照研究资料进行定量综合分析，比较固定效应模型和随机效应模型合并OR值的差异，比较剔除质量较差 文献 前后结论的差异，以评价Meta分析结果的稳定性。发表偏移的识别主要有漏斗图分析、线性回归法和失安全系数。结果： 异质性检验χ2=29.59，P=0.16，采用固定效应模型进行Meta分析，合并OR=11.81，95%CI为10.33～13.50。结论： HBV感染与肝癌呈高度相关，我国居民应加强乙肝疫苗的免疫接种。
&&&&&&& 作者：叶小华 郜艳晖 张敏 徐英
【摘要】 & 　　目的： 探讨我国人群HBV感染与肝癌的关联程度，为预防决策提供依据。方法： 采用Meta分析法，对根据纳入标准和排除标准筛选出的24篇关于HBV感染与原发性肝癌关系的病例对照研究资料进行定量综合分析，比较固定效应模型和随机效应模型合并OR值的差异，比较剔除质量较差 文献 前后结论的差异，以评价Meta分析结果的稳定性。发表偏移的识别主要有漏斗图分析、线性回归法和失系数。结果： 异质性检验χ2=29.59，P=0.16，采用固定效应模型进行Meta分析，合并OR=11.81，95%CI为10.33～13.50。结论： HBV感染与肝癌呈高度相关，我国居民应加强乙肝疫苗的免疫接种。 本文由大论文下载中心整理
【关键词】 & 乙型肝炎病毒； 肝癌； Meta分析
　　我国是原发性肝癌（以下简称肝癌）的高发地区，特别是江苏的启东、海门，上海的崇明、南汇，浙江的舟山、岱山，福建的厦门、同安，广东的中山、顺德，广西的扶绥、隆安等高发地区，肝癌死亡率大于30/10万。目前研究较多的肝癌主要危险因素有：乙型肝炎病毒(HBV)、黄曲霉毒素、饮水、酒精、肝硬化、血吸虫病以及遗传因素等等。肝癌死亡率高，病因复杂，引起了众多学者对肝癌病因的关注，并相应进行了大量的研究。由于研究的人群、年龄、地域、观察终点、观察方法等的不同，导致HBV感染与肝癌关系的流行病学研究结果多不一致。为此本研究在文献检索的基础上，采用Meta分析的方法对我国近10多年来有关HBV感染与肝癌关系的流行病学资料进行综合定量分析，以探讨目前我国人群中HBV感染状态与肝癌发生的关系，为制定预防策略提供理论依据。
　　1&& 与方法
　　1.1& 资料来源&&& 　　通过 计算 机检索 中国 文献库和文献追溯的方法，收集国内1993年1月～2007年 7 月间公表的关于HBV感染与肝癌关系的文献。本研究不包括尚未公开发表的文献。中文检索词包括：“原发性肝癌”、“乙型”、“病毒性肝炎”、“危险因素”、“病例对照研究”。
　　1.2& 文献纳入标准&&& 　　1993年1月～2007年7 月间国内外公开发表的文献；研究对象是中国人群；研究设计是病例对照研究；研究内容是HBV感染与原发性肝癌的关系，其中“HBV感染”定义为血清标志物HBsAg、HBeAg、Anti?HBe、Anti?HBc和HBV DNA中任一项阳性；文献的原始资料提供OR值及95%CI，或所提供的数据可转化为OR值及95% CI。
　　1.3& 文献排除标准&&& 　　对文献进行质量评价，排除重复报告的文献；报告信息太少以至无法利用的研究；未提供病例及对照来源；病例诊断标准不明确；无对照组；资料分析方法有误或不提供；未提供OR值及95 %CI或可以转化为OR值及95 %CI的数据；队列研究的文献；综述文献等。
　　1.4& 资料分析&&& 　　按照Meta分析的要求整理数据，建立数据库，并核校数据。应用Review manager4.2对HBV感染与肝癌的关系进行分析，以比值比（odd radio，OR）为效应指标，计算合并OR及95％可信区间。对研究文献所得的OR值进行异质性检验，若检验结果不拒绝零假设，可以采用固定效应模型（Mantel?Haenszel法）；若拒绝零假设，应采用随机效应模型（DerSimonian and Laird法）。资料的敏感性分析［1］主要是：①比较选择不同统计模型时，效应合并值的差异；②比较剔除样本含量较少的文献前后，结论的差异。发表偏倚的识别：漏斗图（funnel plots）分析、线性回归法和失安全系数（fail?safe number）法。
　　2& 结果
