stata软件meta分析操作详细攻略39562
Meta分析的步骤(完整版)
Meta分析的完整步骤Meta分析的完整步骤,根据个人的体会,结合战友的经验总结而成,meta的精髓就是对文献的二次加工和定量合成,所以这个总结也算是对战友经验的meta分析吧.一、选题和立题〔一〕形成需要解决的临床问题：系统评价可以解决下列临床问题:1.病因学和危险因素研究;2.治疗手段的有效性研究;3.诊断方法评价;4.预后估计;5.病人费用和效益分析等.进行系统评价的最初阶段就应对要解决的问题进行精确描述,包括人群类型<疾病确切分型、分期> 、治疗手段或暴露因素的种类、预期结果等,合理选择进行评价的指标.〔二〕指标的选择直接影响文献检索的准确性和敏感性,关系到制定检索策略.〔三〕制定纳入排除标准.二、文献检索〔一〕检索策略的制定这是关键,要求查全和查准.推荐Mesh联合free word检索.〔二〕文献检索,获取摘要和全文国内的有维普全文VIP,CNKI,万方数据库,外文的有medline ,SD,OVID等.〔三〕文献管理强烈推荐使用endnote,procite,noteexpress等文献管理软件进行检索和管理文献.查找文献全文的途径：在这里,讲一下找文献的过程,以请后来的战友们参考〔不包括网上有电子全文的〕：1.查找免费全文：〔1〕在pubmed center中看有无免费全文.有的时候虽然没有显示free full text,但是点击进去看全文也有提供免费全文的.我就碰到几次.〔2〕在google中搜一下.少数情况下,NCBI没有提供全文的,google有可能会找到,使用"学术搜索".本人虽然没能在google中找到一篇所需的文献,但发现了一篇非常重要的综述,里面包含了所有我需要的文献〔当然不是数据〕,但起码提供了一个信息,所需要的文献也就这么多了,因为老外的综述也只包含了这么多的内容.这样,到底找多少文献,找什么文献,心里就更有底了.〔3〕免费医学全文杂志. freemedicaljournals .提供很过超过收费期的免费全文.2.图书馆查馆藏目录：包括到本校的,当然方便,使用pubmed的linkout看文献收录的数据库,就知道本校的是否有全文.其它国内高校象复旦、北大、清华等医学院的全文数据库都很全,基本上都有权限.##的就有华东地区联目、查国内各医学院校的图书馆联目.这里给出几个：〔1〕中国高等院校医药图书馆协会的地址：://server14.library.imicams.ac/xiehui/chengyuan.htm,进入左侧的"现刊联目",可以看到有"现刊联目查询"和"过刊联目查询",当然,查询结果不可全信,里面有许多错误.本人最难找的两篇文章全部给出了错误的信息〔后来联系证实的〕.<2>再给出两个比较好的图书馆索要文献的email地址〔有偿服务〕,但可以先提供文献,后汇钱,当然做为我们,一定要讲信誉吆.一是解放军医学图书馆信息部：##bmlplasina , ：010********；〔3〕二是复旦大学医科图书馆〔原上医〕：,联系人,周月琴,王蔚之,郑荣, ,021-********,需下载文献传递申请表〔://202.120.76.225/ill.doc〕.其他的图书馆要么要求先交开户费,比如协和〔500元〕,要么嫌麻烦,虽然网上讲过可提供有偿服务,在这里我就不一一列出了.3.请DXY战友帮忙,在馆藏文献互助站中发帖,注意格式正确,最好提供linkout的多个数据库的全文,此时为帮助的人着想,就是帮助自己.自己也同时帮助别人查文献,一来互相帮助,我为人人,人人为我.二则通过帮助别人可以积分,同时学会如何发帖和下载全文,我就感觉通过帮助别人收获很大,自己积分越高,获助的速度和机会也就相应增加.现在不少免费的网络空间〔我常用爱存isload 〕,比发简便很多.所以如果你求助以后,要与时去"我的论坛"中查看帖子,有的很快就把下载发过来了,不要一味只看.4.实在不行,给作者发email.这里给出一个查作者email的方法,先在NCBI中查出原文献作者的所有文章,注意不要只限于第一作者,display,abstract, 并尽可能显示多的篇数,100,200,500.然后在网页内查找"＠",一般在＠前的字母会与人名有些地方相似.再根据地址来确定是否是同一作者.5.查找杂志的网址,给主编发信求取全文.这里我就不讲查找的方法了,DXY中有许多帖子.我的一篇全文就是这样得到的.6.向国外大学里的朋友求助.国外大学的图书馆一般会通过馆际互借来查找非馆藏文献,且获得率非常高.我的三篇文献是通过这一途径得到的.如果还是找不到,那就……我也没辙了,还有朋友如有其他的方法,不妨来这里交流.难度不小吧,比起做实验来如何？三、对文献的质量评价和数据收集〔一〕研究的质量评价对某一试验研究的质量评价主要是评价试验结果是否有效,结果是什么该结果是否适用于当地人群.下面一系列问题可以帮助研究者进行系统的质量评价:①该研究的试验设计是否明确,包括研究人群、治疗手段和结果判定方法;②试验对象是否随机分组;③病人的随访率是否理想与每组病人是否经过统计分析;④受试对象、研究人员与其它研究参与者是否在研究过程中实行"盲法";⑤各组病人的年龄、性别、职业等是否相似;⑥除进行研究的治疗手段不同外,其它的治疗是否一致;⑦治疗作用大小;⑧治疗效果的评价是否准确;⑨试验结果是否适用于当地的人群,种族差异是否影响试验结果;⑩是否描述了所有重要的治疗结果;治疗取得的效益是否超过了治疗的危险性和费用.系统评价者应根据上述标准进行判断,不满足标准的文献应剔除或区别对待<数据合并方法不同> ,以保证系统评价的有效性.<二>、数据收集研究者应设计一个适合本研究的数据收集表格.许多电子表格制作软件如Excel 、Access ,和数据库系统软件如FoxPro 等,可以用于表格的制作.表格中应包括分组情况、每组样本数和研究效应的测量指标.根据研究目的不同,测量指标可以是率差、比数<odds> 、相对危险度< relative risk ,包括RR 和OR> .各研究间作用测量指标不一致,需转化为统一指标.常用的统一指标是作用大小< Effect Size , ES> ,ES 是两比较组间作用差值除以对照组或合并组的标准差.ES 无单位是其优点.<三>、数据分析系统评价过程中,对上述数据进行定量统计合并的流行病学方法称为Meta分析<Meta analysis> .Meta 意思是more comprehensive ,即更加全面综合.通过Meta分析可以达到以下目的:1.提高统计检验效能;2.评价结果一致性,解决单个研究间的矛盾;3.改进对作用效应的估计;4.解决以往单个研究未明确的新问题.统计分析的指标〔一〕、异质性检验1.检验原理：meta 分析的原理首先是假定各个不同研究都是来自非同一个总体<H0:各个不同样本来自不同总体,存在异质性,备择假设H1,如果p>0.1,拒绝H0,接受H1,,即来自同一总体>这样就要求不同研究间的统计量应该接近总体参数真实值,所以各个不同文献研究结果是比较接近,就是要符合同质性,这时候将所有文献的效应值合并可以采用固定效应模型的有些算法,如倒方差法,mantel haenszel 法,peto法等.2.