[教育]诊断性实验的Meta分析
诊断性试验Meta分析报告
诊断性试验Meta分析报告一、引言诊断性试验在医学领域中具有至关重要的作用，它们帮助医生确定患者是否患有某种疾病，以及评估疾病的严重程度和预后。
然而，单个诊断性试验往往受到样本量、研究人群、研究方法等因素的限制，其结果可能存在偏差。
Meta 分析作为一种系统评价方法，能够综合多个诊断性试验的结果，提供更全面、更准确的诊断信息。
二、目的本 Meta 分析的目的是综合评估某种诊断性试验在特定疾病中的诊断价值，为临床医生的诊断决策提供依据。
三、资料与方法（一）检索策略我们在多个数据库（如 PubMed、Embase、Cochrane Library 等）中进行了系统的检索，检索时间范围为_____至_____。
检索词包括疾病名称、诊断性试验名称以及相关的关键词。
（二）纳入与排除标准纳入标准：①研究对象为疑似患有特定疾病的患者；②使用了所关注的诊断性试验；③报告了诊断准确性的相关指标，如敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值等。
排除标准：①重复发表的研究；②研究质量差，如样本量过小、方法学存在明显缺陷等；③无法获取全文或关键数据的研究。
（三）数据提取由两名研究者独立提取纳入研究的基本信息（如作者、发表年份、研究地点等）、研究对象的特征（如年龄、性别、疾病严重程度等）、诊断性试验的方法和参数、诊断准确性的指标等。
如有分歧，通过讨论或咨询第三方解决。
（四）质量评估采用 QUADAS-2（Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2）工具对纳入研究的质量进行评估，评估内容包括病例的选择、待评价试验、金标准、病例流程和进展情况等方面。
（五）数据分析使用 Review Manager 53 软件进行数据分析。
对于诊断准确性的指标，计算合并的敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比和诊断比值比，并绘制森林图和受试者工作特征（ROC）曲线。
采用随机效应模型或固定效应模型进行合并分析，根据异质性检验的结果（I²值）选择合适的模型。
诊断性实验的Meta分析.
诊断性试验meta分析方法在统 计软件中的实现
3.1 数据录入 3.2 选择项 设置 3.3 阈值效应 检验 3.4 非阈值效应 检验 3.5 合并各诊断试 验评价指标
3.1 数据录入
3.2 选择项设置
3.3 阈值效应检验
3.4 非阈值效应检验
探讨异质性
3.5 合并各诊断试验评价指标
绘制森林图
2.1 文献检索的方法
文献检索对国内外数据库进行检索，尽可能保证查全， 并将整个检索过程用流程图和（或）文字表示出来
EBM常用的中文数据库
中国知识源总库-CNKI 万方数据资源 中文科技期刊数据库 中国生物医学文献服务系统(Sinomed)
中国医院数字图书馆
EBM常用的外文数据库
PubMed: Ovid 数据库： Clinical Trinals Cochrane library:
3. 诊断性试验meta分析方法在统计 软件中的实现
• RevMan5.0软件和Meta-DiSc 都是在国际上权威的用来做 诊断试验meta分析的软件，在这里仅介绍Meta-Disc软件 的使用方法。
• 下载地址：
http://www.hrc.es/investigacion/metadisc_en.htm
关），其结果在SROC 曲线平面图上呈“肩臂状”点分布。
• Meta-Disc软件计算：通过spearman相关系统数
分析，P>0.05时，即不存在阈值效应，可以进行
各个指标合并。
2.4.2 非阈值效应检验
• 在诊断性试验的meta分析中，除了阈值效应引起研究间异 质性外，其他原因：人群（如疾病严重程度和伴发疾病）、
2.2 对纳入的研究进行方法学质量评分
诊断性meta分析 手把教你做临床 Meta 分析——诊断试验性 Meta-Disc 分析
诊断性meta分析手把教你做临床Meta 分析——诊断试验性Meta-Disc 分析导读：诊断性meta分析,手把教你做临床Meta 分析——诊断试验性Meta-Disc 分析,诊断性meta分析stata,诊断性试验meta，推荐访问：?手把教你做临床Meta 分析——诊断试验性Meta-Disc 分析临床治疗的基础首先是需要准确的诊断，准确诊断性Meta 分析是Meta 分析的一个重要部分，本次想向大家推荐的是一款专用于诊断性试验的免费Meta 分析软件，临床医学、临床检验、临床病理、临床科研人员、临床康复科及临床影像科等工作人员可用它写上一篇高大上的诊断准确性试验的Meta 分析文章。
安装软件运行软件在试行此软件之前，必须明确和熟悉准确诊断性Meta 分析里结果计算的经典四格表（可能不会在您所纳入的文献中出现，需要研究人自己总结并准确的填写在四格表内，不易混淆而且方便分析）。
TP：True positive 表示真阳性的结果，用数字表示；FP：False positive 表示假阳性的结果，用数字表示；FN：False negative 表示假阴性的结果，用数字表示；TN：True negative 表示真阴性的结果，用数字表示。