　　2.1& 研究资料的基本特征&&& 　　本研究共检索到中文文献69篇，对文献进行质量评价，根据文献的纳人和排除标准，最后筛选出24篇HBV感染与肝癌关系的研究进行Meta分析。文献情况见表1。
　　2.2&& Meta分析结果&&& 　　24篇文献经异质性检验，χ2=29.59，P=0.16，提示采用固定效应模型进行Meta分析，合并OR为11.81（95％CI为10.33～13.50）。总体效应检验，Z=36.14，P＜0.00001，具有统计学意义，结果见图1。
　　表1& HBV感染与肝癌关系的文献　（略）　
　　图1& HBV感染与肝癌关系的Meta分析（略）
　　2.3& 敏感性分析&&& 　　①比较固定效应模型和随机效应模型的Meta分析结果：随机效应模型估计出合并OR值为11.90（95%CI为10.21～13.88），与固定效应模型结果基本一致；②比较剔除样本含量较少的文献前后Meta分析结果：本次研究的资料中有3篇文献［8,23,24］样本量较少，其病例/对照数分别为50/50、52/52、90/40，对这些研究剔除后进行meta分析，合并OR为11.64（95%CI为10.15～13.34 )和剔除前结果相近。
　　2.4& 发表偏倚的识别&&& 　　如图2所示，漏斗图基本对称，大部分资料对应的点位于95%可信区间内；线性回归法结果表明t=1.32，P=0.20&0.05，因而不拒绝截距a=0的假设，表明漏斗图是对称的；失安全数为14075，远远大于5k＋10＝130，即需至少14075篇阴性结果文献才能推翻HBV感染与肝癌相关的结论，表明本研究可忽视发表偏倚的影响。图2& HBV感染与肝癌关系的漏斗图
　　3&& 讨论 &&& 　　罗瑞红等［25］开展的中国人群HBV感染与原发性肝癌关系病例对照研究的Meta分析，合并OR为11.34（95％CI为8.72～14.75）。本次研究严格按照纳入标准和排除标准筛选文献，剔除质量较差的文献，运用Meta分析方法估计合并OR为11.81（95％CI为10.33～13.50），与罗瑞红的研究结果非常相近。但是本次研究中OR值的可信区间更窄，本次研究的估计结果更为可信。
阅读：1 次
最近更新 & & &
　　　同意评论声明
　　　发表
尊重网上道德，遵守中华人民共和国的各项有关法律法规
承担一切因您行为而直接或间接导致的民事或刑事法律责任
本站管理人员有权保留或删除其管辖留言中的任意内容
本站有权在网站内转载或引用您的评论
参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款
站内搜索：
本站搜索：
搜索文章：
关键词(最好2至4个字)论文内容作者
　搜索资源.系统综述与meta分析.ppt -max上传文档投稿赚钱-文档C2C交易模式-100%分成比例文档分享网
.系统综述与meta分析.ppt
文档名称：.系统综述与meta分析.ppt
格式：ppt&&&大小：8.22MB&&&总页数：113
可免费阅读页数：113页
下载源文档需要：18元人民币
预览与实际下载的一致，文档内容不会超过预览的范围，下载前请务必先预览，自行甄别内容是否完整、是否存在文不对题等情况（本网站为文档分享平台性质），一旦付费下载，本站不支持退款
我已知晓：实际下载内容以预览为准！
文档介绍：许多问题困扰着各位！Hyperglycemiaiscommoninacutelyillpatients,includingthosetreatedinintensivecareunitsICUs.Theoccurrenceofhyperglycemia,inparticularseverehyperglycemia,isassociatedwithincreasedmorbidityandmortalityinavarietyofgroupsofpatientsTrialsexaminingtheeffectsoftighterglucosecontrolhavehadconflictingresultsSystematicreviewsandmeta-analyseshavealsoledtodifferingconclusions.Nevertheless,manyprofessionalorganizationsrecommendtightglucosecontrolforpatientstreatedinICUs.Barrierstowidespreadadoptionoftightglucosecontrolincludetheincreasedriskofseverehypoglycemia,thedifficultyinachievingnormoglycemiaincriticallyillpatients,andtheincreasedresourcesthatwouldberequired.多中心的RCTMeta分析的定义采用统计学方法，将多个独立的、针对同一个临床问题，可以合成的临床研究综合起来进行定量分析。中文译名：荟萃分析，汇总分析、集成分析、二次分析、衍生分析等Meta分析的目的增加统计学的检验功效评价研究结果的不一致性，解决研究中的矛盾增强疗效昔日的贫困村，如今已成为“世外桃源”。
迄今世界最长跨海大桥――港珠澳大桥主体将全线贯通。
声明：本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
　　通过第一阶段的选题和立题学习，大家脑海里应该有了一定的想法，有了好的选题之后，那么你就有了一个初步的概念，接下来小编就把工作量最大的第二阶段发给大家，这个阶段也是需要接触到各种工具和大量知识储备的时候，所以大家需要了解各种文献检索工具，需要熟练运用相关统计软件，这些工作都是要有一定的基础来支撑，那么第二阶段的重要性就可想而知。
　　第二阶段：施行阶段
　　第一步：文献检索
　　在制定文献检索策略时，总体的要求就是查全和查准。
　　需要考虑如下几个方面：
　　1. 圈定搜索数据库（外文有：MEDLINE、the Cochrane library、医学文摘、TOXLINE、OVID、EMBASE、ISI Web of Science、EBSCO等；国内有：维普全文VIP、CNKI、万方数据库）
　　2. 确定语言类型：包括所有英语和非英语的文献；
　　3. 明确需要包含的研究类型：仅包含RCT，还是病例对照试验，队列研究等。
　　4. 明确暴露因素/治疗方法
　　5. 筛选关键词：这将直接影响文献检索的准确性和敏感性，也关系到指定检索策略。
　　- 关键词需要根据研究问题本身来确定；
　　- 对于每一个关键词尽量包含所有可能的表述形式；
　　- 可以尝试几种关键词组合以搜最合适的文献。
　　6. 检索获取摘要和全文：其中联系专家是一种很好的方式，不仅可以获取全文，甚至可以询问文献中的细节帮助后续使用文献。建议搜索文献引用名单，可以增加文献搜索的全面性。
　　在例文中，作者搜索了所有英语和非英语的文章，包括：
　　Medline、Cochrane对照试验注册、Embase、专家、搜索文献引用名单、在美国骨骼和矿物质研究协会中的摘要。在搜索的过程中，主要使用的医学关键词包括“vitamin D” OR “vitD”， “falls” OR “accidental falls”、“human”等。
　　第二步：根据纳入/排除标准完成文献选择
　　总体来说，首先在计划书中需要描述纳入/排除标准，且这些标准不应该是看了搜索的文献后制定的，而是应从评价问题出发直接得出。
　　在文献筛选过程中，首先，需要由两位研究者独立通过对文献的题目和摘要进行初筛，初筛后的文献通过阅读全文进行二次筛选，然后交叉核对筛选结果，如果有分歧则通过共同讨论决定是否纳入，必要时可有第三位研究者协助解决。如果文中信息不全或信息不清楚，与原始研究作者联系获取信息。在筛选过程中，需要记录你每个步骤的选择和排除原因。至于被排除的文章，则需要在灵敏度分析中进行分析。
　　如例文，在这个文献中，已提前确定了纳入和排除标准，包括：仅包含RCT研究，参加人群平均年龄≥60岁，排除酗酒人群、健康不稳定人群等，而所排除的研究在灵敏度分析中进行了分析。
　　下面的这个流程表描述了整个meta分析纳入和排除的过程，这个流程表在meta分析中一般都是必要的。
　　第三步：资料选择和提取
　　资料提取是从符合纳入要求的文献中摘录用于系统评价的数据信息，所提取信息必须是可靠、有效、无偏的。
