无对照二分类数据的Meta分析在RevMan软件中的实现_陈月红

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RevMan 5.3软件在meta分析中的应用

RevMan 5.3软件在meta分析中的应用

RevMan5.3软件在meta分析中的应用目录•一、RevMan5.3下载与安装•二、干预试验meta分析(二分类变量)•三、干预试验meta分析(连续型变量)•四、干预试验meta分析(生存资料:已知效应量及标准误、O‐E及方差数据类型)•六、诊断试验meta分析(自学内容)第一部分RevMan5.3下载和安装第二部分干预试验meta分析(二分类变量)本例中仅进行亚组合并,选择subtotals only结束,可以通过其他途径进行重新设置通过选中亚组单击右键,选择添加研究的数据把对应的数据逐个录入即可算出结果,软件会自动生成森林图偏倚风险图绘制Tips•以上完整演示RevMan绘制森林图的过程。

菜单化操作,简便易学,多练习即可掌握•操作的过程中遇到费解的问题可通过软件自带的帮助文档解决问题•选中目标操作并点击右键有时会解决很多问题,“参数设置”有时也能帮助我们解决很多问题•重点理解meta分析中各种统计方法、统计模型、效应量、亚组分析等概念,软件仅仅是工具RevMan完整版功能简介•多数情况下我们仅利用了RevMan软件的统计分析功能,分析数据并绘制森林图•如果我们计划撰写Cochrane系统评价,我们所有的操作都应该在这个软件中完成,包括写作。

操作流程及要点以下幻灯片作简要阐述。

Cochrane Style写作流程•申请注册题目•获得Archie账户•通过自己的账户登陆RevMan•撰写Protocol•Protocol在线发表•撰写Review•Review发表这期间与编辑会有多次互动,写作的过程基本是处于透明状态的登陆我的账户从数据库中下载我的题目操作完成后上传我的系统评价第三部分干预试验—连续型变量数据合并。

手把手教你用RevMan做meta分析

手把手教你用RevMan做meta分析

手把手教你用RevMan做meta分析我们知道Review Manager,也就是常说的RevMan,是meta 分析最经典的软件。

RevMan主要对二分类变量和连续变量进行meta 分析,合并两组的OR 、RR、RD以及两组的均数差和标准化均数差。

今天,我们就来看看RevMan是怎么做meta分析的。

以最常见的干预性研究为例。

假设我们想合并某干预措施的治疗效果,结局指标是痊愈与否,对检索到的5篇文献,进行数据提取。

对于二分类变量,一般需要结局发生人数和总人数,而对于连续变量,则需要提取两组的均数、标准差、总人数,另外常以第一作者姓氏的拼音和发表年限标识某项研究。

RevMan的下载和安装,咱们就不细说了,最简单的方法百度啊。

接下来,双击安装好的RevMan,出现欢迎界面。

单击左上角的File,通过New开始一项新的meta分析。

可以看到RevMan列出主要的5项功能,前两项较为常用。

第一项为Intervention review,因为最开始meta分析主要集中在RCT,其实现在只要是二分类变量和连续变量都可以用第一项进行meta分析。

第二项的Diagnostic test为诊断试验的meta分析。

因为我们的示例是两组二分类变量,这里选第一项。

选择相应的模块后,可以进行描述。

比如干预措施是什么,关心的疾病是什么。

接下里就开始重头戏了。

第一步,添加纳入的研究。

单击Studies and Referemces左侧的钥匙样按钮,展开下拉选项。

选中References to studies,单击右键,在弹出的菜单中选择Add Study。

在弹出的New Study Wozard页面中,在Study ID填入研究名称,一般为文章第一作者的姓氏拼音和发表年限,如Liu 2005,点击Finish完成研究的添加。

