系統(tǒng)評價中的常用統(tǒng)計分析方法2013.1.15

1、1,系統(tǒng)評價中的常用統(tǒng)計分析方法及stata軟件,2,內容,1、meta分析的用途2、meta分析的基本步驟3、meta分析中常用的統(tǒng)計指標4、meta分析中常用統(tǒng)計方法5、meta分析舉例及結果解釋6、meta分析結果的穩(wěn)定性和可靠性分析7、與stata有關的meta分析文獻及書籍介紹,3,Meta分析簡介,Meta分析（meta analysis）由beecher在1955年最先提出，并由Glass在1977年首次命名。

2、目前，meta分析已經在教育學、心理學、社會科學等領域得到越來越多廣泛的應用，在循證醫(yī)學和循證衛(wèi)生管理中也發(fā)揮越來越重要的作用。,4,Meta分析的用途,在世界范圍內，對同一研究目的的研究可能有幾個，幾十個，甚至上百個學者在不同地區(qū)、不同年代進行研究并報告結果，但各學者在研究設計、對象選擇、樣本含量、指標選擇、統(tǒng)計方法等方面不完全相同，導致研究結果并不完全一致，對這些結果進行綜合評價和取舍是十分困難的，而meta分析正是對這些結果進行定

3、量綜合的適宜統(tǒng)計方法。,5,Meta分析的用途,通過meta分析可以達到以下目的：1、提高統(tǒng)計學檢驗效能 在進行假設檢驗時，能否得到“有統(tǒng)計學意義”的結果與樣本含量存在一定的關系，meta分析綜合多個同類研究結果，總樣本量增大，因而可提高統(tǒng)計檢驗的效能。,6,Meta分析的用途,2、解決單個研究間的矛盾，評價結果的一致性 由于各種研究在設計、對象的選擇、樣本含量、試驗條件等方面不同，其研

4、究結果的質量存在很大差異，一般綜述方法很難對研究結果進行取舍，而meta分析可以估計各個研究可能存在的偏倚以及異質性的來源，采用統(tǒng)計方法對各個研究結果進行定量綜合評價。,7,Meta分析的用途,3、改善對效應量的估計 多個同類研究的結果可能在程度和方向上存在差異，有時甚至得到相互矛盾的研究結果。用meta分析的綜合研究結果可以估計各個研究效應量的平均水平，從而可得到一個供選擇的明確結論。,8,Meta分析的用途,4

5、、解決既往單個研究未明確的新問題 meta分析可以探索單個研究未闡明的某些問題，發(fā)現既往研究存在的缺陷，繼而提出新的研究問題的思路。,9,Meta分析的臨床應用,干預措施的評價 —估計預防、治療、康復的效果和風險診斷性試驗 —提供更為可靠的診斷性試驗精確性計算流行病學 —提供更為可靠的病因/危險因素估計,10,11,Meta分析的基本步驟,1、提出問題，制定研究計劃 問題的提出需要

6、系統(tǒng)復習大量文獻，meta分析所研究的問題一般可來自生物醫(yī)學研究領域中不確定或有爭議的問題。與其他研究一樣，meta分析課題的研究計劃包括研究目的、現狀、意義、方法、數據收集與分析、結果解釋、報告撰寫等。,12,Meta分析的基本步驟,2、檢索相關文獻 一般從欲研究的問題出手，確定相應的檢索詞及其之間的搭配關系，制定檢索策略和檢索范圍。對檢索結果要進行查全、查準與否的評價，這是至關重要的，否則會影響meta分析結論的可靠性和

7、真實性。,13,Meta分析的基本步驟,3、篩選納入文獻 以明確的納入和排除標準從檢索出的文獻中篩選合乎要求的文獻。在制定文獻納入和排除標準時，要考慮研究對象、設計類型、處理因素、結局效應、樣本大小、觀察年限、文獻發(fā)表時間和語種等方面的問題。,14,Meta分析的基本步驟,4、提取納入文獻的數據信息 被meta分析采用的數據信息一般包括基本信息、研究特征、結果測量等內容、確定和選擇需要分析和評價的效應變量。,15