分类：异质性检验,包括三个方面：临床异质性,统计学异质性和方法学异质性,作meta分析首先应当保证临床同质性,比如研究的设计类型、实验目的、干预措施等相同,否则就要进入亚组分析,或者取消合并,在满足临床同质性的前提下〔非常重要,不能一味追求统计学同质性,首先考虑专业和临床同质性〕,我们进一步观测统计学同质性.临床异质性较大时不能行meta分析,随机效应模型也不行.只能行描述性系统综述〔systemic reviews,SR〕或分成亚组消除临床异质性.解决临床异质后再考虑统计学异质性的问题.如果各个文献研究间结果不存在异质性〔p>0.1〕,选用固定效应模型〔fixed model〕,这时其实选用随即效应模型的结果与固定效应模型相同；如果不符合同质性要求,即异质性检验有显著性意义<p<0.1>,这时候固定效应模型的算法来合并效应值就是有偏倚,合并效应值会偏离真实值.所以,异质性存在时候要求采用随机模型,主要是矫正合并效应值的算法,使得结果更加接近无偏估计,即结果更为准确.此外,这里要说明的是,采用的模型不同,和合并效应值的方法不同,都会导致异质性检验P值存在变动,这个可以从算法原理上证明,不过P值变动不会很大,一般在小数点后第三位的改变.异质性检验的Q 值在固定模型中采用倒方差法和Mantel-haenszel法中也会不同.随机效应模型是不需要假定各个研究来自同一个总体为前提,本来就是对总体参数的近似无偏估计,这个与固定模型不一样〔必须要同质为基础〕,所以随机模型来作异质性检验简直是"画蛇添足",无奈之举！因此,随机模型异质性检验是否有统计学意义都是可以用,而固定模型必须要求无异质性.可以证明和实践,如果无异质性存在的时候,随机模型退化为固定,即固定模型的结果于随机模型的合并效应值是相等的具体见下图：目前,国内外对meta分析存在异质性,尤其是异质性检验P值很小的时候〔具体范围我不清楚,是0.05～0.1吗？请版主补充〕,学术界有着不同的争论,很多人认为这个时候做meta分析是没有意义,相当于合并了一些来自不同总体的统计结果,也有人认为,这些异质性的存在可能是由于文献发表的时间,研究的分组,研究对象的特征等因素引起,只要采用亚组分析或meta回归分析可以将异质性进行控制或解释,还是可以进行meta分析,至少运用随机效应模型可以相对无偏的估计总体.这里要强调的是,异质性检验P值较小时候,最好能对异质性来源进行分析和说明.合理进行解释,同时进行亚组分析,相当于分层分析,消除混杂因素造成的偏倚〔bias〕.3. 衡量异质性的指标一个有用的定量衡量异质性的指标是I2,I2 = [<Q –df>/Q] x 100%,此处的Q是卡方检验的统计值,df 是其自由度〔Higgins 2003, Higgins 2002>.这个I2值代表了由于异质性而不是抽样误差〔机会〕导致的效应占总效应估计值的百分率. I2值大于50％时,可以认为有明显的异质性. 〔二〕、敏感性分析：1.敏感性分析的含义：改变纳入标准〔特别是尚有争议的研究〕、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料等,观察合并指标〔如OR,RR〕的变化,如果排除某篇文献对合并RR有明显影响,即认为该文献对合并RR敏感,反之则不敏感,如果文献之间来自同一总体,即不存在异质性,那么文献的敏感性就低,因而敏感性是衡量文献质量〔纳入和排除文献的证据〕和异质性的重要指标.敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法研究探讨对总效应的影响.〔王吉耀第二版P76中〕"排除某些低质量的研究,再评价,然后前后对比,探讨剔除的试验与该类研究特征或类型对总效应的影响".〔王家良第一版八年制P66、154〕敏感性分析是从文献的质量上来归类,亚组分析主要从文献里分组病例特征分类.敏感性分析是排除低质量研究后的meta分析,或者纳入排除研究后的meta分析.亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当的进行分层,过多的分层和过少的分层都是不好的. 例如在排除某个低质量研究后,重新估计合并效应量,并与未排除前的Meta分析结果进行比较,探讨该研究对合并效应量影响程度与结果稳健性.若排除后结果未发生大的变化,说明敏感性低,结果较为稳健可信；相反,若排除后得到差别较大甚至截然相反结论,说明敏感性较高,结果的稳健性较低,在解释结果和下结论的时候应非常慎重,提示存在与干预措施效果相关的、重要的、潜在的偏倚因素,需进一步明确争议的来源.2.衡量方法和措施其实常用的就是选择不同的统计模型或进行亚组分析,并探讨可能的偏倚来源,慎重下结论. 亚组分析通常是指针对研究对象的某一特征如性别、年龄或疾病的亚型等进行的分析,以探讨这些因素对总效应的影响与影响程度.而敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法的研究以探讨对总效应的影响.建议可以看参考王吉耀主编,科学出版的《循证医学与临床实践》.敏感性分析只有纳入可能低质量文献时才作,请先保证纳入文献的质量！纳入文献的质量评价方法,如果是RCT,可选用JADAD评分.如果病因学研究,我认为使用敏感性分析是评价文献质量〔前提是符合纳入标准〕的较为可行的方法.敏感性分析是分析异质性的一种间接方法.有些系统评价在进行异质性检验时发现没有异质性,这时还需不需要作敏感性分析？我的看法是需要,因为我觉得异质性也是可以互相抵消的,有时候作出来没有异质性,但经过敏感性分析之后,结果就会有变化.〔三〕对入选文献进行偏倚估计发表偏倚〔publication bias>评估〔包括作漏斗图,和对漏斗图的对称性作检验〕.可以用stata 软件进行egger检验.人是活的,软件是死的,临床是相对的,统计学是绝对的.四、总结：〔一〕结果的解释Meta-分析结果除要考虑是否有统计学意义外,还应结合专业知识判断结果有无临床意义.若结果仅有统计学意义,但合并效应量小于最小的有临床意义的差值时,结果不可取；若合并效应量有临床意义,但无统计学意义时,不能定论,需进一步收集资料.不能推荐没有Meta-分析证据支持的建议.在无肯定性结论时,应注意区别两种情况,是证据不充分而不能定论,还是有证据表明确实无效.〔二〕结果的推论Meta-分析的结果的外部真实性如何？在推广应用时,应结合该Meta-分析的文献纳入/排除标准,考虑其样本的代表性如何,特别应注意研究对象特征与生物学或文化变异、研究场所、干预措施与研究对象的依从性、有无辅助治疗等方面是否与自己的具体条件一致. 理想的Meta-分析应纳入当前所有相关的、高质量的同质研究,无发表性偏倚,并采用合适的模型和正确统计方法.〔三〕系统评价的完善与应用系统评价完成后,还需要在实际工作中不断完善,包括: ①接受临床实践的检验和临床医师的评价; ②接受成本效益评价; ③关注新出现的临床研究,要与时对系统评价进行重新评价.临床医师只有掌握了系统评价的方法,才能为本专业的各种临床问题提供证据,循证医学才能够顺利发展.。
meta分析的实施步骤
Meta分析的实施步骤简介Meta分析是一种通过综合多个独立研究结果来获得更准确和可靠的结论的统计方法。