重复该过程,添加其他研究。

第二步,添加比较,右键单击Data and analyses,在弹出的菜单中选择第一项Add Comparison。

疯狂学Meta干预性研究Meta分析RevMan操作实例·科研时间

疯狂学Meta干预性研究Meta分析RevMan操作实例·科研时间

疯狂学Meta⼲预性研究Meta分析RevMan操作实例·科研时间本⽂选⾃《疯狂统计学》第四部分·Meta分析案例统计分析过程“局部解剖”引⾔⼲预性研究⼀般是指对疾病进⾏⼲涉(⼿术,药物,检查等)后观察病⼈的临床症状、体征、药代动⼒学、药效学变化等,以此来衡量和评价⼲预措施所能达到的效果。

Meta分析在医学领域的应⽤最为⼴泛,其中应⽤最多的就是对⼲预性研究(尤其是随机对照研究,RCT)的评价,在⼀些观察性研究和病例对照研究中也得到推荐。

本⽂旨在通过结合作者⾃⼰最近发表的⼲预性研究Meta分析的经验,详细地介绍如何使⽤Review Manager(version 5.3)进⾏此种类型Meta分析。

案例与操作1. 病例笔者以2016年于Clinical Lung Cancer发表的⼀篇题为“Effect of CombinedTherapy InhibitingEGFR and VEGFR Pathways in Non-Small-cell Lung Cancer onProgression-free and OverallSurvival”为例,详细描述运⽤Review Manager(version5.3)进⾏⼲预性研究Meta分析的操作步骤。

点击图⽚看全⽂,PMID:28131635 DOI:10.1016/j.cllc.2016.12.0122. ⽤Excel录⼊所需数据(1)客观缓解率(objective response rate,ORR)和疾病控制率(diseasecontrol rate,DCR)以如下表格式录⼊,即为传统四格表。

数据提取遵循的原则是以⽂章中发表数据为准。

⼀般⼲预性研究会在⽂章results部分⽤表格形式把实验组和对照组中接受治疗/⼲预措施的有效/⽆效⼈群的数量展⽰出来,读者可以从⽂中表格直接提取。

如图1所⽰。

图1. Excel⽰意录⼊数据格式与标注treat(实验组有效⼈数),total(实验组总⼈数),control(对照组有效⼈数),total(对照组总⼈数)(2)⽆疾病进展⽣存(progression free survival,PFS)和总⽣存(overallsurvival,OS)以风险⽐(hazard ratio,HR)和95%可信区间(Confidenceinterval,CI)表⽰,录⼊格式为author-year-HR-up(95%CI上界)-down(95%CI下界)(图2)。

无对照二分类资料的Meta分析方法及Stata实现

无对照二分类资料的Meta分析方法及Stata实现

生物医学发展迅速,科学工作者常需综合评价针对某一科学问题的不同研究证据。

如何归纳和综合分析这些分散的研究证据,提升对问题的认识水平,已成为生物医学研究的重要步骤[1]。

荟萃(Meta )分析就是定量综合分析多个同类研究效应的方法[2]。

近十年,Meta 分析在生物医学领域应用日益广泛,有关文献迅速增多,2001年前共有169篇中文论文发表,而在2001-2009期间就有2115篇。

已发表的Meta 分析多针对设有对照的研究类型,国内文献未见针对无对照的研究类型如横断面研究,国外亦少见。

横断面研究等没有设对照的研究是人群研究的基础,也是揭示暴露与疾病关系不可或缺的。

生物医学工作者掌握针对无对照的研究类型的Meta 分析方法和计算机实现步骤是必要的。

本文旨在介绍二分类无对照资料的Meta 分析方法及其在Stata 软件中的操作步骤。

无对照二分类资料的Meta 分析方法及Stata 实现王佩鑫a ,b,李宏田b ,c,刘建蒙b ,c(北京大学a.公共卫生学院;b.生育健康研究所;c.卫生部生育健康重点实验室,北京100191)[摘要]目的介绍无对照二分类资料Meta 分析方法及在Stata 软件中的操作步骤。

