频率学视角下的网状meta分析及其结果解读
《2024年Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考》范文
《Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考》篇一Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考Meta分析系列之十五：Meta分析的进展与思考一、引言Meta分析，作为一种重要的文献综述工具，已广泛应用于科学研究领域。
自其诞生以来，就为学者们提供了一个更为精准和系统的分析手段，来对相关领域内的众多研究进行汇总、评价和比较。
在过去的几十年里，随着科技和方法的不断进步，Meta分析也得到了长足的发展。
本文旨在探讨Meta分析的进展、现状以及未来发展方向，以期为相关研究提供参考。
二、Meta分析的进展（一）方法论的完善随着Meta分析的广泛应用，其方法论也在不断完善。
从最初的简单统计合并到现在的多层次模型、贝叶斯分析等复杂方法，Meta分析的精确性和可靠性得到了显著提高。
此外，针对特定类型的研究设计（如诊断试验、干预研究等），也发展出了相应的Meta分析方法。
（二）数据来源的扩展随着互联网和数据库技术的快速发展，Meta分析的数据来源得到了极大的扩展。
除了传统的学术期刊、会议论文等，现在还可以从网络资源、政府报告等获取数据。
同时，大数据和人工智能技术的应用也为Meta分析提供了更为丰富的数据来源。
（三）应用领域的拓展Meta分析的应用领域已经从最初的医学领域扩展到了社会科学、教育学、心理学等多个领域。
这些领域的学者们通过Meta分析对大量相关研究进行综合评价，为政策制定、教育实践等提供了有力的依据。
三、当前Meta分析的挑战与思考（一）数据质量问题随着数据来源的扩展，数据质量问题也日益凸显。
在Meta分析中，数据的质量直接影响到结果的准确性和可靠性。
因此，如何确保数据的真实性和准确性是当前Meta分析面临的重要挑战。
（二）方法论的局限性虽然Meta分析的方法论在不断完善，但仍存在一些局限性。
例如，对于某些特殊类型的研究设计（如定性研究、混合方法研究等），现有的Meta分析方法可能无法完全适用。
《2024年Meta分析系列之六_间接比较及网状分析》范文
《Meta分析系列之六_间接比较及网状分析》篇一Meta分析系列之六_间接比较及网状分析Meta分析系列之六：间接比较及网状分析一、引言Meta分析是一种统计技术，用于整合和分析多个独立研究的结果。
在医学、社会科学和许多其他领域中，Meta分析已成为一种重要的研究方法。
随着研究的不断深入，间接比较及网状分析（Network Meta-analysis, NMA）逐渐成为Meta分析的重要分支。
本文将详细介绍间接比较及网状分析的原理、方法、应用及高质量范文的撰写要点。
二、间接比较及网状分析的原理和方法1. 原理间接比较是一种通过比较多个研究之间的差异来评估不同干预措施效果的方法。
而网状分析则是在间接比较的基础上，通过构建网络图来展示不同干预措施之间的直接和间接比较结果。
NMA可以同时评估多个干预措施的效果，并比较它们之间的优劣。
2. 方法（1）文献检索与筛选：根据研究目的，制定明确的文献检索策略，筛选出符合纳入标准的文献。
（2）数据提取与整理：从选定的文献中提取所需数据，包括研究设计、样本量、干预措施、结局指标等，并整理成可用于NMA的格式。
（3）构建网络图：根据提取的数据，构建干预措施之间的网络图，展示各干预措施之间的直接和间接比较关系。
（4）统计分析：采用适当的统计模型进行NMA，计算各干预措施的效果估计值和置信区间。
（5）结果解读：根据统计结果，解读各干预措施的效果及优劣，并给出结论。
三、间接比较及网状分析的应用NMA在医学、社会科学等领域具有广泛的应用价值。
例如，在医学领域，NMA可以用于评估不同药物、手术和非药物治疗方法的效果，为临床决策提供依据。
在社会科学领域，NMA可以用于评估不同政策、教育方法和培训项目的效果，为政策制定和项目实施提供参考。
四、高质量范文的撰写要点1. 引言：简要介绍Meta分析和NMA的背景、目的和意义。
2. 研究方法：详细描述文献检索策略、纳入排除标准、数据提取和整理方法、NMA的统计模型等。
频率学视角下的网状meta分析及其结果解读
频率学视角下的网状meta分析及其结果解读自meta分析问世以来，每年发表的文献不断增多，显示出一幅欣欣向荣的景。
不用做实验，收集文献，一台电脑，一个数据库即可，省力又省钱，说是临床神技不为过。
