Stata软件在临床试验计量资料效应比较的Meta分析中的应用

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Stata软件在Meta分析中异质性检验的应用

Stata软件在Meta分析中异质性检验的应用

STB-56 sbe20 1‘‘’‘。‘‘·······。’’’’’。‘‘·····’’’’’’’’’。。+··Update of galbr (help galbr if installed)···…………·····…………。A.Tobias
7/100 P.14;STB Reprints V01.10,P.72
【Key words】 Meta—analysis;Stata software;Test heterogeneity
Meta分析的目的在于增大样本含量,减少随机 误差,增大检验效能。Meta分析中的异质性可以定 义为估计效应量在研究间的变异或差异。异质性检 验是确定研究中合并效应量选择相应效应模型的前 提,如果研究间存在异质性,应选择随机效应模型, 否则应选用固定效应模型,因此进行异质性检验是 Meta分析中的必要工作。本研究应用实例,介绍 Stata软件在Meta分析中的异质性检验。该方法在 常用的Revman软件中增加了Galbraith图法、统计 量H值,而Galbraith图法可从图形上直观地检验 出异常点,统计量H值可经过自由度的校正,定量 化检验异质性。文中还介绍了Q统计量和J2统计
minor fix
STB.41 sbe20…
"Ass商ng heterogmdty in meta-analysis:the Galbraith plot
(help galbr if installed)…___………----·-…··……·A.Tobias
1/98 PP.15-17;STB Reprints V01.7,PP.133—136 performs the Galbraith plot(1988)which is useful for
could be detected by 12 statistic.The outliers which were the sources of the heterogeneity could be spotted from the Galbraith plot.Heterogeneity test in Meta—analysis can be completed by the four methods in Stata

Stata软件metaan命令在Meta分析中的应用

Stata软件metaan命令在Meta分析中的应用

中国循证心血管医学杂志2017年10月第9卷第10期 Chin J Evid Based Cardiovasc Med,October,2017,Vol.9,No.10•1162 ••循证理论与实践 •Stata软件metaan命令在Meta分析中的应用翁鸿1,2,3,王行环1,2,3,曾宪涛1,2,3基金项目:国家重点研发计划专项基金(2016YFC0106300)作者单位:1 430071 武汉,武汉大学中南医院循证与转化医学中心;2 430071 武汉,武汉大学循证与转化医学中心;3 430071 武汉,武汉大学医学部第二临床学院循证医学与临床流行病学教研室通讯作者:曾宪涛,E-mail:zengxiantao1128@ doi:10.3969/j.issn.1674-4055.2017.10.03【摘要】使用Stata软件做传统Meta分析时常使用metan命令。

有研究者开发出了metaan命令,该命令除了提供DL法外,还提供了更多其他的方法,如最大似然法、剖面似然法、限制性最大似然法、置换模型。

此外,该命令还报告多种异质性的统计量,包括Cochrane Q 值、I 2、H 2及研究间方差估计值τ2。

本文主要介绍metaan命令在Meta分析中的应用。

【关键词】Meta分析;Stata软件;metaan命令【中图分类号】R4 【文献标志码】 A 【文章编号】1674-4055(2017)10-1162-03Application of metaan command from Stata software in Meta-analysis Weng Hong *, Wang Xinghuan, Zeng Xiantao. *Center for Evidence-Based and Translational Medicine, Zhongnan Hospital of Wuhan University, Wuhan 430071, China.Corresponding author: Zeng Xiantao, E-mail: zengxiantao1128@[Abstract ] The metan command was usually used in performing meta-analysis using Stata software. A new command named metaan was developed, which provides methods besides DL method, such as maximum likelihood, restricted maximum likelihood, profile likelihood, and a permutation model. In addition, this command reports various heterogeneity measures, including Cochran’s Q , I 2, H 2, and the between-studies variance estimate τ2. We aimed to introduce the utility of the metaan command in Meta-analysis in this paper.[Key words ] Meta-analysis; Stata software; Metaan commandMeta分析作为循证医学证据产生的主要方法之一,其方法的发展也越来越迅速。