它可以解决单个研究可能无法得出一致结论的问题，还可以提供更大样本量和更广泛范围的评估。
本文将介绍meta分析的实施步骤，并以列点的方式给出详细说明。
实施步骤1.明确研究目的：–确定要分析的研究问题和目标。
–确定研究领域和主题，以便确定适当的文献检索策略。
2.文献检索和筛选：–制定文献检索策略，包括选择适当的数据库和关键词。
–检索和筛选符合研究目的和标准的相关文献，如纳入和排除标准。
3.数据提取：–建立数据提取表格或工具，包括提取的变量和相关数据。
–独立提取数据，并双重检查以确保准确性。
4.质量评估：–评估纳入研究的质量和偏倚风险。
–使用适当的工具、量表或评估标准进行评估。
5.效应量的计算：–根据研究设计和数据类型选择适当的效应量测量方法。
–计算每个研究的效应量和标准误差。
6.数据合并：–使用统计软件进行meta分析的数据合并。
–选择合适的模型（例如，固定效应模型或随机效应模型）进行合并。
7.统计分析和解释：–分析合并效应量，并计算相应的置信区间和p值。
–进行敏感性分析和亚组分析，以探究可能的异质性和系统误差。
8.结果报告和解释：–撰写meta分析报告，包括研究背景、方法、结果和讨论等部分。
–解释结果的实际意义和潜在影响，讨论研究结果的局限性和不确定性。
9.提出结论：–总结meta分析的主要结论和发现。
–提出未来研究的建议和方向。
总结通过执行上述meta分析的实施步骤，研究者可以综合多个独立研究的结果，提供更准确和可靠的结论。
这种方法对于整合和综合现有证据，获得更具统计学意义的结论具有重要意义。
然而，执行meta分析时需要详细考虑文献检索、数据提取、质量评估等关键步骤，并以透明和系统的方式进行分析和报告。
meta分析步骤详解，以及常见问题解析
meta分析步骤详解，以及常见问题解析Meta分析的完整步骤，根据个⼈的体会，结合各位友⼈的经验总结⽽成，meta的精髓就是对⽂献的⼆次加⼯和定量合成，所以这个总结也算是对⼤家经验的meta分析吧。
▽⼀、选题和⽴题1形成需要解决的临床问题系统评价可以解决下列临床问题:1. 病因学和危险因素研究;2. 治疗⼿段的有效性研究;3. 诊断⽅法评价;4. 预后估计;5. 病⼈费⽤和效益分析等。
进⾏系统评价的最初阶段就应对要解决的问题进⾏精确描述,包括⼈群类型(疾病确切分型、分期)、治疗⼿段或暴露因素的种类、预期结果等,合理选择进⾏评价的指标。
2指标的选择直接影响⽂献检索的准确性和敏感性，关系到制定检索策略。
3制定纳⼊排除标准。
⼆、⽂献检索1检索策略的制定这是关键，要求查全和查准。
推荐Mesh联合free word检索。
2⽂献检索，获取摘要和全⽂国内的有维普全⽂VIP，CNKI，万⽅数据库，外⽂的有medline ,SD，OVID等。
3⽂献管理强烈推荐使⽤endnote，procite，noteexpress等⽂献管理软件进⾏检索和管理⽂献。
查找⽂献全⽂的途径在这⾥，讲⼀下找⽂献的过程，以请后来的朋们参考（不包括⽹上有电⼦全⽂的）：1. 查找免费全⽂（1）在pubmed center中看有⽆免费全⽂。
有的时候虽然没有显⽰free full text，但是点击进去看全⽂链接也有提供免费全⽂的。
我就碰到⼏次。
（2）在google中搜⼀下。
少数情况下，NCBI没有提供全⽂的，google有可能会找到，使⽤“学术搜索”。
本⼈虽然没能在google中找到⼀篇所需的⽂献，但发现了⼀篇⾮常重要的综述，⾥⾯包含了所有我需要的⽂献（当然不是数据），但起码提供了⼀个信息，所需要的⽂献也就这么多了，因为⽼外的综述也只包含了这么多的内容。
这样，到底找多少⽂献，找什么⽂献，⼼⾥就更有底了。
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meta分析数据处理流程方法
meta分析数据处理流程方法
Meta分析是一种统合多个研究结果以得出综合结论的统计分析方法。
进行meta分析的数据处理流程大致可以分为以下几个步骤：
1.明确研究问题与纳入标准：首先，需要明确meta分析的目标和
研究问题。
基于这个目标，制定包括纳入和排除研究的标准。
2.文献搜索与筛选：通过系统性地搜索电子数据库和其他资源来识
别相关研究，使用事先定义的纳入和排除标准来筛选研究。
3.数据提取与管理：对于筛选后纳入的研究，提取关键信息和数据，
如样本大小、干预措施和结果等。
可能需要使用电子表格或专门的软件来管理这些数据。
4.质量评估：评估纳入研究的质量，识别可能的偏倚风险。
这可以
通过使用标准化的评估工具来完成。
5.统计分析：使用meta分析的统计方法来综合研究结果。
这通常
涉及计算效应量的合并估计值和进行异质性测试。
可能会使用固定效应或随机效应模型，具体取决于研究间异质性的程度。
6.解释结果与报告：对分析结果进行解释，并考虑异质性的来源、
研究质量、可能的偏倚等因素。
最后，编写报告或发表文章，详细描述meta 分析的方法、结果和结论。
7.灵敏度分析：进行灵敏度分析来检查结果的稳健性，即改变一些
分析假设（如纳入标准、效应量模型等）对结果的影响。
8.评估发表偏倚：使用统计方法（（如漏斗图和Egger测试）来评估
是否存在发表偏倚，即未发表的负面或无显著结果研究可能对综合结果的影响。
完成以上步骤后，meta分析可以为某一领域的研究提供一个全面和客观的综述，帮助科研人员和决策者更好地理解和应用现有证据。
Meta分析简介及步骤
Meta分析简介及步骤什么是Meta分析Meta分析是一种用来收集和整合有关一个研究问题的所有相关研究证据的科学方法，临床试验则是在病人中测试治疗效果的研究方法。
考察一个问题，只看一两条片面信息得不出合理的结论，Meta分析就是要收集和综合所有有关的信息，做出全面、无偏的结论。
Meta 分析常用来总结临床试验的结果。
医学存在的理由是疗效，不是产生疗效的原理。
牛痘接种、奎宁，磺胺、青霉素，先有应用，而后才探究原理。
但是，现代西药开发主要走的是一条相反的路，从原理到疗效。
可能在研究纳入的病人中无效，而在其他病人中有效，反之亦然。
还可能研究存在严重偏倚，无论显示有效或无效，都是错误的。
所以，把所有已完成的随机对照试验都找来，并把它们的结果放到一起进行比较和考察，考量了所有相关信息之后，得出结论，这个方法就是Meta分析。
Meta分析与传统综述的区别Meta分析的分类Meta分析的目的在用样本信息推断总体参数时，是存在抽样误差的，并且抽样误差的大小与样本量的大小有关，样本量较大时抽样误差较小。
Meta分析合并资料后，样本增大，把握度提高，可以防止由于样本太小带来的偏差。
1.增大检验效能。
综合多个同类研究的结果，总样本量增大。
2.改善对效应量的估计，增加精确性。
多个同类研究的结果可能在程度和方向上存在差异，有时甚至得到相互矛盾的结论。
用meta分析的综合结果可以估计各个研究效应量的平均水平。
3.解决单个研究的矛盾，评价结果的一致性。
4.解决既往单个研究未明确的新问题。
探讨单个研究为阐明的某些问题，发现既往研究存在的缺陷，以及提出新的设想。
Meta分析简单四步骤1.提出问题2.查找文献3.提取数据4.汇总分析今天的简单介绍就到这里。