8、,Meta分析的基本步驟,5、納入文獻的質量評價 主要考察各個研究的質量間是否存在差異。質量高低可用權重來表示，也可用量表或評分系統(tǒng)來評價。,16,Meta分析的基本步驟,6、數據的統(tǒng)計學處理 主要包括：明確資料類型、選擇恰當的效應指標；進行同質性檢驗、選擇適合的統(tǒng)計分析模型；效應合并的參數估計與假設檢驗；效應合并值參數估計的圖示。,17,Meta分析的基本步驟,7、敏感性分析 目的是了解分析結論的

9、穩(wěn)健性。主要通過以下方式來考察meta分析的結論是否因為采取不同的分析措施而發(fā)生根本性的變化。（1）選擇不同統(tǒng)計模型時，效應合并值點估計與區(qū)間估計的差異；（2）排除質量較差的文獻前后，結論的差異；（3）對文獻進行分層前后，結論的差異；（4）改變納入和排除標準，結論的差異。,18,Meta分析的基本步驟,8、結果的分析與討論 包括異質性及其對效應合并值的影響；幾種設計類型的亞組分析；各種差異的識別與控制；meta分析結

10、果的實際意義。,19,常用數據類型,計量（定量）數據，如身高，體重，肺活量等 二分類，如生存/死亡、有效/無效等分類數據 有序，如-,+,++,+++等 多分類 無序，如血型，職業(yè)等,,,20,Meat分析中常用的效應指標,計數資料，常用的效應測量指

11、標為：—危險度（risk），又稱率?！ｋU比率（risk ratio,RR），又稱為相對危險度（relative risk，RR）—比值比（odds ratio,OR）—危險差（risk difference，RD） 前兩個為相對效應指標，即試驗治療與對照治療何者為優(yōu)；后一指標為絕對效應。—相對危險減少率（relative risk reduction，RRR）—需處理病人數（number needed to t

12、reat，NNT）,21,危險度（risk）,危險度 24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，則滑倒的危險度為：6人滑到/24人=0.25；Risk=發(fā)生某一事件的人數/觀察的總人數,22,比值(odds),24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，則滑倒的比值為：6人滑到/18人未滑倒=0.33Odds=發(fā)生某一事件的人數/未發(fā)生某事件的人數,23,組間比較,Kerugol 2006:incident of common cold,24,危險度

13、與比值的比較,危險度與比值的差異Kerugol試驗的對照組中，281名人中有160人發(fā)病，則發(fā)病的概率為：Risk=160/281=0.57 odds=160/121=1.32Kerugol試驗的干預組中，281名人中有121人發(fā)病，則發(fā)病的概率為：Risk=121/281=0.43 odds=121/160=0.76,25,危險比率（risk ratio,RR）=相對危險度（relative risk,RR）

14、,干預組的危險度為=121/281=0.43對照組的危險度為=160/281=0.57,危險比率=121/281=0.43=0.76 160/281 0.57,RR=1，表明干預組與對照組無差異,26,比值比（odds ratio,OR）,干預組的比值比為=121/160=0.76對照組的比值比為=160/121=1.32,比值比=121/160=0.76=0.58 16

15、0/121 1.32,OR=1，表明干預組與對照組無差異,27,效應指標的含義,率，即危險度，用來說明某事發(fā)生可能性大小的指標；RR:相對危險度，隊列研究中常用指標。說明暴露組的發(fā)生率是非暴露組的多少倍。RR越大，表明暴露與結局關聯的強度越大。相對危險度與關聯的強度見下表,28,OR,OR即比值比，也叫優(yōu)勢比。常用在病例-對照研究中。,OR 值的意義與相對危險度相似，即暴露組的危險性為非暴露組的多少倍！,在慢性病中，或疾率小于

16、5%時，OR≈RR,29,RD,RD，即（rate difference）,又稱特異危險度、歸因危險度或超額危險度，或絕對危險度減少率（ARR）。,意義：對照組發(fā)病率與暴露組發(fā)病率相差的絕對值！,如上例，治療組的發(fā)病率為0.43，對照組的發(fā)病率為0.57，則RD=0.14，表示治療組的發(fā)病率比對照組低14%。,30,RRR,RRR，相對危險減少率（relative risk reduction），反應實驗組與對照組某病發(fā)生率的相對變化量

17、。,如上例，治療組的發(fā)病率為0.43，對照組的發(fā)病率為0.57，則RRR=1-0.76=0.24，表示治療可減少24%的發(fā)病率，或由于治療，使得24%的免于發(fā)病。,31,NNT,NNT，需處理病人數（number needed to treat）,意義為：在一定的時間內，對患者采用某種防治措施后，得到一例有利結果需要防治的病例數。,如上例，治療組的發(fā)病率為0.43，對照組的發(fā)病率為0.57，則ARR=0.14，NNT=1/0.14=7.