Stata在Meta分析中应用

Stata在Meta分析中应用

Begg's funnel plot with pseudo 95% confidence limits .5
logor
0
-.5
0
.1
.2
.3
s.e. of: logor
例2 Gotzsche收集了有关短程小剂量强的松 VS安慰剂或非甾体抗炎药治疗类风湿性关 节炎的7个临床随机对照试验(RCTs),观察 类风湿性关节炎患者的关节压痛指数 (rechie’s index)。
Experimental treatment Control treatment First author Publication year
No Mean SD No Mean SD
Jasni
1968
9 16.2
Jadad量表由 Alejandro Jadad-Bechara 制定,作为哥 伦比亚的一名医生,他还是牛津大学内纳菲尔德麻醉剂部 研究减轻疼痛的研究员。Jadad和他的组员在1996年的 《临床对照试验杂志》上发表了一篇有关盲法效应的文章 。在该文章的附录中,通过评价,给不同临床试验评分, 从最差的0分到最高的5分。Jadad认为随机对照试验是现 代医学研究的一大进步,在一本2007年写的一本书中, 他说“这是一种最简单,但又最有效、最具有革命性的研 究形式”。
Meta-analysis fixed-effects estimates (exponential form) Study ommited
MRC-1
CDP
MRC-2
GASP
PARIS
AMIS
ISIS-2
0.80
0.84
0.90
0.96
1.02
Publication bias命令: metabias logor selogor, graph(begg)