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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。
meta分析stata演示文稿
数据
计量资料
亚组分析---design
亚组分析---location
随机效应模型，异质性太大
漏斗图
ES：效应量（例如血糖下降变 seES：效应量的标准误
直接复制，可得白色的图
WMD
Begg's funnel plot with pseudo 95% confidence limits .5
Stata软件实现步骤
基线数据的录入与导入； 菜单操作或者编写程序； 生成森林图以及所需要的图形； 数均值、标准差，一篇文献，低中高剂量
Wmd 单位统一 ，加权均值，如血糖的单位都是 mmol/l
Msd 标准化均值
wmd
森林图操作步骤
发表的文献中符合要求的数据进行合并，计算出其 合并效应。
举例说明
1、计量资料的meta分析
运动、饮食与降空腹血糖 检索文献、检索词筛选出80-90篇 读摘要筛选30-40篇，精读剩下12篇 State软件做分析，得出合并效应森林图
检索文献流程图
合并效应森林图
几个关键的步骤
文献的纳入与排除（检索策略与纳入标准）； 纳入文献的质量评估（几种评估量表）； 森林图的生成与亚组分析（合并效应WMD,SMD）； 漏斗图的制作及其意义；
前瞻性RR 回顾性OR
表2.1 Aspirin预防心梗死亡的临床试验结果基线情况
study year
Aspirin group
Placebo group
total
death
total
death
MRC-1 1974
615
49
624
67
CDP 1976
758
44
771
64
使用stata进行meta分析的详细具体过程和方法
使用stata进行meta分析的详细具体过程和方法meta, stata最近使用stata 8进行meta分析，之前已经使用refman 5进行了初步处理，但是refman 的漏斗图只能粗略看是否对称，无法定量，据说stata可以进行发表性偏倚定量评价，所以自己摸索stata中的meta分析方法，在DXY中学习了不少战友的帖子（zhangdog战友），都感觉不是很系统，有的还有些问题。
结合自己的体会，写个详细的总结，希望对像我一样的初学者有所帮助，尤其对很多非统计学专业的人员有用，当然我也不是统计学专业的，问题再所难免，共同学习，还望战友指点。
1.stata的安装，建议下载8.0的版本，有战友反映9.0和10.0的版本好象有些问题，反正基本功能有了，meta分析的菜单在8.0以后版本都有了，所以不必追求最新的。
我是在上下载的。
baidu，google上都能找到。
2.原始数据的录入，这是应用stata进行分析的基础。
（1）命令窗口输入：Input no study event1 total1 event0 total0: |( g; m- [2 `; b3 `（分别表示纳入研究序号，名称，暴露组或处理组例数，总例数，对照组例数，对照组总例数，因为我是用refman中导出数据，这后4项可以直接输出），作用是产生变量。
然后可以逐行输入数据，以end命令结束，我建议初学者跳到下面的输入更简单。
* s# ?- w; d: B6 v$ L- j（2）点Data——Data editor（或ctrl＋7快捷键），可以直接录入数据，可以直接复制，粘贴数据。
输完后点击preserve保存退出Data editor 窗口。
6 z7 T5 M3 H5 ~%第一步（1）也可以省略，进入第二步后，先输入数据，然后双击自动产生的变量var1,var2....进行变量名称的修改，个人感觉这样快捷。
1 Deng SL 2004 31 114 8 100* Z4 U' m+ R$ i4 i8 V( P&2 Ding HF 2006 19 25 5 8^3 h2 l* t6 W9 ?" \$ _" o- S3 Fang ZL 2002 35 36 20 35+ C& ?* ^) Q3 y! l R, F' F14 Ito K 2006 36 40 31 40@5 ?* E& [!5 Kao JH 2003 81 127 4 35m/ y4 w2 R. y: h4 ~5 a6 Yuen MF 2004 60 66 101 1351 V3 [0 M& Y4 ~. B. x- a. B% l*完毕在命令窗输入list命令查看数据。
meta分析概念与stata实现PPT精品文档
.
40
（三）合并率的meta分析
例如一篇2016年发表在BMC public health上的 meta分析
.
41
漏选了李昕、郑亮为共同第一作者的文章
17.48%
.
42
数据录入格式（自己录入）
率
.
43
.
机效应模型
.
35
结果
.
36
前瞻干预，只有RR值
.
37
漏斗图
.
38
漏斗图
Funnel plot with pseudo 95% confidence limits
0
.05
.1
se(logRR)
.15
.2
.25
.4
.6
.8
1
1.2
1.4
RR
.
39
学习统计方法的意境
挑灯夜读，红袖添香；
书中自有黄金屋，书中 自有颜如玉；
meta分析概念与stata实现
.
1
为什么做meta分析
当我们准备进行一个课题的研究时，还没有收 集好的数据，当我们查阅大量的文献后，发现 一些有意义、有争议的结论时；
可以定量地将现有的研究成果进行总结归纳， 较为精确地得出合并效应；
.
2
怎样做Meta分析
计量资料的meta分析； 计数资料的meta分析； 率的meta分析； 诊断试验的meta分析； 其他类别的meta分析；
.
20
随机效应模型，异质性太大
.
21
漏斗图
.
22
ES：效应量（例如血糖下降变 seES：效应量的标准误
Meta分析的步骤(完整版)
Meta分析的完整步骤Meta分析的完整步骤，根据个人的体会，结合战友的经验总结而成，meta的精髓就是对文献的二次加工和定量合成，所以这个总结也算是对战友经验的meta分析吧。
一、选题和立题（一）形成需要解决的临床问题：系统评价可以解决下列临床问题:1.病因学和危险因素研究;2.治疗手段的有效性研究;3.诊断方法评价;4.预后估计;5.病人费用和效益分析等。
进行系统评价的最初阶段就应对要解决的问题进行精确描述,包括人群类型(疾病确切分型、分期) 、治疗手段或暴露因素的种类、预期结果等,合理选择进行评价的指标。
（二）指标的选择直接影响文献检索的准确性和敏感性，关系到制定检索策略。
（三）制定纳入排除标准。
二、文献检索（一）检索策略的制定这是关键，要求查全和查准。
推荐Mesh联合free word检索。
（二）文献检索，获取摘要和全文国内的有维普全文VIP，CNKI，万方数据库，外文的有medline ,SD，OVID等。
（三）文献管理强烈推荐使用endnote，procite，noteexpress等文献管理软件进行检索和管理文献。
查找文献全文的途径：在这里，讲一下找文献的过程，以请后来的战友们参考（不包括网上有电子全文的）：1.查找免费全文：（1）在pubmed center中看有无免费全文。