然而，随着写的人越来越多，普通的meta分析越来越难找到主题，投稿越发的困难。
目前，较火的meta分析要算是网状meta了。
相对于普通meta，网状meta的优势显而易见。
目前，网状meta又可以分为基于贝叶斯理论和频率学理论两大派。
贝叶斯的网络meta分析可用winbugs实现，可惜，单独的winbugs并无作图功能，无法给出森林图等图形化结果，目前普遍的方法是结合R软件或stata软件，读取winbugs计算结果进行作图。
其次，单独使用R软件也能实现贝叶斯的网状meta分析，缺陷在于只能实现一致性模型，假如结果存在不一致的情况，仍然要借用winbugs计算。
Winbugs的缺陷除了不能作图，还存在编程困难的问题，对于医学专业学生来说，编程是一项极为复杂的事，虽然能找到基本代码进行修改，但是如何修改，如何软件的互相调用，也是一大难题，稍有不慎，代码出错极难解决。
网状meta的另一个方法是基于频率学派的，此方法只要stata就能完全操作，包括结果的可视化，均可实现。
本文就stata频率学网状meta 2984891249分析结果进行一一解读。
1.1绘制网状结构图结果网状结构图如图1 所示。
由图可见药物D（结点D）的圆圈面积最大，D-C、A-D、A-B 之间的边较宽，表明在纳入NMA 的研究中，药物D、D-C、A-D、A-B之间比较的研究出现频率最多。
（注：此处值展示了普通的网络图，其实，我们可以根据命令，设置不同研究是否盲法、随机、隐藏等质量评价的内容，是图片更加丰富多彩，此处不再展示）1.2贡献图网状meta分析中的不同的直接比较对网状meta分析的结果的影响不同，因此有时候需要评估不同直接比较对网状meta 分析结果的影响，并找出影响网状meta分析合并结果最多的直接比较。
《2024年Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考》范文
《Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考》篇一Meta分析系列之十五_Meta分析的进展与思考Meta分析系列之十五：Meta分析的进展与思考一、引言随着科学研究的深入发展，Meta分析作为一种重要的统计方法，被广泛应用于多个学科领域，成为了研究热点之一。
本文旨在探讨Meta分析的进展及其在科学研究中的应用与思考。
二、Meta分析的概述Meta分析是一种利用统计方法对多个独立研究结果进行综合分析的技术，其目的是为了解决单个研究结果可能存在的局限性，提高研究结果的可靠性和稳定性。
Meta分析通过整合多个独立研究的数据，从而揭示出更具有普遍性的结论。
三、Meta分析的进展自Meta分析技术问世以来，其在多个领域的应用已经取得了显著的进展。
以下是近年来Meta分析的主要进展：1. 拓展应用领域：Meta分析不再局限于医学、心理学等传统领域，而是逐渐扩展到生物学、社会科学等多个领域。
这些领域的学者们开始运用Meta分析技术来探讨各种问题，如基因多态性与疾病的关系、社会现象的成因等。
2. 改进方法与技术：随着计算机技术的发展，Meta分析的方法与技术也在不断改进。
例如，利用大数据技术，Meta分析可以更准确地提取和分析大量数据，从而提高了结果的准确性。
此外，随机效应模型、贝叶斯统计等方法的应用，使得Meta分析更加适用于异质性较高的研究数据。
3. 优化检索策略：Meta分析中一个重要的步骤是确定检索策略和选择合适的研究文献。
随着数据库技术的不断发展，研究人员可以更加便捷地检索和筛选相关文献，提高了Meta分析的效率和准确性。
四、Meta分析在科学研究中的应用与思考1. 科学决策的依据：Meta分析可以为政策制定和科学决策提供依据。
通过对大量相关研究的综合分析，可以揭示出某一现象或问题的普遍规律，为政策制定提供科学依据。
例如，在公共卫生领域，通过Meta分析可以评估不同干预措施的效果，为政策制定者提供决策依据。
Meta分析系列之六_间接比较及网状分析
Meta分析系列之六_间接比较及网状分析引言：Meta分析是一种系统性的研究方法，通过统计学的手段综合分析多个独立研究的结果，从而提高研究的可靠性和准确性。
在前五篇文章中，我们介绍了Meta分析的基本概念、数据来源与选取、效应量和效应大小的计算、异质性的检验以及漏斗图的画法。
在第六篇文章中，我们将聚焦于两个与Meta分析密切相关的主题，即间接比较和网状分析。
一、间接比较间接比较是指通过已有的直接比较数据，来推断不同干预措施之间相对效果的方法。
由于在某些情况下难以进行直接比较研究，间接比较成为了一种较常用的方法。