　　总体来说，在进行数据提取时必须使用数据提取表对每个研究进行数据提取，时刻记住所评价的问题以及以后的分析。有时可能需要主观决定提取的信息，所以必须由2人独立进行，核查过程中遇到不同之处应该通过讨论解决。对于无法获取必要信息的文献，则应予以排除。
　　从提取的数据角度，需要提取相关研究的特点、结果和质量数据。
　　拿例文说，就有如下图对目标文章所提取的数据进行了总结：
　　第四步：纳入研究的质量评价和特征描述
　　完成数据提取后，就需要对所选择的文献进行质量评估。常常通过评价一个研究在设计、实施和分析中防止和减少系统误差（偏倚）和随机误差的程度，来评价其研究质量，并以此为依据在敏感性分析、亚组分析中给以不同的权重。
　　评估的角度有很多，常需要包含以下领域条目：
　　& 研究设计是否与研究目的相匹配
　　& 偏倚风险
　　& 结果选择
　　& 统计问题
　　& 报告方式
　　& 干预／暴露测量
　　下面，陈列一下常用的文献质量评价工具：
　　1. 随机对照试验的质量评价工具：
　　Cochrane风险偏倚评估工具（最常用）、PEDro量表、Delphi清单、CASP清单、Jadad量表、Chalmers量表、CONSORT声明（不专用，但可以用）。
　　2. 观察性研究的质量评价工具：
　　（1）NOS量表（最常用）：病例对照研究和队列研究；
　　（2）CASP清单：病例对照研究和队列研究；
　　（3）JBI标准：横断面研究；经验总结、案例分析及专家意见；
　　（4）AHRQ；
　　（5）Combie横断面研究评价工具；
　　（6）STROBE声明；
　　（7）STREGA声明。
　　3. 非随机对照实验性研究的质量评价工具：
　　MINORS条目、Reisch评价工具、TREND声明。
　　4. 诊断性研究：
　　QUADAS工具、CASP清单、STARD声明。
　　5. 动物试验：
　　STAIR清单、CAMARADES清单、ARRIV指南。
　　在该例文中，共有三名作者独立进行数据提取，使用已经设计好的数据领域，包括研究质量指数，评估了以下方法：随机方法、随机分配、双盲等。此外，还做了灵敏度分析。
　　第五步：数据整合
　　系统评价过程中，对上述数据进行定量统计合并的流行病学方法称为Meta分析(Meta analysis)。Meta意思是more comprehensive，即更加全面综合。
　　对数据的整合分为描述性整合和定量整合：
　　对于描述性整合，应考虑：
　　? 建立干预/暴露因素是如何导致结果的假说，包括原因和适用人群；
　　? 初步综合纳入的研究，以文本形式或者制表和／或图形显示；
　　? 探讨各研究内或各研究间的关系；
　　? 评估证据的稳定性；
　　? 评估meta分析的重要性。
　　对于定量整合，则可以：
　　1. 提高了统计检验的power和精度；
　　2. 统计结合各研究结果给出一个“平均”干预效果的合并估计值，改进对作用效应的估计；
　　3. 评价结果一致性，解决单个研究间的矛盾;
　　4. 解决以往单个研究未明确的新问题。
　　那么如何进行meta分析呢？
　　a．异质性检验（齐性检验）
　　由于纳入文献存在临床异质性、方法学异质性和统计学异质性，所以在对结果数据进行统计合并之前，首先应该进行异质性检验，保证现有的各独立研究间的结果的不同仅仅是由于抽样误差造成的。否则，就要进入亚组分析，或取消合并。
　　异质性评估（Heterogeneity assessment）
　　? 异质性：除抽样误差外的不同性
　　? Chi-square test for interaction (Q = x2 statistic, df =degrees of freedom)
　　? 也可以比较各亚组的点估计是否相同
　　? 若同时如何I2&50%和P≥0.1时，纳入文献被认为是同质的，采用固定效应模型（fixed effect model）分析；反之说明研究间存在实际异质性，需要查找一致性的来源，之后采用随机效应模型（random effect model）。
　　? 如果存在较大的临床异质性，那将无法进行meta分析，只能进行描述性整合。