有的时候虽然没有显示free full text，但是点击进去看全文链接也有提供免费全文的。
我就碰到几次。
（2）在google中搜一下。
少数情况下，NCBI没有提供全文的，google有可能会找到，使用“学术搜索”。
本人虽然没能在google中找到一篇所需的文献，但发现了一篇非常重要的综述，里面包含了所有我需要的文献（当然不是数据），但起码提供了一个信息，所需要的文献也就这么多了，因为老外的综述也只包含了这么多的内容。
这样，到底找多少文献，找什么文献，心里就更有底了。
（3）免费医学全文杂志网站。
提供很过超过收费期的免费全文。
meta回归stata结果解读
Meta回归stata结果解读在统计学中，meta回归分析是一种用于结合多个独立研究结果的方法，以产生一个综合的估计值。
这种方法可以帮助研究者更准确地评估一个特定效应的大小和方向，并且可以提供对这个效应的整体理解。
在本文中，我们将介绍meta回归分析的基本概念，并对使用Stata软件进行meta回归分析的结果进行解读。
1. 概念在研究领域，通常会有多个独立的研究对同一个问题或效应进行研究，并且产生了不同的估计值。
meta回归分析的主要目的就是将这些独立研究的结果进行合并，得出综合的效应估计。
这样做的好处是可以增加研究结果的统计功效，并且可以提供更准确的估计。
2. Stata软件进行meta回归分析利用Stata软件进行meta回归分析可以帮助研究者更方便地进行数据处理和结果解读。
我们需要将已有的研究结果数据导入Stata软件中，然后使用meta命令进行meta回归分析。
在得到结果后，我们可以对各个参数进行解读，并得出综合的效应值和其置信区间。
3. 结果解读在meta回归分析的结果中，我们通常会看到各个研究的效应值、加权效应值、置信区间等参数。
在解读这些结果时，我们需要重点关注综合的效应值和其置信区间。
如果置信区间包含0，说明综合效应值可能不显著；而如果置信区间不包含0，说明综合效应值可能是显著的。
我们还需要关注异质性检验的结果，以确定研究结果是否存在显著的异质性。
4. 个人观点个人对meta回归分析的理解是，这种方法可以帮助研究者更全面地评估一个效应的大小和方向，尤其是当存在多个独立研究时。
利用Stata软件进行meta回归分析，可以更加方便地进行数据处理和结果解读，为研究者提供了一个强大的工具。
总结在本文中，我们介绍了meta回归分析的基本概念，并介绍了利用Stata软件进行meta回归分析的方法和结果解读。
通过对结果的解读，我们可以更全面地评估一个效应的大小和方向，从而得出对研究问题的更深入理解。
[转载]诊断性实验META分析在STATA中的实现过程（转）
![[转载]诊断性实验META分析在STATA中的实现过程（转）](https://img.taocdn.com/s3/m/10fa105fe418964bcf84b9d528ea81c758f52e7b.png)
[转载]诊断性实验META分析在STATA中的实现过程（转）原⽂地址：诊断性实验META分析在STATA中的实现过程（转）作者：数据统计服务中⼼⼀、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、对数据结构的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分析与结果解读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。
Stata软件实现meta分析
Both the output and the graph show that there is a clear effect of streptokinase in protecting against death following myocardial infarction. The meta-analysis is dominated by the large GISSI-12and ISIS-23trials which contribute 76·2% of the weight in this analysis. If required, the text showing the weights or treatment effects may be omitted from the graph (options nowt and nostats, respectively). The metan command will perform all the commonly used fixed effects (inverse variance method, Mantel–Haenszel method and Peto’s method) and random effects (DerSimonian and Laird) analyses. These methods are described in Chapter 15. Commands labbe to draw L’Abbé plots (see Chapters 8 and 10) and funnel to draw funnel plots (see Chapter 11) are also included. 352Note that meta performs both fixed and random effects analyses by default and the tabular output includes the weights from both analyses. It is clear that the smaller studies are given relatively more weight in the random effects analysis than with the fixed effect model. Because the meta command requires only the estimated treatment effect and its standard error, it will be particularly useful in meta-analyses of studies in which the treatment effect is not derived from the standard 2 ×2 table. Examples might include crossover trials, or survival trials, when the treatment effect might be measured by the hazard ratio derived from Cox regression. Example 2: intravenous magnesium in acute myocardial infarction The following table gives data from 16 randomised