它通过另外一种介入手段的直接比较结果，间接推算出所研究之干预手段之间的相对效果。
间接比较的步骤如下：1. 确定研究目标：明确需要进行间接比较的干预措施以及研究的问题。
2. 查找已有的研究：寻找已有的直接比较研究，确保它们涵盖所需的干预措施。
3. 提取数据：从直接比较研究中提取必要的数据，包括特征、方法以及结果。
4. 分析数据：进行间接比较的统计分析，比如间接比比较法或贝叶斯网状分析等。
5. 解释结果：根据统计分析的结果，解释干预措施之间的相对效果。
二、网状分析网状分析是一种多个治疗措施之间的间接比较的统计方法。
它可以处理不完全的直接比较和缺失数据，通过整合所有可用的数据，推断不同治疗措施之间的相对效果。
网状分析的基本步骤如下：1. 收集数据：搜索已有的研究，提取需要的数据。
2. 形成网络：构建一个治疗措施之间相互连接的网络，每个节点代表一个治疗措施，边表示直接比较结果。
3. 估计效应量：利用直接比较的结果，估计每个节点的效应量。
4. 确定模型：通过选择合适的统计模型，对效应量进行汇总和推断。
5. 进行网络分析：进行网络分析来推断不同治疗措施之间的相对效果。
6. 敏感性分析：对模型进行敏感性分析，检验模型结果的稳健性。
三、间接比较与网状分析的优势与分析1. 扩大研究范围：间接比较和网状分析可以结合多个研究，从而扩大研究范围，提升研究的普适性和外部有效性。
《2024年Meta分析系列之六_间接比较及网状分析》范文
《Meta分析系列之六_间接比较及网状分析》篇一Meta分析系列之六_间接比较及网状分析Meta分析系列之六：间接比较及网状分析一、引言Meta分析作为一种综合分析多个研究结果的方法，被广泛应用于医学、社会科学等多个领域。
随着研究的不断深入，间接比较及网状分析作为Meta分析的重要组成部分，其重要性日益凸显。
本文将介绍间接比较及网状分析的原理、方法、应用及其在实践中的高质量范式的撰写。
二、间接比较及网状分析的原理和方法1. 原理间接比较是指在多个研究之间无法直接进行比较时，通过某种方法对研究结果进行间接比较的过程。
网状分析则是一种基于贝叶斯统计的复杂网络模型，用于评估多个干预措施之间的直接和间接比较。
2. 方法（1）间接比较在进行间接比较时，首先需要确定各个研究的共同变量或效应指标。
然后，通过转换或标准化等方法，将不同研究的结果调整到同一尺度上，以便进行比较。
此外，还需要考虑研究间的异质性，通过统计学方法对异质性进行评估和处理。
（2）网状分析网状分析主要利用贝叶斯网络模型，对多个干预措施进行全面的评估和比较。
首先需要构建一个网络模型，包括节点（各干预措施）和边（各干预措施之间的直接和间接比较）。
然后根据数据收集的结果和网络模型的参数设置，计算每个干预措施与其他措施的比较效果，最后通过概率排名等统计方法，对所有干预措施进行比较和评估。
三、间接比较及网状分析的应用1. 在临床医学中的应用间接比较及网状分析在临床医学领域有着广泛的应用。
例如，针对不同的治疗方法或药物，通过Meta分析和网状分析可以评估各种治疗方法的疗效和安全性，为临床医生提供参考依据。
此外，在药物研发过程中，也可以通过间接比较和网状分析对不同药物进行综合评估和比较。
2. 在社会科学中的应用在社会科学领域，间接比较及网状分析同样具有广泛的应用价值。
例如，在政策评估中，可以通过Meta分析和网状分析对不同政策的效果进行综合评估和比较，为政策制定提供参考依据。
网状Meta分析图形结果解读
• 103 •© 2015 中国循证医学杂志编辑部C JEBM网状Meta分析图形结果解读易跃雄，张蔚*，刘小媛，张娟，朱定军，吕琼莹武汉大学人民医院妇I 科（武汉 430060）摘要 网状Meta 分析的发展促使多种干预措施的对比得以实现，目前已有众多研究报道了其实施过程，但当前国内研究对其结果解释则鲜有提及。
本文对网状Meta 分析中的轨迹图、密度图、Brooks-Gelman-Rubin 诊断图、排序概率表与排序概率图、累积排序概率图与累积排序概率图下面积、网状图进行解读，以期为网状Meta 分析的研究提供参考和帮助。