　　在JAMA这篇文章中，用Q值来评估异质性。当p值小于0.1时，存在显著异质性。此外，在forest plots中所有研究的95%置信区间相互之间重叠可支持不存在异质性。
　　b．统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及95％的置信区间）并进行统计推断
　　通常在考虑采用哪些效应指标（effect size）时需要考虑结局指标的类型，通常两组间比较时，如果是连续性变量用加权均数差（weighted mean difference, WMD）、标准化均数差值（standardized mean differences, SMD）表示效应大小；二分类变量则用率差（rate difference, RD）、比数比（odds ratio, OR）、相对危险度（relative risk, RR）、相对危险度降低值（relative risk reduction, RRR）等来表示效应的大小。
　　c．图示单个试验的结果和合并后的结果
　　－森林图（Forrest plot）
　　分别展示了纳入的每一篇文献的结果和合并后的结果。
　　－Meta-regression (Goodman et al, 2009)
　　d．敏感性分析：用来评估meta分析结果的稳定性
　　1）按研究质量评价标准从纳入文献中去除尚有争议的研究、排除低质量的研究、早期研究、根据研究结果的分布去掉extreme10%其他已知因素不同的研究；
　　2）采用不同统计方法/模型；
　　3）根据样本量大小进行分层分析；
　　4）改变纳入／排除标准时，重新对同一资料进行分析时，如果观察到合并指标点估计和区间估计的变化存在较大差异，则说明meta分析的结果不稳定。比如，当排除一篇低质量文献时，合并指标变化很大，说明该文献对合并指标敏感。
　　敏感性分析是必要的，无论是采用不同的统计模型或进行亚组分析，都可以帮助我们找到可能的偏倚来源，更加正确的理解获得的结论。
　　e．通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”对入选文献进行潜在的发表偏倚（publication bias）的评估。
　　可以用stata软件进行Begg test和 Egger test以及funnel plot进行评估。
　　梅斯医学为了让广大初学者可以快速的掌握Meta分析的要点，特推出了最新一期加强版的Meta分析初级培训班，就是为了广大基础比较薄弱的临床医生解决一系列问题。授课老师是具有多年工作经验和大量案例操作的讲师构成，课程不仅教会您meta分析的流程和框架，还会教会您怎么去操作软件，而且会结合大量案例教大家怎么把数据收集起来、怎么录入数据、怎么去提取、偏移、分析等，，老师同时也会针对每个人的问题做专门解答。
　　本次培训班在第一期培训班基础上大幅度改进，延长半天时间，目的就是让您学有所得，而且价格不变。
　　具体课程信息如下：
　　培训讲师：
　　周宇豪 MedSci研究员
　　第二军医大学毕业，在MedSci医学部负责统计分析等工作。曾从事心血管，肿瘤，肾病及消化道疾病的循证医学研究，在BMC Public Health，Eur J Cancer Prev，Eur J Epidemiol，PLoS One，Int J Cardiol等多本国际期刊上发表学术论文。擅长诊断试验的一致性评价，循证医学在临床中的应用，对临床医生在科研工作中的不足有着深刻认识和体会，参与培训临床科研工作者，致力于推动国内临床研究事业的发展。
　　适用人群：本期课程适用于初步了解meta的临床医生和科研工作者，为了达到基本的Meta分析写作要求的人群。
　　培训时间：（9:00-17:30）---（9:00-12:00）
　　培训地点：上海徐汇区宜山路425号光启城3层
　　培训费用：
　　2800元/位，同时三位以上第三位打九折每多一位少一折，学生凭有效学生证打8折。不支持现场付费，报名人员均需填写有效报名信息发送给工作人员专用邮箱。培训费用在课程开始前三天概不退款。（费用包括会务费、中餐费、教材费等）
　　联系人：
　　Email：peng.
　　Mt：134
　　万家如
　　Email：jiaru.