18、14,含義為:只需治療7人，即可治愈好一人?？梢?，NNT越小，其防治效果越好，臨床意義越大。,32,四、Meta 分析中的統(tǒng)計相關內容,NNH,№. NNH臨床含義：對患者采用某種防治措施處理，得到一例副作用需要處理的病例數（the nubmer of needed to harm one more patients form the therapy, NNH） №.計算公式： NNH=1/ |P1g －P2g| =1/ARI

19、 №.由公式可見：NNH值越小，該防治措施引起的副作用越大，其值越大越好。 №.例如：某治療措施引起的副反應發(fā)生率64%，而在對照組中出現類似的副反應發(fā)生率為37%，計算其ARI= |37%－64%|=27% ， NNH=1/27%=4。即該治療措施每處理4個病例，就會出現1例副反應。,33,Meat分析中常用的效應指標,計量資料，常用的效應測量指標為：,權重的均數差(weighted mean difference, WMD)

20、當采用同樣測量方法測量同一個指標時； 標準化的均數差(standardisedmean difference, SMD): 對同一治療效應采用不同的測量方法或單位，如測定疼痛采用不同的量表測量。,均數差的計算,Mean difference干預組均數-對照組均數,34,權重的均數差（weighted Mean difference，WMD）,什么情況下使用：每一試驗中以標準方式對連續(xù)變量進行測量時使用 Hb[

21、mg/dl];BP[mmHg]以均數和標準差表示匯總的結果以自然單位表示，如mmHg臨床醫(yī)生容易理解,權重的均數差(WMD)=0，表明治療組與對照組無差異！,35,標準化的均數差standard Mean difference（SMD）,什么情況下使用：每一試驗中以不同的測量單位對同一結局指標進行測量時使用􀂄如頭痛的嚴重程度，采用不同量表􀂄抑郁程度的測量：0-20，0-100不可能進行直

22、接比較以均值和標準差表示(mean value)±(standard deviation, SD)匯總的結果不標注單位,36,Meat分析中常用的效應指標,可信區(qū)間，CI，confidence inteval使用效應量來估計兩組間效應值的差異，如OR=0.736；從統(tǒng)計學看，這種效應差異可能產生于機遇的作用，如何保證這種差異是由于治療效應的作用而不是隨機作用？衡量的指標為可信區(qū)間。,37,可信區(qū)間CI,一項研究提供效應大

23、小的估計值可信區(qū)間是指真實值的測量值所分布的范圍95%CI的含義對測量值的分布范圍，人們有95%的信心認為樣本（人群）測量真值是在此范圍。如果可信區(qū)間較窄，說明估計的效應值更精確；如果可信區(qū)間較寬，說明效應的估計值的精確度較差。,38,,39,權重（加權）weigh,在meta-分析中, 簡單地進行效應值的均數計算會造成誤導每一個研究被賦予一定的權重 大樣本研究由于效應估計值更為精確(更可靠)，在匯總分析中具有

24、較大的權重 小樣本研究由于估計值不夠精確(欠可靠)，賦予的權重較小,Meta分析的合并效應量為各獨立研究的加權平均數,40,權重的計算,各研究對合并效應量的貢獻大小不等，根據事件發(fā)生率和樣本含量分配權重，然后根據各研究的權重計算出合并效應量平均權重的計算公式為：,Ti：—研究i的療效估計值Wi：—該研究在全部研究中所分配的權重。,41,二分類變量meta分析常用的統(tǒng)計方法,倒方差法（woolf’s method）M