关键词 网状Meta 分析；图形结果；解读Result Interpretation of Network Meta-analysisYI Yue-xiong, ZHANG Wei *, LIU Xiao-yuan, ZHANG Juan, ZHU Ding-jun, LV Qiong-yingFirst Department of Gynecology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan 430060, ChinaAbstract Comparison among multiple interventions has been realized due to the development of network meta-analysis and so far many studies have reported its implementation process. However, its results are rarely interpreted in domestic studies at present. This article interprets the results of trace plots, density plots, Brooks-Gelman-Rubin diagnosis plots, rankogram, surface under the cumulative ranking, and network plots, to provide references and assistance for further research regarding network meta-analysis.Key words Network meta-analysis; Graphic result; InterpretationDOI: 10.7507/1672-2531.20140263作者简介：易跃雄，男（1984年～），硕士，医师，以妇科肿瘤为主要研究方向。
【网状Meta分析】网状Meta分析的概念与理论基础
【网状Meta分析】网状Meta分析的概念与理论基础基于严格设计随机对照试验直接比较的系统评价/Meta 分析已被公认为是评价干预措施疗效的最高级别证据，称为传统系统评价/Meta 分析，前期我们已推送了相关的方法学与系列课程(点击直达:图说Meta系列：最详细的Meta分析步骤;【网易云课堂】SCS科研方法学培训系列课)，而在临床实践中，经常会碰到许多不同干预措施的疗效差异尚无直接比较研究的证据，或虽有直接比较研究证据，但相关研究数量较少或质量较低。
当直接研究证据缺乏时，可通过对比共同对照措施进行间接比较,直接研究证据不足时，可合并直接证据和间接证据增加证据的可信性,而这种合成间接证据与直接证据进行不同干预措施排序比较的方法被称作网状Meta分析，在接下来的推送中，我们将深入介绍网状Meta分析的论文撰写方法，敬请期待! 今天我们将为大家介绍网状Meta分析的概念与理论基础。
网状meta分析是传统Meta 分析的扩展，可以同时比较三个或者三个以上的干预措施的疗效。
国际药物经济学和结果研究协会”的报告指出网状Meta 分析包括调整间接比较和混合治疗分析。
间接比较是指通过干预措施A vs. C和干预措施B vs. C的结果，间接得出A vs. B的相对效果的一种方法。
目前认为，Meta分析中进行间接比较的原因有二：一是无直接比较的原始研究；二是有直接比较的原始研究但这些研究数量较少或质量较低；混合治疗分析是在直接比较的基础上合并间接比较的证据，从而提高分析结果的精确性，但是这种方法主要是应用于干预措施可以形成具有闭合环路( loop) 时。
网状Meta 分析的最大优势就是可以对治疗同类疾病的不同干预措施进行量化比较，并按照某一结果指标效果好坏进行排序，进而选择最优治疗方案。
英国东安格利亚大学医学院Song等指出，间接比较和网状Meta 分析应用有三个水平的基本假设：第一，同质性假设。
此与传统直接比较Meta分析相同，一般用Q 统计量检验法，若检验结果无统计学差异，可认为纳入研究具有同质性，采用固定效应模型进行合并；否则需要探讨异质性来源，当无法解释统计学异质性时，采用随机效应模型进行合并，或提示不宜对纳入研究进行合并。
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频率学视角下的网状meta分析及其结果解读自meta分析问世以来，每年发表的文献不断增多，显示出一幅欣欣向荣的景。
不用做实验，收集文献，一台电脑，一个数据库即可，省力又省钱，说是临床神技不为过。
然而，随着写的人越来越多，普通的meta分析越来越难找到主题，投稿越发的困难。
目前，较火的meta分析要算是网状meta了。
相对于普通meta，网状meta的优势显而易见。
目前，网状meta又可以分为基于贝叶斯理论和频率学理论两大派。