方法首先介绍3种数据类型无对照二分类资料Meta 分析的原理及方法,再用Stata 软件对3个实例数据进行Meta 分析。

结果无对照二分类资料Meta 分析的关键是选择服从正态分布或可转化为正态分布的指标。

3个实例数据经正态转换后进行Meta 分析,结果与原文一致。

结论Stata 软件可实现无对照二分类资料(含患病率、发病密度和比值)的Meta 分析,操作简单,实用性强。

[关键词]二分类变量;无对照;Stata ;Meta 分析[中图分类号]R195.1[文献标识码]A [文章编号]1671-5144(2012)01-0052-04Meta-Analysis of Non-Comparative Binary Outcomes andIts Solution by StataWANG Pei-xin a ,b ,LI Hong-tian b ,c ,LIU Jian-meng b ,c(a.School of Public Health ;b.Institute of Reproductive and Child Health ;c.Ministry of Health Key Laboratory of Reproductive Health ,Peking University ,Beijing 100191,China )Abstract :ObjectiveTo introduce the method of meta-analysis for non-comparative binary outcomes and its realization in Stata.MethodsWe first introduced principles and methods of meta-analysis for three types of non-comparative binary outcomes ,and then replicated results of three published meta-analyses in Stata.ResultsThe keypoint of doing these meta-analyses was to choose the effect size indices which were of normal distribution or could be transformed into normal distribution.The replicated results were consistent with the original literatures.Conclusions Meta-analyses for three types of binary outcomes ,including prevalence ,incidence density ,and odds ,could be done in Stata conveniently.Key words :binary ;non-comparative ;Stata ;meta-analysis[基金项目]国家自然科学基金资助项目(81072372)[作者简介]王佩鑫(1986-),男,河北馆陶人,在读硕士研究生,研究方向为妇女儿童保健。

Revman软件操作

Revman软件操作
第二层是“Outcome”,代表对比的是什么(结 局指标)
第三层是“Subgroup”,亚组分析时才会用到, 可以没有
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研究全部录入后,就 来到数据区:Data and analysis
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开始数据分析,点Add comprison
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为这个对比 取一个名字, 如“A vs B”
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比较已经建好, Add outcome
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譬如这个原始数据,对应相应的 研究,将数据直接复制进去
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如图所示,数据录入 后结果自动生成
这个滑动键可 以调节这个森 林图的大小
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两组的事件数和样本量
各个研究的OR值
权重:每个研究在合并 结果中所占的比重
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效应值是OR
统计方法是MH 固定效应模型 95%可信区间
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我们来看一下结果
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Data and analysis 是 Revman的核心,统计和 计算都在这里
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Figures,图片区,纳入研究的流程图和偏移风 险图都在这里,此外,其他区基本不用
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先点击Studies and refrences, 然后点 Add Study,则可以开 始录入研究
14
点击 studies and refrences, 然后点击右边的 Add Study
http://www.cochrane.es/Download/Files/revman. htm
/software/revman.htm /revman/download.htm
3
打开Revman软件,点 击“create a review”新
统计学方法 Peto:只能用于二分类变量 里的OR值 MH法:只能用于二分类变量 IV法:连续型变量和二分类 变量都可以

Meta_分析中如何利用RevMan软件选择数据合并

Meta_分析中如何利用RevMan软件选择数据合并

·方法学·MethodologyMeta -分析中如何利用RevMan 软件选择数据合并Diamonds are not al w ays forever :choosing to combine data in meta -analyses on R evMan (metaview )Sally Green ,Jon Deeks(Phili ppa M i ddletonA ust ralasian Cochrane Cent re )Translated by L IAN G Y an Proof -read by ZOU Y an and L IU Xue -mei梁艳译 邹燕 刘雪梅审校 中图分类号:R19511 文献标识码:A 用RevMan 比较表格录入结果时,可选择若干统计方法。