controlled trials of intravenous magnesium in the prevention of death following myocardial infarction. These trials are a well-known example where the results of a meta-analysis8were contradicted by a single large trial (ISIS-4)9–11(see also Chapters 3 and 11).355Dealing with zero cellsWhen one arm of a study contains no events – or, equally, all events – we have what is termed a “zero cell” in the 2 ×2 table. Zero cells create problems in the computation of ratio measures of treatment effect, and the standard error of either difference or ratio measures. For trial number 8 (Bertschart), there were no deaths in the intervention group, so that the estimated odds ratio is zero and the standard error cannot be estimated. A common way to deal with this problem is to add 0·5 to each cell of the 2 ×2 table for the trial. If there are no events in either the intervention or control arms of the trial, however, then any measure of effect summarised as a ratio is undefined, and unless the absolute (risk difference) scale is used instead, the trial has to be discarded from the meta-analysis.The metan command deals with the problem automatically, by adding 0·5 to all cells of the 2 ×2 table before analysis. For the commands which require summary statistics to be calculated (meta,metacum,metainf, metabias and metareg) it is necessary to do this, and to drop trials with no events or in which all subjects experienced events, before calculating the treatment effect and standard error.To drop trials with no events or all events:drop if dead1==0&dead0==0drop if dead1==tot1&dead0==tot0357By the late 1970s, there was clear evidence that streptokinase prevented death following myocardial infarction. However it was not used routinely until the late 1980s, when the results of the large GISSI-1 and ISIS-2 trials became known (see Chapter 1). The cumulative meta-analysis plot makes it clear that although these trials reduced the confidence interval for the summary estimate, they did not change the estimated degree of protection.Examining the influence of individual studiesThe influence of individual studies on the summary effect estimate may be displayed using the metainf command.15This command performs an influence analysis, in which the meta-analysis estimates are computed omitting one study at a time. The syntax for metainf is the same as that for the meta command. By default, fixed-effects analyses are displayed. Let’s perform this analysis for the magnesium data:metainf logor selogor, eform id (trialnam)361The label above the vertical axis indicates that the treatment effect estimate (here, log odds ratio) has been exponentiated. The meta-analysis is dominated by the ISIS-4 study, so omission of other studies makes little or no difference. If ISIS-4 is omitted then there appears to be a clear effect of magnesium in preventing death after myocardial infarction.Funnel plots and tests for funnel plot asymmetryThe metabias command16,17performs the tests for funnel-plot asymmetry proposed by Begg and Mazumdar18and by Egger et al.11(see