25、-H法（Mantel-Haenszel）Peto法,42,二分類變量效應量方差的計算公式,43,倒方差法,基本思想：根據標準誤（SE）計算方差的倒數而獲得各研究的權重。通過此法，具有較小標準誤的大規(guī)模研究獲得的權重大于具有較大標準誤而規(guī)模較小的研究，這種分配權重的方法減少了合并效應量的不確定性。使用固定效應模型分配權重。平均權重計算公式為：,Ti：—研究i的療效估計值Si：—該估計值的標準誤。,44,M-H法,權重中反應了標準誤的

26、變化，適合小樣本含量和事件發(fā)生較多的研究。,45,Peto法,適用于大型研究的小效應量的合并分析，包括生存資料、實際事件數（O）和理論數（E）差值的比較。步驟為：1、計算各研究的實際數（O，Observed enents）和理論數（E,expected enents ）。2、計算各研究（O-E）及其總和。3、計算各研究的精確方差V及其總和（V：研究權重）；4、比較實際差值與其方差：,46,倒方差法、M-H法和Peto法權重差異,

27、三種方法由于在分配權重方法上的差異，各研究的權重可出現很大的差異，但對合并效應量的影響可能不會太大。OR、RR、RD的選擇一般原則如下：小事件選擇Peto OR或M-H OR，大事件選擇RR。但由于OR和RR是相對效應量，往往不能反映實際效應量的大小。如兩種不同藥物做了兩個治療的研究，每個研究的治療組和對照組各100人，研究1治療組治愈40人，對照組治愈20人，則OR=2；研究2的治療組治愈數為20例，對照組為10例，RR=2，僅從R

28、R看療效相同。但使用RD來表示時，前者的RD為20%，后者為10%，療效的優(yōu)劣一目了然。,47,連續(xù)性變量meta分析常用的統(tǒng)計方法,1、均數差：MD=2、權重的計算：與倒方差法權重計算公式同，即3、按照公式合并效應量。,加權均數差與標準化均數差,加權均數差,標準化均數差1、均數差的計算和權重的計算，同上。2、均數差標準化：SMD=MD/SD，SD的計算見下。3、按照公式合并效應量，公式同上。,48,SMD的計算,Standa

29、rdized mean difference solution：express in standard units:effect size(ES) SMD=MD/SD=ES,,,49,Meta分析中的異質性（heterogeneity）,系統(tǒng)綜述中納入的研究會有較大不同，研究中任何變異的情況都可被稱之為異質性。異質性總是存在的，但鑒定研究間的異質性十分重要。,50,異質性的類型,臨床異質性(概念上的異質性)：如對象特征、

30、診斷、干預、對照、研究地點、評價結局等不同方法學異質性：研究設計與質量不同統(tǒng)計學上的異質性：不同試驗中觀察得到的效應，其變異性超過了機遇(隨機誤差)本身所致的變異性,51,臨床異質性產生的原因,對象：研究間納入/排除標準差異研究設計：隨機、盲法、樣本大小研究場所：入院偏倚治療措施：變異性，辨證論治，復雜干預評價結局：結局定義與測量不同平均效應值是否具有臨床意義?,52,如何檢驗異質性,圖形審查 如果

31、每個研究結果的可信區(qū)間互不重疊，則研究間的差異很可能具有統(tǒng)計學上的顯著性。對同質性檢驗的統(tǒng)計學檢驗1、異質性的定性分析 采用卡方檢驗和P值?？ǚ街翟贑ochrane中又稱Q值。Q值相對于自由度（文獻數-1）越大，P值越小，則存在異質性的可能性越大；反之越小。該法不是很可靠的檢驗尤其是對于小樣本試驗或試驗數有限。2、異質性的定量分析􀂊I2 =[(Q-df)/Q]×100%, Q=

32、卡方值，df=n-1; I2 50% 較明顯的異質性， I2 >75% 高度異質性,53,如何處理研究間存在的顯著性異質性,提醒系統(tǒng)綜述的讀者注意，并對匯總資料作出解釋時要慎重探討造成差異的可能原因，并力圖加以解釋 ◆核對資料提取有無錯誤？ ◆研究設計的質量如何? ◆劑量有無差異? ◆對象特征方面有無差異?