《2024年Stata在Meta分析中的应用》范文

《2024年Stata在Meta分析中的应用》范文

《Stata在Meta分析中的应用》篇一一、引言Meta分析是一种综合多个独立研究结果的方法,旨在通过合并不同研究的数据来得出更全面、更准确的结论。

随着统计软件的发展,Stata作为一种强大的统计分析工具,在Meta分析中得到了广泛应用。

本文将介绍Stata在Meta分析中的应用,并探讨其优势和局限性。

二、Stata在Meta分析中的应用1. 数据准备与处理在Meta分析中,首先需要收集各个独立研究的数据,包括研究设计、样本大小、实验组和对照组的效应指标等。

Stata提供了强大的数据处理功能,可以方便地导入和处理这些数据。

同时,Stata还支持多种数据格式的转换和整合,使得数据准备和处理的流程更加高效。

2. 模型选择与构建Meta分析中常用的模型包括固定效应模型和随机效应模型。

Stata提供了多种Meta分析模型的选择和构建功能,用户可以根据研究特点和数据特征选择合适的模型。

此外,Stata还支持模型的扩展和调整,如考虑异质性、发表偏倚等。

3. 效应指标计算与合并效应指标是Meta分析的核心内容之一,常用的效应指标包括相对危险度、比值比、加权平均数等。

Stata提供了多种效应指标的计算和合并方法,包括固定效应法、随机效应法等。

用户可以根据需要选择合适的效应指标和合并方法,得出更准确的综合结果。

4. 结果解释与可视化Stata具有强大的结果解释和可视化功能,可以将Meta分析的结果以图表的形式展示出来,使得结果更加直观易懂。

同时,Stata还支持多种结果解释的方法,如森林图、漏斗图等,帮助用户更好地理解Meta分析的结果。

三、Stata在Meta分析中的优势1. 强大的统计分析功能:Stata具有丰富的统计分析功能,可以满足Meta分析的各种需求。

2. 操作简便:Stata的界面友好,操作简便,用户可以快速上手。

3. 数据处理能力强:Stata支持多种数据格式的转换和整合,使得数据准备和处理的流程更加高效。

《2024年Stata在Meta分析中的应用》范文

《2024年Stata在Meta分析中的应用》范文

《Stata在Meta分析中的应用》篇一摘要:本文将介绍Stata软件在Meta分析中的应用。

首先概述Meta 分析的概念、背景及其重要性。

然后介绍Stata软件的基本功能和其在Meta分析中的应用优势。

通过一个实际案例,详细阐述Stata在Meta分析中的具体操作步骤和结果解读。

最后,总结Stata在Meta分析中的价值和未来发展趋势。

一、引言Meta分析是一种通过综合多个独立研究结果来得出综合结论的统计方法。

在医学、社会科学等领域,Meta分析被广泛应用于证据综合和系统评价。

Stata作为一种功能强大的统计分析软件,在Meta分析中发挥着重要作用。

本文将详细介绍Stata在Meta分析中的应用。

二、Meta分析概述2.1 定义与背景Meta分析是一种通过收集、整理和综合多个独立研究结果来得出综合结论的统计方法。

它可以帮助研究者对多个研究结果进行定量综合,提高证据的可靠性和说服力。

2.2 Meta分析的重要性Meta分析在医学、社会科学等领域具有重要价值。

通过对多个研究的综合分析,可以更准确地评估干预措施的效果,为政策制定和临床实践提供有力依据。

三、Stata软件基本功能及其在Meta分析中的应用优势3.1 Stata软件基本功能Stata是一款功能强大的统计分析软件,具有数据管理、描述性统计、推断性统计等功能。

它支持多种统计方法,包括回归分析、方差分析、生存分析等。

3.2 Stata在Meta分析中的应用优势Stata在Meta分析中具有以下优势:(1)操作简便:Stata具有友好的用户界面和丰富的命令系统,使得操作简便快捷。

(2)功能全面:Stata支持多种Meta分析方法,包括固定效应模型、随机效应模型等。

(3)结果直观:Stata可以生成直观的图表和统计结果,便于结果解读。

四、Stata在Meta分析中的具体应用案例4.1 案例背景以一项关于药物治疗糖尿病效果的Meta分析为例,介绍Stata在Meta分析中的具体应用。

《2024年Stata在Meta分析中的应用》范文

《2024年Stata在Meta分析中的应用》范文

《Stata在Meta分析中的应用》篇一一、引言Meta分析是一种用于综合多个独立研究结果,从而得出更为准确和可靠结论的统计方法。

随着科学研究的不断发展,越来越多的学者开始使用Meta分析来整合和解释多个独立研究的结果。

Stata作为一种强大的统计分析软件,在Meta分析中发挥着重要作用。

本文旨在探讨Stata在Meta分析中的应用,并展示其优势和效果。

二、Stata在Meta分析中的优势1. 强大的数据处理能力:Stata具有强大的数据处理能力,可以方便地处理多个独立研究的数据,包括数据的导入、清洗、转换等操作。

这为Meta分析提供了重要的支持。

2. 丰富的统计方法:Stata提供了多种Meta分析方法和模型,包括固定效应模型、随机效应模型、贝叶斯模型等。

这些方法可以根据研究的具体需求进行选择,从而提高分析的准确性和可靠性。

3. 友好的操作界面:Stata的操作界面友好,易于学习和使用。

即使是没有编程基础的学者,也可以通过简单的操作完成Meta分析。

三、Stata在Meta分析中的应用实例以一项关于药物治疗糖尿病效果的Meta分析为例,我们将介绍Stata在Meta分析中的应用。

1. 数据导入与处理:首先,我们将多个独立研究的数据导入到Stata中,并进行数据清洗和转换。

这包括删除重复数据、处理缺失值、转换数据格式等操作。

2. 模型选择与设置:根据研究的具体需求,我们选择固定效应模型或随机效应模型进行Meta分析。

在模型设置中,我们需要设置效应量、置信区间、显著性水平等参数。

3. 数据分析与结果输出:在Stata中运行Meta分析程序后,我们可以得到多个研究合并后的效应量、合并效应量的置信区间以及合并效应量的P值等结果。

这些结果可以直观地展示多个独立研究的结果,并得出更为准确和可靠的结论。

四、Stata在Meta分析中的效果与评价通过实际案例的应用,我们可以发现Stata在Meta分析中具有以下优势:1. 提高了分析的准确性和可靠性:Stata提供了多种Meta分析方法和模型,可以根据研究的具体需求进行选择,从而提高分析的准确性和可靠性。