Chapter 11). If the graph option is specified the command will produce either a plot of standardized effect against precision11(graph(egger)) or a funnel plot (graph(begg)). For the magnesium data there is clear evidence of funnel plot asymmetry if the ISIS-4 trial is included. It is of more interest to know if there was evidence of bias before the results of the ISIS-4 trial were known. Therefore in the following analysis we omit the ISIS-4 trial:metabias logor selogor if trial<16, graph(begg)Note: default data input format (theta, se_theta) assumed.if trialno < 16362The funnel plot appears asymmetric, and there is evidence of bias using the Egger (weighted regression) method (P for bias 0·007) but not using the Begg (rank correlation method). This is compatible with a greater statistical power of the regression test, as discussed in Chapter 11. The horizontal line in the funnel plot indicates the fixed-effects summary estimate (using363To use the metareg command, we need to derive the treatment effect estimate (in this case log risk ratio) and its standard error, for each study.generate logrr=log((cases1/tot1)/(cases0/tot0)) generate selogrr=sqrt((1/cases1)-(1/tot1)+(1/cases0)-(1/tot0))In their meta-analysis, Colditz et al. noted the strong evidence for heterogeneity between studies, and concluded that a random-effects meta-analysis was appropriate:meta logrr selogrr, eformMeta-analysis (exponential form)Pooled95% CI Asymptotic No. ofies MethodEst Lower Upper z_value p_value stud Fixed0.6500.6010.704-10.6250.00013 Random0.4900.3450.695-3.9950.000Test for heterogeneity: Q= 152.233 on 12 degrees of freedom (p= 0.000)Moment-based estimate of between studies variance = 0.309366。
Meta分析的基本方法和步骤
Meta分析的基本方法和步骤Meta分析基本步骤（一）提出问题，拟定研究计划。
选择临床热点问题：注意时效性（二）检索相关文献。
（三）根据纳入、排除标准筛选文献（四）提取纳入文献的数据信息a)一般要求2人进行b)事先设计表格（五）纳入研究的质量评价a)达不到分值标准可以排除（六）资料的统计学处理（七）敏感性分析（八）结果分析和讨论一、选题与立题a)形成需要解决的临床问题i.疾病的病因学探讨：ii.治疗方法效果评价：某方法是否优于另一种方法；iii.诊断方法评价：某因子在某肿瘤方面的预测作用；iv.生存预后分析进行系统评价的最初阶段就应对要解决的问题进行精确描述，包括人群特征（疾病分型、分期）、治疗手段或暴露因素的种类、预期结果等，合理选择进行评价的指标。
b)结合自己的研究方向、平时阅读文献、科研讨论、参加学术会议等获得好的选题；及时去Pubmed检索他人是否已发表i.注意有无类似分析发表ii.已发表结果评价，是否有再次分析的意义：（1）结果有无重大变化；（2）已发表结果有无缺陷iii.对已发表2周内的文献进行评价（Letter）二、文献检索（一）检索策略的制定要求查全和查准。
推荐自由词（text word search）或医学主题词（medical subject headings(MeSH))检索（二）文献检索，获取全文国内的有维普全文VIP、CNKI、万方数据库外文的有Pubmed、OVID、Embase（Scopus可能包含，可以替代）等获取全文途径：PubmedGoole学术搜索给通讯作者发email向国外朋友求助零点花园（）、丁香园等文献求助版块（三）文献管理推荐使用endnot、noteexpress和医学文献王等文献管理软件进行检索和管理文献三、纳入和排除标准1、制定标准考虑四个方面a)研究对象：疾病类型、年龄、性别、病情严重程度等作出明确规定；b)研究设计类型：明确规定哪些类型的设计可以纳入：c)暴露或干预措施：暴露或处理的程度、一致性；干预措施的剂量、强度、病例依从性等；d)研究结局：量化的、可比的研究结局、随访年限。
Meta分析及stata命令
敏感性分析和发表偏倚
• 敏感性分析：metainf es se, id(study) random print
• 发表偏倚：metabias es se, graph(begg)
注：发表偏倚结果指标为：begg和Egger两种，当结 论不一致时以Egger检验为准
实例演示
• 执行命令后： • 采用X2检验和 I2检验检验同类研究间的异质性，若
P≥0.1，I2≤50%，说明研究间有统计学同质性，则使 用固定效应模型，不更改命令；若 P<0.1，I2>50%， 说明各研究间存在统计学异质性，改用随机效应模 型，命令修改，如：
• metan death1 live1 death2 live2, or label (namevar=study, yearvar=year) random
森林图及异质性检验： ——相关系数
• ③metan命令后跟两个变量：效应量和其标 准误)
• 例：metan ES se, label(namevar=study, yearvar=year)