选择之一是对结果是否计算总体效应。

如图1(Figure1),默认选择为总体效应(若可能,可作亚总体)。

最近RevMan 手册顾问组与其他人员就变换默认选择进行了讨论,即如果评价员不特别要求,可不计算总体。

选择“是”按纽(默认选择)将合并研究的所有数据,得出总结性估计值,不论数据是否进行亚组分析(例如,对每个亚组以及纳入所有亚组分别作总的分析)。

选择“亚总体”按纽将对每一亚组得出合并结果,而不用将所有亚组合并起来作总效应的评估。

选择“否”按纽将对每一个纳入试验作个体的总结性统计分析,而非Meta -分析。

默认选择在森林图上描出一个菱形,代表总估计值。

但菱形并非总是评价员最信赖的朋友,选择不适的统计方法可能使评价结果产生偏倚。

不宜进行Meta -分析时,选择“否”有时,评价员在森林图上分别描述所有纳入试验的结果,而不作Meta -分析(即不“绘出菱形”)。

例如:方法学或者临床异质性使综合研究毫无意义时,不合并研究结果可避免得出单一的,可能误导的,集中性的效应测量。

并不是所有纳入研究描述的结果都适于Meta -分析,且发表与未发表的结论之间可能存在差异(例如有些研究由于无法获得或已知试验禁止发表而缺失),或一些纳入研究及附表中的数据未表示出来。

Revman软件的使用及 meta分析案例演示

Revman软件的使用及 meta分析案例演示

联系方式 四川成都市人民南路三段20号 四川大学华西第二医院药学部 四川大学华西第二医院循证药学中心 邮 编: 610041 联系人: 杨春松 E- mail: yangchunsong_123@
敬请指正!
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Revman软件的使用及 meta分析案例演示
杨春松
四川大学华西第二医院药学部/循证药学研究中心
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内容
一、Revman软件介绍 二、二分类资料的Meta分析 三、连续性资料的Meta分析 四、纳入文献风险评估 五、森林图和漏斗图的解读 六、亚组分析和敏感性分析
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一、Revman软件介绍
RevMan是国际Cochrane协作网为系统评价工作者所提 供的专用软件,是Cochrane系统评价的一体化、标准化 软件;
例:将60例多发性抽动患儿随机分为托吡酯和氟哌啶醇治 疗组,两组治疗后的YGTSS评分如下
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三、连续性资料的Meta分析
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四、纳入文献风险评估
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五、森林图和漏斗图的解读
森林图中方块(
)表示每个研究效应量的点
估计值,方块的大小表示每个研究的权重;
方块两边延伸出的直线代表效应量的置信区间,线段越
图示法——森林图
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异质性的来源
临床异质性 方法异质性 统计异质性
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发表偏倚
发表偏倚是Meta分析最常见的系统误差。由于阳性结果比 阴性结果更容易发表,根据发表文献所做的综合分析有可能 歪曲了真实效应; 漏斗图:是从直观上识别发表偏倚的方法。横坐标为原研 究的效应量,纵坐标为原研究的样本量,或标准误或精确度 (标准误的倒数); 样本量越小,分布越分散;样本量大,分布越集中。若无 偏倚,呈对称的漏斗状。图形不对称有偏向,则存在偏倚 Begger或Egger test(Stata法)

二分类变量meta分析方法

二分类变量meta分析方法

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 (2)二、创建一个新的系统评价 (2)三、添加纳入研究 (4)四、添加比较和结局 (9)五、数据分析: (15)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》= RevMan5下载地址,,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、选择系统评价类型在此我选择Intervention review(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Full review(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Studies and reference(研究和参考文献)旁的钥匙图标,再次点击References to studies(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Include studies(纳入研究)选择Add Study(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Add another study in the same section(继续添加下一个研究)点击Continue(继续)重复上述步骤,完成所有文献的纳入8、展开面板点击Included studies旁的钥匙图标,展开Included studies,可查看10项纳入研究已添加进RevMan中。