手把手教你用Stata进行Meta分析Meta简明教程(7)

手把手教你用Stata进行Meta分析Meta简明教程(7)

手把手教你用Stata进行Meta分析Meta简明教程(7)Meta简明教程目录1. 认识一下meta方法! | Meta简明教程(1)2. 一文初步学会Meta文献检索| Meta简明教程(2)3. 如何搞定“文献筛选” | Meta简明教程(3)4.Meta分析文献质量评价 | Meta简明教程(4)5.Meta分析数据提取| Meta简明教程(5)6.一文学会revman软件| Meta简明教程(6)Meta简明教程(7)上一期介绍了Revman 软件对二分类数据、连续型数据、诊断性试验数据、生存-时间数据进行meta分析,本期将利用Stata对以上数据进行meta分析。

大家可以到本公众号下载Stata软件(重磅推荐:分类最全的统计分析相关软件,了解一下?请关注、收藏以备用)Stata12.0 界面一、二分类数据分析数据形式例:研究阿司匹林(aspirin)预防心肌梗死(MI)7个临床随机对照试验,观察死亡率,数据提取如下:操作步骤1.构建数据1)启动Stata 12.0 软件后,可以直接点击工具栏中DataEditor (edit)按钮。

也可在在菜单栏中点击Data→Data Editor→ DataEditor (edit),出现以下界面。

2)点击变量名位置,依次输入研究名称(research),阿司匹林组死亡数(a),阿司匹林组存活数(b),安慰剂组死亡数(c),安慰剂组存活数(d)3)录入数据:在变量值区域输入数据2. 数据分析1)导入meta模块:在Command窗口中进行编程,首先需要在Stata中安装meta 模块:在Command窗口输入“ssc install metan”,选中点回车。