异质性的检测标准
• 默认为固定效应模型
• 如metan death1 live1 death2 live2, or label (namevar=study, yearvar=year)
学资料；疾病类型、诊断时间等临床资料 • 研究变量 • 效应指标（文献中已有或者需要计算获得）。
制表、建立数据库
• 1.6 文献质量评价
• 纽卡斯尔-渥太华量表（the Newcastle-Ottawa Scale， NOS）
• 澳大利亚乔安娜循证护理中心(Joanna briggs institute, JBI)研制的横断面研究偏倚风险评价标准
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调整统计量Z值及P 值。
33
logor
5.2 Begg法漏斗图
Begg's funnel plot with pseudo 95% confidence limits 4
2
0
-2 0
* 2020/4/18
.5
1
s.e. of: logor
1.5
34
5.3 Begg法检测发表偏倚（连续性）
连续性资料的不 用取对数
读Hale Waihona Puke 报告Stata软件在Meta分析中的运用
2020/4/18
1
1
* 2020/4/18
目录
1 Stata软件简介 2 Stata中二分类资料的Meta分析 3 Stata中连续性资料的Meta分析 4 异质性的处理 5 发表偏倚检验
2
1 第一部分
Stata软件简介
2020/4/18
3
3
1.1 stata软件简介
* 2020/4/18
20
异质性的处理
4 第四部
分
2020/4/18
21
21
4. 1 亚组分析
按照用药方式 分为两个亚组
* 2020/4/18
22
4. 1 亚组分析菜单命令
输入亚组命令
* 2020/4/18
23
4. 1 亚组分析森林图
不同亚组的异 质性
总的异质性
* 2020/4/18
24
4. 2 meta回归菜单操作
打开数据
数据编辑
变量管理
数据查看
* 2020/4/18
7
1.4 stata软件界面
导入其他数据
* 2020/4/18
8
1.5 stata软件meta模块
Meta分析模块
* 2020/4/18
9
1.5 stata软件meta模块
常用meta分析 累积meta分析 Meta回归分析
漏斗图 敏感性分析
还可以对 发表偏倚进行Begg，s检验和Egger，s 检验。目前,Stata软件是Meta分析备受推崇的软件, 国 外高质量杂志更倾向于接收Stata Meta分析图形界面。
* 2020/4/18
5
1.2 stata软件界面
回顾窗口
* 2020/4/18
工具栏
结果窗口
变量窗口
命令窗口
6
1.3 stata软件快捷菜单
图形显示依据 权重大小
* 2020/4/18
35
SMD
5.3 Begg法漏斗图
Begg's funnel plot with pseudo 95% confidence limits 1.5
1
.5
0
-.5 0
* 2020/4/18
.2 s.e. of: SMD
.4
36
5.3 Begg法结果输出
* 2020/4/18
调整统计量Z值及P 值。
37
感谢大家！ 请对不足之处提宝贵意见！
2020/4/18
38
38
放映结束！
2020/4/18
欢迎批评指导！！
39
感谢聆听！
THANK YOU FOR WATCHING!
Stata是一个功能强大而又小巧玲珑的统计分 析软件,最初由美国计算机资源中心(Computer Resource Center)研制,现为Stata公司的产品。从 1985年1.0 版问世以来,通过不断的更新和扩充,软件 功能已日趋完善。
它操作灵活、简单、易用,同时具有数据管理 软件、统计分析软件、绘图软件、矩阵计算软件和程 序语言的特点,在许多方面别具一格,和SAS、 SPSS一 起并称为新的三大权威统计软件。
异质性
* 2020/4/18
无效线
95%可信区 间
权重
对于有利结局菱形在右 边有效，左边无效；不 利结局则相反。
18
2.6 连续性资料森林图
无效线
当两均数差值为0时，差 异无统计学意义，故无 效线在0处。
* 2020/4/18
19
2.7 连续性资料森林图
无效线
当两均数差值为0时，差 异无统计学意义，故无 效线在0处。
发表偏倚
* 2020/4/18
10
2 第二部
分
二分类和连续性资料的meta分析
2020/4/18
11
11
2.1 二分类资料数据录入
作者
试验组 发生数
发表年份
试验组 未发生
对照组 发生数
对照组 未发生
更改变 量名称
* 2020/4/18
12
2.2 连续性资料数据录入
试验组 样本数
试验组 均数
试验组 标准差
因变量 协变量
标准误 ReML法
* 2020/4/18
25
4. 2 meta回归结果
* 2020/4/18
P值大于0.05，提示发表 年限与研究间异质性无 关。
26
4. 3 敏感性分析
* 2020/4/18
27
4. 3 敏感性分析
* 2020/4/18
28
5 第五部
分
发表偏倚检验
2020/4/18
模型
* 2020/4/18
16
2.4 资料分析结果输出
合并统计量 异质性Q检验
P值
* 2020/4/18
I2值
17
2.5 二分类资料森林图
中间短横线代表一 个试验结果的可信 区间，位于横线中 间的小方块代表OR 值。最下方菱形符 号代表纳入全部试 验的综合结果。短 横线/菱形与无效线 相交表示差异无统 计学意义。
对照组 样本数
对照组 均数
对照组 标准差
作者
发表年份
* 2020/4/18
13
2.3 metan菜单命令
计数资料 连续性资料
效应量
效应量的标 准误
研究标签
命令输入
年份标签
亚组分析
按某种顺序排 列
* 2020/4/18
14
2.3 metan菜单命令
模型
* 2020/4/18
效应量
15
2.4 metan菜单命令
29
29
5.1 发表偏倚检验
发表偏倚是meta分析最常见的系统误差。通常 阳性结果较阴性结果更易发表，形成了为数不少的“抽 屉文件”，根据发表文献所做的综合分析有可能歪曲了 真实效应。据调查统计，临床试验报告阳性结果的发表 率约为77%，阴性结果发表率仅为42%。因此meta分析必 须对发表偏倚进行讨论。
发表偏倚的检验方法：漏斗图法、Begg和Egger 法、剪补法和失安全系数法。
* 2020/4/18
30
5.1 漏斗图法检测发表偏倚
只能定性的识别发 表偏倚。
* 2020/4/18
31
5.2 Begg法检测发表偏倚（二分类）
方法选择
* 2020/4/18
32
5.2 Begg法结果输出
* 2020/4/18
* 2020/4/18
4
1.1 stata软件简介
相对RevMan而言,Stata的Meta分析功能更全面 和强大,该软件除了可以完成二分类变量和连续性变量的 Meta分析,也可以进行Meta回归分析、 累积Meta分析、 单个研究影响分析、诊断试验的Meta分析、剂量反应关 系Meta分析、生存分析资料合并等几乎所有Meta分析方 法。