Stata软件在临床试验计量资料效应比较的Meta分析中的应用

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
中药新药与临床药理２００５年２月第１６卷第２期
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·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
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。
—４．９１２２８
—１．２９８１６
Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ｃｈｉ—ｓｑｕａｒｅｄ＝２８４９．９０（ｄ．ｆ．＝１ １）
Ｐ＝０．０００ ＝１０．１２３０
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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
（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。
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。
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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。
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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。
在这６个研究中，分析结果表明，有３组ＢＭＩ的
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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。
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
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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。
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
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。
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。
图２ Ｓｔａｔａ命令输入窗口
（３）软件计算输出结果如下（采用固定效应模
型，ｆｉｘｅｄ ｅｆｆｅｃｔ ｍｏｄｅｌ）：
Ｓｔｕｄｙ
ＷＭＤ【９５％Ｃｏｎｆ．Ｉｎｔｅｒｖａｌ］
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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。
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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
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
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因此需要检验治疗组和对照组对于ＢＭＩ总体均数是 否相同。
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１，数据见图２。
表１ 某中成药减肥疗效
注：根据复旦大学医学院统计学教学资料，并经过修改。
２．１．１ Ｍｅｔａ分析的Ｓｔａｔａ操作界面： （１）在Ｓｔａｔａ的数据编辑窗口按图１格式输人
１ Ｍｅｔａ分析的统计原理 Ｍｅｔａ分析用于同一科学问题所取得的研究成果
进行综合评价和定量统计合并，在医学各领域广泛 地被应用。Ｍｅｔａ分析强调对效应量（ｅｆｆｅｃｔ ｓｉｚｅ，ＥＳ）合 并，得到一个定量的合并结果。当分析指标是连续 变量（ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｏｕｔｃｏｍｅｓ，也称数值变量）时，这些研 究的目的应是相同的，但由于其观察指标往往采用 不同的检测方法，而使得各个研究的结果无法进行 直接比较。因此这些效应指标需通过标化后进行 Ｍｅｔａ分析。选择加权均数差（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｍｅａｎ ｄｉｆｆｅｒ． ｅｎｃｅ，ＷＭＤ）或标准化均数差（ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ ｍｅａｎ ｄｉｆｆｅｒ－ ｅｎｃｅ，ＳＭＤ）为合并统计量。ＷＭＤ即为两均数的差 值，消除了多个研究间的绝对值大小的影响，以原 有的单位真实地反映了试验效应；ＳＭＤ可简单地理 解为两均数的差值再除以合并标准差的商，它不仅
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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
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Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ｅｈｉ—ｓｑｕａｒｅｄ＝２．２５ （ｄ．ｆ．＝５）Ｐ＝０．８１４ Ｔｅｓｔ ｏｆＷＭＤ＝０：ｚ＝４．６８．Ｐ＝０．０００
当总体ＷＭＤ＝０或某研究的９５％ＣＩ包含了０ 时，或在森林图中当某个研究的９５％ｃＩ横线与无效 竖线（横坐标刻度为０）相交时，表示试验组均数与对 照均数间的差异无统计学意义，但还不能认为试验组 均数与对照相等。
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，试验因素可增加 某指标的均数。
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。
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——Байду номын сангаас
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。