结果窗口中出现下面的结果,说明已经安装了meta模块。

2)输入meta分析代码:在Command窗口输入“Command窗口输入“metan a b c d, or fixed”,点回车,完成结果分析。

Stata软件在meta分析中的应用

Stata软件在meta分析中的应用
Stata软件在meta分析中的应用
目录
• 第一讲 Stata用于meta分析背景知识 • 第二讲 二分类变量的meta分析(metan) • 第三讲 连续型变量的meta分析(metan) • 第四讲 Stata合并效应量及可信区间(metan) • 第五讲 Stata用于诊断试验meta分析(midas)
二分类数据
数据录入要点
• 试验组事件数、实验组未发生事件数、对照组事件数、对照组未发生事件数 • gen alive1=pop1‐death1 • gen alive0=pop0‐death0 • metan death1 alive1 death0 alive0, label(namevar=trialname, yearvar=year)
Interstudy variation in Sensitivity: MED_SEN = 0.61, 95% CI = [ 0.57- 0.68]
Interstudy variation in Specificity: ICC_SPE = 0.09, 95% CI = [ 0.01- 0.17]
安装meta‐analysis菜单
• 首先确定meta分析相关的模块已经安装 • 安装“meta‐dialog”模块
• 键入命令:db metan
• 或建立并编写profile.do文件, 存储在安装目录
• 首次运行”run c:\ado\profile.do”
• 强烈建议使用命令行进行操作
Stata的主界面
Number of studies = 14
Reference-positive Units = 1544
Reference-negative Units = 1397
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中图分类号:R285.6
文献标识码:A
文章编号:1003—9783(2005)02—0149—04
在新药临床试验中,由于研究项目涉及多个中 心参与,尽管临床试验前制定了统一的临床试验方 案,并在试验前对参与的研究人员进行了统一的培 训,但仍然避免不了各中心疗效的不一致性,在分 析中心效应时,过去通常采用协方差分析解决,但 有时也有一定的困难。Meta分析作为临床治疗性文 献系统评价的有用分析工具之一,它对多个同类研 究结果进行汇总及合并分析,从而达到增大样本含 量,提高检验效能的目的,尤其在多个研究结果不 一致或都无统计学意义时,用Meta分析可得到更加 接近真实情况的分析结果。
在Meta分析的随机效应模型中,任一研究中 的样本均数与群体总体均数之间都含有两种随机成 分:研究内部的抽样误差(个体内变异)和研究之间 的随机变异(个体间变异)。Meta分析中的随机模 型的统计分析就是对群体总体均数进行统计推断。 一般采用Der Simonian and Laird方法对斗进行估计 和检验。
表2 A药和B药治疗骨质疏松症的疗效
注:根据复旦大学医学院统计学教学资料,并经过修改。
在Stata命令窗口输入“metan nl—s2,random no. standard”命令即可完成计算。
结果输出如下:
Study
WMD
1 95%Cone Interval]
%Weight
D+L pooledWMD一3.10522
当某研究的95%CI上下限均>0,即在森林图 中,其95%CI横线不与无效竖线相交,且该横线落 在无效线右侧时,可认为试验组某指标的均数大于对 照组,若研究者所研究的指标是不利事件时,试验因 素为有害因素(危险因素);若研究者所研究的事件是 有益事件时,试验因素为有益因素。
·152·
——
主垫堑垫鱼,堕鏖垫墨呈!Q!主呈旦箜!!鲞箜!塑
当总体WMD<0(或某研究的95%CI上下限均 <0)时,或在森林图中某个研究的95%CI的横线不 与无效竖线相交,且该会线落在无效线左侧时,可认 为试验组某指标的均数小于对照组,试验因素可减少 某指标的均数。 3.2临床意义当某研究的95%CI包含了0,即在 森林图中其95%CI横线与无效竖线(横坐标刻度为 0)相交时,可认为试验组某指标的均数与对照组相 等,试验因素无效。
加权平均的均数差(I—V pooled WMD)=一 1.32759,95%可信区间为(一1.88389,一 0.771293)。
对WMD的检验,z=4.68,P=0.000。 结论:拒绝Ho,可以认为治疗组BMI低于对照组的 BMI,且差别有统计意义。
森林图表示每个研究WMD、综合WMD及95% 可信区间(图3),通过以上的图示表明,综合的 WMD更精确,包含了6个中心研究的信息。
例2:为了评价A药(补骨脂胶囊)和B药(雌 激素)治疗绝经后骨质疏松症,共有12个医疗单位 参加了临床试验,疗程为12个月,并以骨密度改变 比例作为效应指标。但各个研究效果不一致,故需做 Meta分析。
中药新药与临床药理2005年2月第16卷第2期
对定量变量资料进行Meta分析,这些研究的数 据基本格式见表2。
消除了多个研究间的绝对值大小的影响,还消除了多 个研究测量单位不同的影响,尤其适用于单位不同或 均数相差较大资料的汇总分析,但是SMD是一个没 有单位的值,因而对SMD分析的结果解释要慎重。 本文介绍用Stata8.2统计软件中Meta命令完成标化 效应的Meta统计分析¨~1,供临床医生和科研工作