　　Mt：138
欢迎举报抄袭、转载、暴力色情及含有欺诈和虚假信息的不良文章。
请先登录再操作
请先登录再操作
微信扫一扫分享至朋友圈
搜狐公众平台官方账号
生活时尚&搭配博主 /生活时尚自媒体 /时尚类书籍作者
搜狐网教育频道官方账号
全球最大华文占星网站-专业研究星座命理及测算服务机构
主演：黄晓明/陈乔恩/乔任梁/谢君豪/吕佳容/戚迹
主演：陈晓/陈妍希/张馨予/杨明娜/毛晓彤/孙耀琦
主演：陈键锋/李依晓/张迪/郑亦桐/张明明/何彦霓
主演：尚格?云顿/乔?弗拉尼甘/Bianca Bree
主演：艾斯?库珀/ 查宁?塔图姆/ 乔纳?希尔
baby14岁写真曝光
李冰冰向成龙撒娇争宠
李湘遭闺蜜曝光旧爱
美女模特教老板走秀
曝搬砖男神奇葩择偶观
柳岩被迫成赚钱工具
大屁小P虐心恋
匆匆那年大结局
乔杉遭粉丝骚扰
男闺蜜的尴尬初夜
客服热线：86-10-
客服邮箱：用手机扫描以上二维码直接访问此文。
应用Stata软件的Meta分析完成医学科研定量评价
　　摘 要：目的：用Stata统计软件进行Meta分析，高效完成医学文献系统评价。方法：采用Stata中的Meta分析命令进行医学科研资料实例分析并辅以图例说明。结果：用metan命令完成效应量的合并与分析；用Meta命令对效应量及对数效应量进行合并分析；用metacum命令对有时间顺序的资料进行累积Meta分析，反映研究结果的动态变化趋势；用metareg命令进行回归模型定量合并，既可控制混杂因素，也可作为探讨数据异质性来源的方法；metainf、metabias、metafunnel、metatrim等命令，可对发表偏倚识别纠正。结论：Stata软件功能强大，好学易用，结果准确、图形精美。 　　关键词：Stata；Meta分析；发表偏倚 　　中图分类号：R195.1文献标识码：A 　　文章编号：08)05-0947-03 　　? 　　Application of Meta-analysis in Stata on Medical Researches Quantitative Assessment 　　? 　　WANG Jing,MO Chuang?wei,CHEN Qun,XU Zhi?wei,FAN Ye,CHAI Hua,MA Jun?chang 　　? 　　（Guangzhou University of Chinese Medicine，Guangzhou 510405,Guangdong，China） 　　Abstract：Objective:To provide an overview of Meta-analytical methods in Stata for medical literature systematic reviews.Methods:Meta-analytical commands and a range of plots in Stata,came to be introduced by analyzing medical scientific research datasets. Results:Commands based on metan required the user to supply the treatment effect estCommands based on meta required the user to supply the treatment effect estimate and its standard Commands based on metacum performed cumulative meta-analysis in which the cumulative evidence at the time each study was published is calculated；Commands based on metareg was used,by the method of regress models,to control mixed factors and also to approach the evidence for heterogeneity mands based on metainf,metabias,metafunnel,metatrim were used to identify and to adjust publication bias in funnel plots.Conclusion:Stata is a powerful, versatile, easy to learn,simple to draw excellent plots,general statistical package. 　　Keywords:SMpublication bias.? 　　 　　医学科研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。循证医学是最佳证据、临床经验和病人价值的有机结合。它通过系统的、明确的方法，针对某一具体的临床问题收集、选择和评估相关的临床原始研究，筛选出合格者，并从中提取和分析数据，为疾病的诊治提供科学的依据，同时也为中医证候量化诊断标准的建立提供方法学指导。Meta - analysis是基于上述目的所使用的综合评价统计方法，得到国内外学者的高度评价。