1打开软件，可以看到如下界面Author：第一作者名+ 文章年限，如Rachow 2013；StudyID：纳入文献的排序编号，亦可以按照自己理想的排名排序；2数据的输入有三种方法可以输入，我们掌握其中两种就足够运用，一种是当纳入的文献较多的时候，可以按照软件中表格的形式对应写在Excel 表上，点击复制Ctrl+c，并点击黏贴Ctrl+v，便可以copy 至软件中的表格内；另一种当纳入的文献数量较少时，则可以直接用手动输入到Meta-disc 数据表内，如下图。
3数据的分析（1）合并统计量的分析运行如下图点击Analyze，在下拉窗口中选择Tabular Results，并点击向右指示的三角箭头，可出现Sensitivity/Specificity；Likelihood Ratio；Diagnostic OR 和灰色的SROC Area（SROC 面积）。
诊断性实验的Meta分析分解
阳性
阴性
阳性
TP（a）
FP（b）
a+b
阴性
FN（c）
TN（d）
c+d
1.2 单个诊断性实验的评价指标
灵敏度
特异度
指标
假阴性率（漏诊率）
假阳性率（误诊率）
灵敏度=a/a+c；特异度=b/b+d； 假阴性率=c/a+c；假阳性率=d/b+d
• 这个四格表衍生的各种指标：真阳性率（敏感度）、假阳 性率、假阴性率、真阴性率（特异度）等等都是评估替代
3. 诊断性试验meta分析方法在统计 软件中的实现
• RevMan5.0软件和Meta-DiSc 都是在国际上权威的用来做 诊断试验meta分析的软件，在这里仅介绍Meta-Disc软件 的使用方法。
• 下载地址：
http://www.hrc.es/investigacion/metadisc_en.htm
诊断性试验meta分析方法在统 计软件中的实现
3.1 数据录入 3.2 选择项 设置 3.3 阈值效应 检验 3.4 非阈值效应 检验 3.5 合并各诊断试 验评价指标
3.1 数据录入
3.2 选择项设置
3.3 阈值效应检验
3.4 非阈值效应检验
探讨异质性
3.5 合并各诊断试验评价指标
绘制森林图
诊断性实验的Meta分析
刘延青 研究生
前言
临床医生在接诊的过程中，经常考虑的问题就是如何把可 以有病与实际无病的人区别开来，以及如何将患某种疾病 的患者于其他疾病鉴别出来，这个过程中就需要合理运用
诊断试验。广义诊断包括实验室检查、影像学诊断、仪器
检查、病史询问、体格检查等。 对于某个诊断性试验，可能已有多位研究者进行了研究， 为了对不同的研究结果进行综合性分析，获得综合的结论， 需要采用诊断性实验的Meta分析。
诊断试验准确性的Meta分析
诊断试验准确性的Meta分析一、问题与数据某肿瘤科大夫希望了解CT对某肿瘤的诊断准确性，他查阅了很多国内外文献，发现文献中各研究样本量都偏小，且对该方法的准确性评价结果不一，因此想通过Meta分析的方法对其准确性进行较为可靠的评价。
通过对相关文献的检索，共获得以下数据：表1 部分研究数据变量意义及赋值情况如下：表2 变量意义与赋值情况二、对问题分析要进行诊断试验准确性的Meta分析，至少应当收集真阳性、假阳性、假阴性与真阴性的人数。
然而，Meta分析并不是简单的进行数据的加权合并，因为各研究结果不同的原因通常不仅仅是因为样本量小造成的结果不稳定，还可能是因为研究的设计、执行等多方面的因素存在差异所导致，因此Meta分析的一个重要的任务便是对可能的因素进行探讨，找出文献结果不一的原因，这也是证据评价的过程。
表1中，是否是前瞻性研究（predesign）、金标准是否是同一个（samemth）、是否详细描述待评价试验（index）、是否详细描述金标准（reftest）和是否详细描述待评价人群（subject）是本研究中研究者认为可能的影响因素。
三、Stata分析1. 安装分析包一般认为，诊断试验准确性的数据异质性比较明显，因此推荐使用随机效应模型进行分析。
Stata中有专门针对诊断试验准确性Meta分析的分析包midas和metandi，均是采用两水平的随机效应模型进行分析。
由于后者不支持meta回归功能，因此本文仅介绍midas包的使用。
在command窗口，依次输入以下命令，安装必需的分析包：ssc install midasssc install mylabels2. 数据录入在Stata窗口点击数据编辑按钮，弹出数据编辑窗口。
在变量名位置双击，弹出新建变量窗口。
如果变量是字符型，则变量类型（Variable type）选择str，是数值型则选择double（小数）或int （整数）。
设定好变量名后，从excel中将数据复制到新建变量窗口中即可，部分数据如下图。
诊断性meta分析 手把教你做临床 Meta 分析——诊断试验性 Meta-Disc 分析
诊断性meta分析手把教你做临床Meta 分析——诊断试验性Meta—Disc 分析导读:诊断性meta分析,手把教你做临床Meta 分析——诊断试验性Meta—分析stata诊断性试验meta手把教你做临床Meta 分析——诊断试验性Meta —Disc 分析临床治疗的基础首先是需要准确的诊断，准确诊断性Meta 分析是Meta 分析的一个重要部分，本次想向大家推荐的是一款专用于诊断性试验的免费Meta 分析软件，临床医学、临床检验、临床病理、临床科研人员、临床康复科及临床影像科等工作人员可用它写上一篇高大上的诊断准确性试验的Meta 分析文章。