—4.91228
—1.29816
Heterogeneity chi—squared=2849.90(d.f.=1 1)
P=0.000 =10.1230
Estimate of between—study variance Tau—squared
Test ofWMD=0:z=3.37.P=0.001
D—L法计算结果说明:异质性检验Q= 2849.90,d.f.=1 1,P=0.000,表明12个研究的
例1:为了研究某中成药减肥的疗效进行了6个 中心的临床试验。现以身高体重指数(BMI)为疗效 观察指标,为了避免其他的混杂作用,故限定所有研 究对象均为45岁至55岁的健康女性(其他体检指 标均正常)。研究问题为:通过一个疗程的治疗, 该中药是否能降低45岁至55岁的健康女性的BMI?
收稿日期:2004一12一04 作者简介:莫传伟(1965一),男,博士生,副教授,硕士生导师,从事预防医学,医学统计学教学,统计软件应用及中医诊断学应用研究。
在这6个研究中,分析结果表明,有3组BMI的
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制●由●d一_I●ft.
图3 6个减肥中成药临床对健康女性的BMI结果的森林 图(固定效应模型)
2.2随机效应模型在进行meta分析时,若同质性检 验拒绝零假设,应采用随机效应模型。该模型由Der Simonian和Laird于1986年提出,又称D—L法【31。
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中药新药与临床药理2005年2月第16卷第2期
ห้องสมุดไป่ตู้
·149·
·统计软件应用·
Stata软件在临床试验计量资料效应比较的Meta分析中的应用
莫传伟,陈群,徐志伟(广州中医药大学,广州510405)
摘要:目的探讨临床试验计量资料合并效应比较的Meta分析及软件应用方法。方法采用Stata8.2软件进行临床
试验计量资料的Meta分析及参数估计。结果在临床试验计量资料的Meta分析中,分别计算不同类型的计量资料
的综合标准化均数差,对固定效应模型和随机效应模型结果进行了比较。Meta分析的固定效应模型,可能导致总效
应以及个体效应的不确定性的过低估计。结论在计量资料Meta分析的固定效应模型中,如果出现总效应及个体效
应的不确定性,建议结合Meta分析的森林图及临床应用专业分析为妥。
关键词:Meta分析;Stata软件;临床试验;计量资料;森林图
95%可信区间(图4),通过以上的图示表明,综合的
WMD更精确,包含了12个中心研究的信息。
2.3对结局变量为d进行Meta分析的Stata命令介
绍两个均数的差值和均数差值的标准误的计算,
用Stata软件进行Meta分析,Stata命令metan d se,
random nonstandard
·151·
(WMD)或标准化均数差(SMD)为合并统计量。 3.1统计学意义 WMD是试验组的均数减去对照组 均数的差,当WMD=0时,意味着两均数相等,也 意味着两均数差异无统计学意义,故WMD森林图的 无效竖线在横坐标刻度为0处。对于I临床工作者而 言,可简单地将SMD的临床意义和解释理解成与 WMD相同。
1.1
一."¨.¨-●J●I
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图4 12个服用A药和B药治疗骨质疏松症的疗效研究
结果森林图(随机效应模型)
3结果分析 当分析指标是连续变量时,可选择加权均数差
WeloJmd Jdssn■t
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图1 Stata Editor数据录入窗口
(2)在Stata Command窗口输入Meta分析命令 (图2),即:metan nl—s2,nostandard
数据。
主董堑垫鱼鳖盎垫壅2QQ5圭2旦墓!鱼鲞笠!塑
差异有统计意义(P<0.05),但是另外3组BMI的差异 无统计意义。因此存在较大的争议,所以有必要通过 Meta分析综合这6个临床试验中心研究的结果。
Meta分析结果提示,异质性(Heterogeneity)检验 Q=2.25,自由度(d.f.)=5,P=0.814,可以近 似认为各个研究的效应是齐性的,宜采用固定效应模 型计算结果。
者参考。
2 Stata软件Meta统计分析介绍 Stata软件是美国计算机资源中心研制的统计软
件,统计分析方法齐全,能满足日常科研工作的需 要。Stata软件深受医学院校学生和临床医生的青 睐,也是国际临床流行病学网络推荐使用的统计分析 软件。这里我们使用的版本是Stata8.2【5。8】。与SAS 相似,Stata也采用命令形式,但它的命令远为简单, 只需在命令窗口写入metan nl—s2,就完成了两组定 量资料的Meta分析,同时计算出WMD并绘出精美的 森林图(forest plots),现将应用实例介绍如下。 2.1固定效应模型在进行Meta分析时,若同质性 检验不拒绝零假设,可采用固定效应模型。
WMD不一致,故采用随机效应模型。
D—L法计算的综合WMD=一3.10522,95%可
信区间为(一4.91228, 一1.29816)。
对综合WMD的检验,z=3.37,P=0.001。
结论:拒绝H。,因此认为B药使骨密度改善的比例
高于A药骨密度改善的比例,且差别有统计意义。
从森林图可见每个研究WMD、综合WMD及
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