二分类变量meta分析方法.doc

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1、Revman软件二分类变量meta分析方法(图示法)丁香园ID:木一羊目录一、打开RevMan5.3软件1二、创建一个新的系统评价1三、添加纳入研究4四、添加比较和结局8五、数据分析：14六、亚组分析：22七、敏感性分析：28实例参考文献来源:《依帕司他治疗糖尿病周围神经病变疗效的Meta分析》http://www.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?QueryID=24&CurRec=29&recid=&filename=CQYX201108006&dbname=CJFD2011&dbcode=CJF

2、Q&pr=&urlid=&yx=&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

3、型在此我选择Interventionreview（干预评价）点击Next（下一步）3、输入系统评价的标题以“依帕司他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（研究和参考文献）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AddSt

4、udy（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已发表研究和未发表研究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Con

5、tinue（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，可查看10项纳入研究已添加进RevMan中。四、添加比较和结局1、添加比较右击Dataandanalysises（数据和分析）选择AddComparison（添加比较）2、输入比较名称在此我输入“依帕司他”点击Next（下一步）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Dicho

6、tomous（二分类变量），点击Next5、输入结局名称在此我输入“治疗DPN”点击Next6、选择分析方法接受默认选项，点击Next注：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)和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

7、化成上述两种类型。④生存资料的效应指标是危险比（hazardratio,HR）有时候也可当作二分类变量处理，采用RR、OR或RD。接受默认选项，点击Next7、为结局添加相关研究选择Addstudydataforthenewoutcome（为该结局添加研究数据）点击Next（下一步）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）有效数（Event

8、s）总例数（Total）刘海君20073340940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