贝叶斯的网络meta分析可用winbugs实现，可惜，单独的winbugs并无作图功能，无法给出森林图等图形化结果，目前普遍的方法是结合R软件或stata软件，读取winbugs计算结果进行作图。
其次，单独使用R软件也能实现贝叶斯的网状meta分析，缺陷在于只能实现一致性模型，假如结果存在不一致的情况，仍然要借用winbugs计算。
Winbugs的缺陷除了不能作图，还存在编程困难的问题，对于医学专业学生来说，编程是一项极为复杂的事，虽然能找到基本代码进行修改，但是如何修改，如何软件的互相调用，也是一大难题，稍有不慎，代码出错极难解决。
网状meta的另一个方法是基于频率学派的，此方法只要stata就能完全操作，包括结果的可视化，均可实现。
本文就stata频率学网状meta 2984891249分析结果进行一一解读。
1.1绘制网状结构图结果
网状结构图如图1 所示。
由图可见药物D（结点D）的圆圈面积最大，D-C、A-D、A-B 之间的边较宽，表明在纳入NMA 的研究中，
药物D、D-C、A-D、A-B之间比较的研究出现频率最多。
（注：此处值展示了普通的网络图，其实，我们可以根据命令，设置不同研究是否盲法、随机、隐藏等质量评价的内容，是图片更加丰富多彩，此处不再展示）
1.2贡献图
网状meta分析中的不同的直接比较对网状meta分析的结果的影响不同，因此有时候需要评估不同直接比较对网状meta 分析结果的影响，并找出影响网状meta分析合并结果最多的直接比较。
例如，当评估网状meta分析真实性的时候，就需要评估风险偏倚对网状meta分析结果的影响。
高风险偏倚且对网状meta分析高贡献的直接比较结果可能会影响网状meta
分析的合并结果。
由于网状meta分析的合并结果来自于间接比较和直接比较，那么这部分直接比较结果，也可能影响临近对比措施的网状meta分析结果，进而会影响整个网状meta分析的结果。
但是高风险偏倚且对网状meta分析低贡献的直接比较结果影响网状meta分析的程度就较低。
因此就需要评估不同直接比较对网状meta分析结果以及整个网络网状meta分析结果的影响。
该图行为直接比较，列为间接比较结果，矩阵形成的是不同对照措施直接比较结果对不同对照措施的网状meta分析结果的影响程度。
如25.4%指的是治疗措施a对比治疗措施b的直接比较结果对该合并结果（网状meta分析结果）学网状meta 加Q2984891249中的影响程度，3.4%指的是治疗措施a对比治疗措施c的直接比较结果对治疗措施a和治疗措施b的合并结果的影响程度。
而13.6%是指的是治疗措施a对比治疗措施b 的直接比较结果对整个网络网状meta分析结果的影响程度。
1.3不一致性检验
不一致性是指网状meta分析中直接证据和间接证据存在差异，这会影响网状meta分析的真实性，因此需要在进行网状meta 分析时进行检测，并分析不一致性的产生原因。
对于三个治疗措施形成的闭合环，就可以直接比较直接证据和间接证据之间的不一致性。
对于四个研究形成的闭合环，可以分割成两个闭合的三角形环，进而分析直接证据和间接证据之间的不一致性。
在每一个闭合环里面，可以计算直接证据与间接证据间的绝对差异，我
们用不一致性因子表示（IF），那么对于不一致性因子就存在95%的可信区间和Z检验。
IF=log（RR直接-RR间接）=log（RoR）
若IF接近0或者RoR接近1，就说明直接证据和间接证据非常一致。
根据图和表我们可以发现，ROR接近1，这就说明这4个闭合环可能不存在统计学不一致性。
Heterogeneity(2)
1.4发表偏倚检测
在直接比较的meta分析中常用漏斗图来显示是否存在漏掉的研究，该图常用各个研究的效应量和精确性（常是标准误的倒数）。
如果该图对称，这就说明这个直接比较的meta分析可能不存在发表偏倚或者不存在小研究效应；但是如果不对
称，就说明这个直接比较的meta分析可能存在发表偏倚或者小研究效应。
在网状meta分析中，由于存在多个不同对照直接比较的meta分析，因此在进行发表偏倚检测的时候就需要对发表偏倚按照不同的对照组进行调整。
在stata形成的漏斗图上，纵坐标是各个研究的效应量，横坐标上各个对照组的总的效应量。
-XY)
C vs D
1.5拟合一致性模型和不一致性模型结果
基于跨研究间干预措施配对比较异质性相同的假设下，一致性模型和不一致性模型研究间异质性检验结果如下图,结果显示不存在差异。
学网状meta加Q 2984891249 不一致性模型结果
1.6疗效排序结果
数字结果
图片结果：这个文字结果，SUCRA越大，疗效越好
50
100
50
100
Best Worst Best Worst
12
34
Rank。