安装软件Meta—DiSc 是一个免费的下载软件，登录http：//www.hrc.es/investigacion/metadisc_en.htm,下载安装软件，目前最新版本是1。
4 版。
运行软件在试行此软件之前,必须明确和熟悉准确诊断性Meta 分析里结果计算的经典四格表（可能不会在您所纳入的文献中出现，需要研究人自己总结并准确的填写在四格表内，不易混淆而且方便分析）.TP：True positive 表示真阳性的结果，用数字表示；FP：False positive 表示假阳性的结果，用数字表示；FN：False negative 表示假阴性的结果,用数字表示；TN：True negative 表示真阴性的结果，用数字表示。
1打开软件，可以看到如下界面Author：第一作者名+ 文章年限，如Rachow 2013；StudyID:纳入文献的排序编号，亦可以按照自己理想的排名排序;2数据的输入有三种方法可以输入，我们掌握其中两种就足够运用，一种是当纳入的文献较多的时候,可以按照软件中表格的形式对应写在Excel 表上，点击复制Ctrl+c，并点击黏贴Ctrl+v，便可以copy 至软件中的表格内;另一种当纳入的文献数量较少时，则可以直接用手动输入到Meta-disc 数据表内，如下图。
诊断试验的Meta分析
诊断试验的Meta 分析诊断试验的Meta 分析常用的效应指标有灵敏度（Sen ）、特异度(Spe )、阳性似然比(LR +)、阴性似然比(LR -)、诊断比数比（DOR ）及ROC 曲线等。
表2 第i 个研究资料整理格式 金标准 诊断试验 + _ 合计+ a i （TP ） b i （FP ） n 1i - c i （FN ） d i （TN ） n 2i 合计 m 1i m 2i N i 1、基于灵敏度的Meta 分析计算过程 （1）各研究的灵敏度ii i m a Sen 1= （2）灵敏度的合并效应量Sen 及其标准误SE {Sen } ∑∑=i i m a Sen 1 ∑−=i m Sen Sen Sen SE 1)1(}{ （3）合并效应量Sen 的95%置信区间}{96.1Sen SE Sen ±（4）异质性检验，无效假设为H 0：各研究的灵敏度相同； H 1：各研究的灵敏度不全相同。
异质性检验统计量为 ∑⎪⎪⎭⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧×+×=ln()ln(211112m m c c c m m a a a G i i i i i i Sen 其中，∑=i a a ，∑=i c c ，∑=i m m 11 在H 0成立时，G 2Sen 服从自由度为ν=k -1的χ2分布。
若P >α，则不拒绝H 0可认为各研究是同质的，可以采用上面的公式计算Sen 及其95%置信区间。
，2、基于特异度的Meta 分析计算过程 （1）各研究的特异度 i i i m d Spe 2= （2）特异度的合并效应量Spe 及其标准误SE {Spe } ∑∑=i i m d Spe 2 ∑−=i m Spe Spe Spe SE 2)1(}{ （3）合并效应量Spe 的95%置信区间 }{96.1Spe SE Spe ±（4）异质性检验，无效假设为H 0：各研究的特异度相同； H 1：各研究的特异度不全相同。
诊断性实验Meta分析
1.3 ROC曲线定义
• 对某一诊断试验方法，通过改变诊断临界点，可以获得多 对灵敏度和特异度，以敏感度为纵坐标，1-特异度为横坐 标绘制曲线，横轴与纵轴长度相等，形成正方形，在图中 将ROC曲线工作点标出，用直线连接各相邻两点构建ROC曲 线。通过计算ROC曲线下面积，可以评定该诊断方法的准 确性。
• 在国际上质量评价有一个QUADAS标准(quality assessment of diagnostic accuracy studies)来评价纳入诊 断试验的质量
2.3 资料提取
研究资料的基本情况 • 包括纳入研究的作者、发表时间、研究对象的病例数、对
照数目、SEN、SPE、计算获得的真阳性( TP) 、假阳性 (FP) 、真阴性( TN) 、假阴性(FN)、检测的方法、检测试 剂的来源、诊断的临界值等基本情况，都用表表示出来。
1.4 ROC曲线的解读
灵敏度
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1-特异度
机会线
所谓的“曲线左上角”至少可以找出3 种判断方式：
（1）
曲线与斜率为1 的斜线的切点；
（2）
曲线与经过 （0,1）和 （1,0）两点直 线的交点；
（3）
曲线上与 （0,1）点绝 对距离最近 的点。
2.4.2 非阈值效应检验
• 在诊断性试验的meta分析中，除了阈值效应引起研究间异 质性外，其他原因：人群（如疾病严重程度和伴发疾病）、 试验条件（如不同的技术、化验、操作者）、标准试验等， 在软件中用诊断比值比DOR的Cochran-Q检验来检测是否 存在非阈值效应引起的变异。