Stata软件可对Meta分析中多种方法进行快速准确的统计运算。? 　　 　　1Stata软件简介 　　 　　STATA由美国计算机资源中心研制，现为STATA公司的产品。从的20多年时间里，已连续推出1.1、1.2、…、9.0、10.0等多个版本。它小巧灵活、操作简便、统计分析方法齐全，完美实现了使用简单和功能强大两者的结合，受到初学者和高级用户的普遍欢迎。与SAS、SPSS一起被并称为新的三大权威统计软件，是国际临床流行病学网推荐使用的统计分析软件[1-2]。? 　　2Meta分析的统计原理 　　Meta分析是对同一问题的多个独立的研究结果进行的定量综合分析。通过合并效应量（effect size，ES）来反映各研究处理效应的大小。若效应指标为均数，ES为加权均数差（weighted mean difference，WMD）或标准化均数差（standardized mean difference，SMD）；效应指标为率，ES为对数相对危险度ln(RR)=ln(π?1/π?2)；效应指标为较大的率，ES为两个率的差值RD=(π?1/π?2)；效应指标为OR，ES为对数优势比ln(OR)=ln｛[(π?1/(1-(π?1)]&[(π?2/(1-π?2)]｝；效应指标为回归系数，ES仍为回归系数；效应指标为相关系数，ES为0.5ln[(1-ρ)/(1+ρ)]。stata中meta命令还需计算效应量及其标准误，如ln(OR)、seln(OR)。 　　Meta统计分析方法分为固定效应模型和随机效应模型两种方法。固定效应模型要求各研究的效应指标是齐性的（Q检验P＞0.05）。随机效应模型的各研究总体效应指标间存在随机误差（Q检验P＜0.05），要求资料收集的研究个数比较大。? 　　3Stata中的Meta分析程序集 　　由于Meta分析中各命令不是STATA内置命令，所以需要通过这些命令搜索并下载安装后才能使用。网络帮助可以采用如下命令获得以meta命令为例，findit meta, 或search meta, 在出现的帮助界面中有meta命令的安装说明，此不详述。或直接从其官方网站下载Meta分析的全部命令http://www.省略/support/faqs/stat/meta.html。 　　Meta分析常用命令主要有：metan；meta；metap；metacum；metareg；metainf,metaninf；metabias；metatrim；metafunnel；galbr, galbr8, and rgalbr；metannt；labb；funnel and funnel2；metagraph；heterogi；meta_lr；metaparm；glst。本文对最常用的一些命令进行例解。?
本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文
　　3.1metan的使用方法 Metan是Meta分析的基本命令。运行方式：若为计量数据，则在命令窗口键入metan n1 mean1 sd1 n2 mean2 sd2(或metan n1-sd2)，若需运行随机效应模型，命令为metan n1-sd2,random；若为计数数据，则键入metan a b c d, or/rr/rd，(或metan a-d)，若需运行随机效应模型，命令为metan a-d，random or/rr/rd。更详细的使用请参见文献
[2-4]。运行中，对命令的选项有不明之处，可在命令窗口键入help metan，获得帮助。以下命令类同。?
　　3.2meta的使用方法 Meta也是Meta分析的基本命令。meta命令需提供研究资料的效应量ES及其标准误seES作为分析的统计量。以下介绍的metacum、metareg、metainf等均用ES、seES作为分析的统计量。故应先产生两个新变量logor、selogor，后进行Meta分析。命令如下：
　　generate logor=log［(a/b)/(c/d)］，generate selogor=sqrt［(1/a)+(1/b)+(1/c)+(1/d)］
　　meta logor selogor, eform graph(f) cline xline(1)xlab(0.1,1,10) id(cases) b2title(odds ratio) 仍参见文献
[2-4]中实例详解。?
　　3.3metap的使用方法 Metap命令是对单尾概率进行P值合并法的定性分析。以文献[1]中776页例33-17为例。命令：metap p，结果略。?
　　3.4metacum的使用方法 Metacum命令是对按发表年代、样本大小等排序后的资料进行累积分析。
　　例1静脉注射镁制剂治疗急性心肌梗死的16项临床随机对照试验(Q检验P&0.05)
　　数据录入后，先用sort sample命令对样本量排序，然后按前述方法算出logor、selogor，最后在命令窗口中输入命令metacum logor selogor,effect(r)eformgraphcline xline(1) xlab(0.1,1,10) id(sample) b2title(Odds ratio)，注意：此命令不能分行输入。
　　图1 静脉注射镁制剂治疗急性心肌梗死的随机效应模型的累积meta分析
　　图 1结果显示，随着样本含量的不断增加，估计值精度提高。更能客观地反映镁制剂治疗急性心肌梗死的疗效。?