33、,54,模型的選擇,依據異質性檢驗的結果： ◆如果異質性檢驗的結果P＞0.05，可認為各研究間不存在異質性，可采用固定效應模型，主要統(tǒng)計方法包括：Mantel-Haenszel法、Peto法和General variance-Based法； ◆如果異質性檢驗的結果P≤0.05，可認為各研究間存在異質性，應采用隨機效應模型，其主要的統(tǒng)計方法有DerSimonianLaird法。,55,Stata軟件簡介,Stata軟件由美

34、國計算機資源中心研制，現為stata公司的產品。1985年推出。小巧玲瓏、操作簡單、統(tǒng)計方法齊全，完美實現了使用簡單和功能強大兩者的結合，受到初學者和高級用戶的歡迎。與SAS、SPSS一起被并稱為新的三大權威統(tǒng)計軟件，是WHO和國際臨床流行病學網推薦使用的統(tǒng)計分析軟件。,56,Meta分析舉例,定性變量的meta分析定量變量的meta分析方法累積meta分析Meta回歸分析,57,Meta分析舉例----定性資料,Silagy a

35、nd Ketteridge reported a systematic review of randomized controlled trials investigating the effects of physician advice on smoking cessation.數據如下：,58,Meta分析舉例----定性資料,a：干預組戒煙人數；r1:干預組總人數；c：對照組戒煙人數；r2:對照組總人數；,59,State軟件

36、操作步驟如下,1、命令方式：○gen b=r1-a; /*計算出干預組未發(fā)生人數*/○gen d=r2-c; /*計算出對照組未發(fā)生人數*/ metan a b c d, label(namevar=name, yearvar=year) fixed rr xlabel(0.1,0.2,0.5,0.75,1,1.25,2,5,10),60,Stata軟件操作步驟如下,2、菜單方式：2.1 分別計算干預組和對照組未發(fā)生人數。操

37、作如下：Data→Create or Change data →Create new variable,出現如下對話框，如圖填入即可。同理可計算d。,61,Stata軟件操作步驟如下（續(xù)）,2、菜單方式2.2 meta分析。操作如下：User菜單→Meta-Analysis →of Binary and Continuous（metan）,彈出如下對話框：,62,Stata軟件操作步驟如下（續(xù)）,菜單方式2.3 上圖graph op

38、ts選項卡設置如下：,設置坐標軸刻度,63,結果,64,結果,65,L’Abbe圖的制作過程—異質性評價工具,User菜單→Meta-Analysis→L’abbe，出現如下對話框并設置如下。,66,,67,L’Abbe圖的作用,判斷研究結果有無異質性。L’Abbe圖是以研究中的干預組事件發(fā)生率相對于對照組事件發(fā)生率作圖，若研究結果同質，則所有點呈直線分布，偏離線過遠，則表明研究結果不同質。圖中圓圈的大小表示效應量的大小。,68,G

39、albraith星狀圖—異質性評價工具,User菜單→Meta-Analysis→galbraith plot for…，出現如下對話框并設置如下。,69,,70,Galbraith星狀圖作用及說明,判斷研究結果有無異質性。原理：Galbraith星狀圖是以標準化估計值（如logOR/lnRR/SE相對于其標準誤的倒數做圖，若散點圖斜率較為接近則說明研究間同質）。如上圖，有一個研究落在了95%CI線以外，其它研究的散點斜率差別不是很

40、大，提示研究間有一定同質性，但可接受。,71,異質性的統(tǒng)計量—H,72,異質性評價統(tǒng)計量——H的計算,是通過對統(tǒng)計量Q進行自由度（文獻數）的校正，H統(tǒng)計量：,73,異質性統(tǒng)計量—H的意義,74,漏斗圖的制作過程—發(fā)表性偏倚評價工具,User菜單→Meta-Analysis→funnel Graph,ver…，出現如下對話框并設置如下。,metafunnel _ES _selogES, var xtitle(risk ration) yt