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© 2014 中国循证医学杂志编辑部
事件发生数和观察总数,而无对照组。目前,关于 该类数据的 Meta 分析,国内已有相关文献介绍在 Stata 软 件 [5] 和 R 等 软 件 [6] 中 完 成 单 个 率 的 Meta 分析的报道,但尚无在 RevMan 软件中完成单个率 Meta 分析的相关文章报道。
Chinese Evidence-Based Medicine Center, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu 610041, China
Abstract This article introduces two methods used to calculate effect indicators and their standard errors with noncomparative binary data. Then we give an example, the effect indicators and standard errors are calculated using both methods, and meta-analysis with the outcomes is conducted using RevMan software. At last the calculated results are compared with the results of meta-analysis conducted using Stata software with original data based on cases. The results of meta-analysis performed in RevMan software and Stata software are consistent in calculating non-comparative binary data.
Vanthuyne 2012[13] 184
1 396 0.413 0.013 –0.352 0.054 1 124 0.143 0.010 –1.791 0.085 1 820 0.453 0.012 –0.189 0.047 451 0.439 0.023 –0.245 0.095 438 0.420 0.024 –0.323 0.097
P2 = ln(X/(n–X)) = ln(Events/(Total–Events)) = –0.352
SE2 = SE(ln(odds)) =
=
= 0.054
其余研究的计算结果见表 1。 上述计算过程可在 Excel 中完成,也可在 Stata 软 件 中 完 成(计 算 过 程 的 命 令 语 句 请 见 单 个 率 的 Meta 分析在 Stata 软件中的计算部分)。
关键词 无对照;二分类资料;RevMan 软件;Stata 软件;Meta 分析
Implement Metave Binary Data in RevMan Software
CHEN Yue-hong, DU Liang, GENG Xing-yuan, LIU Guan-jian*
表 1 糖皮质激素在所有登记患者中的使用情况 - 原始数据及 相应指标计算结果
纳入研究
使用糖
皮质激 患者 素的例 总数
P1
SE1 P2
SE2
数*
Hunzelmann 2009[9] 577
Mansour 2013[10] 161
Meier 2012[11]
824
Nik Pour 2011[12] 198
RevMan(Review Manager) 软 件 是 由 国 际 Cochrane 协作网为系统评价所提供的一体化、标准 化专用软件,也是目前 Meta 分析专用软件中较成 熟的软件之一。其功能完善、操作简单、结果直观, 提供了计数资料,如有效率的优势比、相对危险度 和差率的合并方法和计量资料,如呈正态分布的资 料(身 高、体 重 等)的 合 并 方 法,以 及 这 些 指 标 的 固定效应和随机效应两种模型。该软件在系统评价 中已广泛使用。本文主要介绍无对照二分类资料在 RevMan 5.2 软件中的实现方法及其操作步骤。
中国循证医学杂志 2014, 14(7): 889~896
里面进行复制),如“Hunzelmann 2009 [9]”填好后, 点击 Finish,第 1 个研究添加完成,其余研究按同 样的方法进行添加。
步骤二:选择数据类型 研 究 添 加 完 成 后,在 主 页 面 左 侧 的 大 纲 栏 找 到 Data and analyses 选项,选中后,单击鼠标右键, 然后选择 Add Comparison,出现 New Comparison Wizard 界 面,添 加 名 称(如“单 个 率 的 Meta 分 析”),然 后 点 击 Finish。再 回 到 Data and analyses 选项,展开该选项找到刚才命名的选项“单个率的 Meta 分析”,选中选项后,单击鼠标右键,选择 Add Outcome,出现结果类型界面如图 1。选择 Generic Inverse Variance 选项,然后点击 Next,出现结果命