　　3.5metareg的使用方法 例2接种卡介苗预防肺结核效果的13项研究
　　一般Meta分析：Q检验P=0.000，森林图(图2)，均提示13项研究误差相差很大，应用metareg命令进行异质性排查。命令：metareg logrr startyr latitude, wsse(selogrr)。
　　图2 卡介苗预防肺结核效果研究的一般Meta分析（左图）和Meta回归分析（右图）
　　图2结果显示：地理纬度(latitude)回归系数为-0.027，假设检验P=0.022，可推测地理纬度与研究结果高度相关。回归方程是:logrr=9.891-0.00497startyr-0.027latitude。?
　　3.6 metainf metaninf的使用方法 Metainf，即敏感性分析，通过比较纳入或排除某些研究进行的Meta分析结果，探讨被去除的研究对合并效应的影响程度，从而判断结果的稳定性。且通过比较可以了解异质性来源。命令为metainf logor selogor, eform id (trials)，结果用图示法说明。metaninf与metainf用法区别同metan和meta命令。?
　　3.7metabias metatrim的使用方法 Metabias、metatrim命令用来对发表性偏倚进行识别和纠正。metabias命令输出结果包括漏斗图、Begg’s检验和Egger’s检验。metatrim命令输出结果包括漏斗图、“剪补(trim and fill)前后”的Meta分析结果。现以例1分别说明：键入命令metabias logor selogor,graph(begg)，漏斗图(图3左图)，Egger’s和Begg’s检验均证明此资料存在偏性（结果略）。键入命令metatrim logor selogor,(graph funnel)，结果见图3（右图），由于“剪补前后”结果不一致，也可知此资料存在偏性。校正方法：反复行metatrim命令，直至“剪补前后”结果相同。然后对校正后的资料进行Meta分析，各研究之间的随机误差为0.000，Q检验P=0.982，资料偏性得以纠正。
　　?图3 静脉注射镁制剂治疗急性心肌梗死的发表性偏倚识别（左图）和“剪补前后”结果（右图）
　　Stata软件不仅可以进行定性、定量的Meta分析，还可进行综合效应动态趋势的Meta累积分析，还可对研究资料偏倚作出定性定量分析及准确识别处理，从而提高了研究结论的真实性和可信性。Stata中Meta分析因其使用简明、高效，故十分有助于完成大量医学科研的系统评价工作。在进行分析时，应当注意，Q检验有异质性的资料不能盲目合并。应仔细分析异质性原因和来源；并进行多种影响因素的分析。如采用Meta回归控制混杂因素；对亚组分析；采用敏感性分析排除异常结果；绘制漏斗图和用剪补法识别和纠正发表性偏倚，或用随机效应模型进行合并分析。若异质性过于明显，则应放弃进行Meta分析，只对结果进行一般性的统计描述。从而避免了由于使用的模型不一致导致的异质性。在系统评价发表以后，还应定期收集新的原始研究，按前述步骤重新进行分析、评价，以及时更新和补充新的信息，使系统评价更完善。?
　　参考文献?
　　[1] 孙振球,徐勇勇.医学统计学[M].2版.北京：人民卫生出版社，8.?
　　[2] 莫传伟，陈群，徐志伟，等.应用Stata软件高效完成中医药科研数据的统计分析[J].现代中西医结合杂志，46-.?
　　[3] 方积乾,孙振球.卫生统计学[M].5版.北京：人民卫生出版社，0.?
　　[4] Sterne J, Bradburn MJ, Egger M.Meta-analysis in Stata［J］.Stata Tech Bull，7-369. ?
　　[5] 莫传伟，陈群，徐志伟．Stata软件在临床试验计量资料效应比较的Meta分析中的应用[J]．中药新药与临床药理，9-152.?
　　[6] 莫传伟，陈群，徐志伟.多中心临床随机对照试验四格表资料的综合分析及Stata软件应用[J].中医药学刊,13-1015.?
　　[7] 赵景波.累积Meta分析方法及其在临床医学研究中的应用[J].循证医学,7-171.?
　　[8] 康德英，洪旗，刘关键，等.Meta分析中发表性偏倚的识别与处理[J].中国循证医学杂志,2003(3): 45-49.
　　注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。”
本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文
用手机扫描以上二维码直接访问此文。
系统分类：&>>&}