41、itle(1/SE(Effect size)),75,76,發(fā)表偏倚的評價—Egger、Begg檢驗及Egger圖、Begg圖,步驟：User菜單→Meta-Analysis→publication Bias，出現如下對話框并設置如下。,77,發(fā)表偏倚檢驗結果,78,,本質為旋轉的漏斗圖,79,,80,剪補法（metatrim）—發(fā)表偏倚識別工具,User菜單→Meta-Analysis→trim and Fill Analysis，出

42、現如下對話框并設置如下。,81,,82,敏感性分析—metainf,敏感性分析，即通過比較納入或排除某些研究進行的meta分析結果，探討被去除的研究對合并效應的影響程度，從而判斷結果的穩(wěn)定性。且通過比較可了解異質性的來源。操作過程：User菜單→Meta-Analysis→influence analysis，metan-based，出現如下對話框并設置如下。,83,,84,85,,86,NNT—metannt,87,,。,88,M

43、eta分析舉例----定量資料,例：比較氟含量對身體發(fā)育的影響，以女童掌II皮質厚度為指標，收集11個研究的數據如下，試進行meta分析。,89,State軟件操作步驟如下,操作如下：User菜單→Meta-Analysis →of Binary and Continuous（metan）,彈出如下對話框：,90,結果,91,92,漏斗圖的制作,93,,94,累積meta分析,意義 累積meta分析（cumulative

44、 meta-analysis）指當一個新的研究出現時，將其納入到以前的meta分析中，并重新進行meta分析。 在實施時，一般按照臨床試驗的先后順序，將先實施的試驗進行meta分析，以后每出現一個就納入一個，這樣可提高效應的精確性。,95,累積meta分析舉例（選自Meta-analysis in stata中的累積meta分析章節(jié)：鏈激酶治療心肌梗死）,干預組,對照組,96,Stata操作步驟,Step1：計算兩組未死

45、亡人數，命令如下： gen nondeath1=pop1-deaths1gen nondeath0=pop0-deaths0step2：計算log(OR)值及其方差，命令如下： gen logor=log(( deaths1/ nondeath1)/( deaths0/ nondeath0)) gen varlogor=1/ deaths1+1/ nondeath1+1/ deaths0+1/ nondeath0Step3：

46、meta分析，命令為： meta logor varlogor,var eform graph(f) id( trialnam) xlab(0.1,0.5,1,2,10) ltr(0.1) rtr(10) cline xline(1) print b2("odds ratio") fmult(1.5),97,Meta分析結果,98,,99,上例的菜單操作方式,操作如下：User菜單→Meta-Analysis →c

47、umulative,彈出如下對話框：,100,上例的菜單操作方式,101,累積Meta分析,命令如下： metacum deaths1 nondeath1 deaths0 nondeath0, label(namevar=trialnam, yearvar=year) fixed or xlabel(0.1,0.5,1,2,10),102,累積Meta運行結果,103,Meta回歸,Meta回歸的意義 各研究的

48、療效存在異質性時，可用meta回歸(meta-regression)對療效與研究特性的關系進行分析。 meta回歸是亞組分析的一種擴展，可進行多因素分析，一般要求研究的文獻數量不少于10個。,104,Meta回歸舉例選自Meta-analysis in stata中的meta回歸分析章節(jié)：BCG預防結核）,105,Meta回歸舉例,上例變量的意義為,106,分析過程,gen logor=log(( rt/( nt-

49、rt))/( rc/( nc- rc))) gen selogor=sqrt((1/rc)+(1/( nc- rc))+(1/ rt)+(1/(nt-rt))) meta logor selogor,eform graph(r) cline xlab(0.5,1,1.5) xline(1) boxsh(4) b2("odds ratio-log scale"),107,Meta分析結果,108,Sort lat

50、,此圖和上圖是一樣的，只不過是按照lat排序后顯示。,109,Meta回歸,命令：metareg logor lat, wsse(selogor) bsest(reml) noiter graph結果為：,110,Meta回歸分析結果,111,Meta回歸舉例2（該例選自“丁香園網站”）,,112,步驟,1、先做單因素的meta回歸（itt，alloc,phd無意義）2、將有意義的因素再做多因素的meta回歸（見后）3、結果的解