2 效应指标及其标准误在RevMan软件中的 合并计算
2.1 RevMan软件中单个率的Meta分析方法一 以前述方法一计算得到的效应指标及其标准
误,即表 1 的 P1 和 SE1 数据,在 RevMan 软件中的 Meta 分析的具体操作过程简单介绍如下,详细过 程可参照刘鸣教授所编的系统评价、Meta 分析 [14] 及其他相关资料 : [15,16]
论 著 • 方法学研究
名界面,在 Name 项填上命名(如“P1、SE1”),然后 点击 Next。
步骤三:选择分析方法 填好结果名称后,点击 Next,出现分析方法选 择界面,在图 2 的界面中,按图中显示的内容选择 各项条目,然后点击 Next,出现关于分析细节的选 择条目,Totals 下面选择 Totals and Subtotals,Study Confidence Interval 下面选择 95%,Total Confidence Interval 下面选 95%,这些选择可根据自己的需要 进行改选。选好后,点击 Next 进入图形显示选择相 关条目的界面,根据自己的需要给图的左右图标命 名。Sort By 选项是纳入研究的显示顺序,我们选择 Study ID,然后点击 Next 继续。
* 原文中未直接提供该数据,而是根据所有患者总数乘以所有糖 皮质激素使用的百分数计算获得。P1、SE1 是由上述方法一计算所 得,P2、SE2 是由上述方法二计算所得。
CJEBM • 890 •
© 2014 Editorial Board of Chin J Evid-based Med
中国循证医学杂志 2014, 14(7): 889~896
论 著 • 方法学研究
无对照二分类数据的Meta分析在 RevMan软件中的实现
陈月红 杜 亮 耿兴远 刘关键*
四川大学华西医院中国循证医学中心(成都 610041)
摘要 本文介绍无对照二分类数据资料的 2 种效应指标及其标准误的计算方法,然后通过 1 个实例分别用上 述 2 种方法计算效应指标及其标准误,将计算所得的效应指标及其标准误在 RevMan 软件中进行 Meta 分析,最后 将计算结果与用实例的原始数据在 Stata 软件中的 Meta 分析结果进行比较。结果显示 RevMan 和 Stata 软件进行 无对照二分类数据资料 Meta 分析的结果一致。
P1 = X/n = Events/Total = 0.413
SE1 = SE(P) =
=
=0.013
其余 4 个数据结果的 P1 及 SE1 的计算以此类推, 其计算结果见表 1。
同样,如以第 1 个研究 [9] 数据为例,用方法二 的式 3 计算该研究的发生率 P2,按式 4 计算其标准 误 SE2:
Key words Non-comparative; Binary data; RevMan; Stata; Meta-analysis
Meta 分析是对同一研究目的多项研究结果一 致性的综合评价方法,在病因、诊断、治疗、危险度 评价、预防预后、流行病学及决策等方面起着独特 作用,具有定量、客观、增大统计学功效及解决独 立研究不能解决的问题等优点 [1],在医学科研中有 提高统计分析效能、引出新见解、节省研究费用等 作用 [2]。Meta 分析是生物医药学领域系统评价的 重要方法,其基本思想和方法产生于 20 世纪 30 年 代,开始应用于教育学和心理学等社会科学领域, 1976 年由 Glass 首次命名为 Meta 分析 [3]。
P = ln(odds) = ln(X/(n–X))
式3
SE(P) = SE(ln(odds)) =
式4
式中,X 为某事件的发生数,n 为观察对象总数。 注 意:该 方 法 是 比 值 类 型 资 料 的 计 算 方 法, RevMan 软件及 Stata 软件计算所得的结果(RevMan 软件计算所得的 OR 值及 Stata 软件中含有 eform 命令计算所得的值),需进行以下转换计算才能得 到率及其 95%CI: 效应指标的转换:
Pf = OR/(1+OR)
式5
95%CI 下限转换:
LL = LLOR/(1+LLOR)
式6
95%CI 上限转换:
UL = ULOR/(1+ULOR)
式7
注意:为了区分前述事件发生率与经过转换计 算所得率,将经转换计算后所得的率用 Pf 表示。
现将以上 2 种计算方法以实例来说明: 例,系统性硬化病使用糖皮质激素的情况以及 相关因素研究一文中有登记使用糖皮质激素的数 据 [8] 见表 1。 该研究共有 5 个有登记的数据。 以第 1 个研究 [9] 数据为例,用方法一的式 1 计 算该研究的发生率 P1,按式 2 计算其标准误 SE1:
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