51、釋,113,結果,114,meta分析結果的穩(wěn)定性和可靠性分析,穩(wěn)定性分析，有：◆符合方案集分析；◆意向性分析◆失安全數；◆最佳結果演示◆最差結果演示以上內容詳見《循證醫(yī)學》（楊克虎主編）,115,meta分析結果的穩(wěn)定性和可靠性分析,發(fā)表偏倚分析，有：◆漏斗圖法；◆Begg’s法；◆Egger’s法；◆剪補法；,116,與stata有關的meta分析文獻解讀,文獻1：stata在Meta分析中的應用.柏建玲等，20

52、07; 介紹了在進行meta分析時，stata軟件與RevMan軟件相比的優(yōu)勢；并介紹了meta分析的常用命令；通過列舉3個例子，分別介紹了二分類計數資料的meta分析、計量資料的meta分析和生存分析數據的meta分析；最后，將stata軟件和RevMan軟件的功能做了比較。,117,與stata有關的meta分析文獻解讀(續(xù)),文獻2：應用stata軟件的meta分析完成醫(yī)學科研定量評價.王靜等，2008年.介紹了

53、metan,meta,metap,metacum(舉例),metareg（舉例）,敏感性分析命令metainf和metaninf;發(fā)表偏倚的識別命令metabias和metatrim的用法，并介紹了發(fā)表性偏倚的識別工具，如漏斗圖、Begg’s檢驗和Egger’s檢驗、剪補法如何解讀。,118,與stata有關的meta分析文獻解讀(續(xù)),文獻3：stata軟件在臨床試驗計量資料效應比較的Meta分析中的應用.莫傳偉等,2005.該文獻

54、重點介紹了計量資料的meta分析在stata軟件的實現。通過舉例介紹了固定效應模型和隨機效應模型，尤其介紹了對結局變量d進行meta分析的stata命令。,119,與stata有關的meta分析文獻解讀(續(xù)),文獻4：累積Meta分析在stata中的實現.張?zhí)灬?2010.介紹了二分類數據及計量資料累積Meta分析的常用命令，并通過實例對累積meta分析的命令做了演示，對累積meta分析的結果進行了詳細的說明。,120,與stata有

55、關的meta分析文獻解讀(續(xù)),無對照二分類資料的Meta分析方法及stata實現.王佩鑫等，2012.簡要介紹了無對照二分類meta分析的原理及方法；通過列舉了3個實例，分別說明當結局指標為患病率，發(fā)病密度和比值時的無對照meta分析在stata軟件中的實現。,121,與stata有關的meta分析文獻解讀(續(xù)),Stata在Meta分析時異質性評價中的應用.張?zhí)灬缘?2008.研究間異質性評價是Meta分析的重要組成部分，本文介

56、紹了Stata評價異質性的各種方法，包括圖示法（含森林圖、L’Abbe圖、Galbraith星狀圖）以及統(tǒng)計學檢驗法（含Q檢驗、I2檢驗、H檢驗）的命令及實例。,122,與stata有關的meta分析文獻解讀(續(xù)),Stata在探索異質性來源——Meta回歸分析中的應用.張?zhí)灬?2009.通過2個實例，介紹了具有1個協(xié)變量和多個協(xié)變量時，如何利用Meta回歸的方法探索異質性。,123,與stata有關的meta分析文獻解讀(續(xù)),St

57、ata軟件在Meta分析發(fā)表性偏倚識別中的探討.王丹等.2008.通過實例，介紹了發(fā)表性偏倚的識別方法，包括漏斗圖、Begg漏斗圖、Egger回歸圖和剪補法漏斗圖法的制作過程，結果解釋等.,124,與stata有關的meta分析文獻解讀(續(xù)),漏斗圖的繪制與不對稱檢驗在stata中的實現.張?zhí)灬缘龋?009.通過實例，介紹了漏斗圖、Begg漏斗圖、Egger漏斗圖、Galbraith圖以及上述漏斗圖的不對稱性檢驗的命令及結果說明。

58、另外，分類變量的Meta分析中的偏倚的檢測方法——Egger法和Begg法，與上述文獻的作用同.,125,與stata有關的meta分析書籍解讀,Meta-Analysis in Stata：An Updated Collection from the Stata Journal.Introduction Meta-Analysis.Michael Borenstein etc.Data Analysis in Systematic