诊断性试验Meta分析
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Revman,Stata,Meta-disc在诊断试验准确性（DTA）
系统评价中的应用
文献数据摘自《ProGRP与NSE对小细胞肺癌诊断价值的meta分析》
文中提取数据
注：表中10 个原始研究均使用酶联免疫吸附测定法检测阳性界值；TP= 真阳性数；FP= 假阳性数；FN= 假阴性数；TN= 真阴性数a:ProGRP,b: NSE
Revman5.2
新建诊断试验准确性(DTA)系统评价模板
添加所有纳入研究
此处对每篇文献QUADAS2质量特征进行描述，以便探讨异质性来源及作表图
数据分析里面添加所要研究的待评价诊断试验
可计算相关指标（似然比及诊断比值比和单独在干预系统评价里面作森林图）
添加分析里面制作SEN和SPE森林图及SROC曲线，可对数据进行重新制定
Study
Lamy 2000
Molina 2009
Nissan 2009
Schneider 2003
Shibayama 2001
Stieber 1999
Sun 2005
Takada 1996
Yamaguchi 1995
Yang 2005
TP
35
41
134
29
74
117
73
80
25
46
FP
18
9
79
6
11
2
22
6
6
9
FN
16
46
41
8
40
29
28
47
9
17
TN
229
218
548
119
234
97
203
469
60
72
Sensitivity (95% CI)
0.69 [0.54, 0.81]
0.47 [0.36, 0.58]
0.77 [0.70, 0.83]
0.78 [0.62, 0.90]
0.65 [0.55, 0.74]
0.80 [0.73, 0.86]
0.72 [0.62, 0.81]
0.63 [0.54, 0.71]
0.74 [0.56, 0.87]
0.73 [0.60, 0.83]
Specificity (95% CI)
0.93 [0.89, 0.96]
0.96 [0.93, 0.98]
0.87 [0.85, 0.90]
0.95 [0.90, 0.98]
0.96 [0.92, 0.98]
0.98 [0.93, 1.00]
0.90 [0.86, 0.94]
0.99 [0.97, 1.00]
0.91 [0.81, 0.97]
0.89 [0.80, 0.95]
Sensitivity (95% CI)
00.20.40.60.81
Specificity (95% CI)
00.20.40.60.81
设置参数
若用户对上图窗口中的统计分析显示的结果不满意，可点击右上角的属性按钮); 或依次展开树形目录分支"Data and Analyses→Analyses→ProGRP"，选中"ProGRP"并单击右键，选择"Properties …"，弹出属性设置对话框。在图对话框
中，可对统计指标(General)、SROC图、森林图和异质性来源的参数进行设置，并点击"Apply"使其生效，见下图。
亚组分析（假如，原文没做）
ProGRP(高质量)
Study
Lamy 2000
Molina 2009
Nissan 2009
Schneider 2003
Shibayama 2001
TP
35
41
134
29
74
FP
18
9
79
6
11
FN
16
46
41
8
40
TN
229
218
548
119
234
Sensitivity (95% CI)
0.69 [0.54, 0.81]
0.47 [0.36, 0.58]
0.77 [0.70, 0.83]
0.78 [0.62, 0.90]
0.65 [0.55, 0.74]
Specificity (95% CI)
0.93 [0.89, 0.96]
0.96 [0.93, 0.98]
0.87 [0.85, 0.90]
0.95 [0.90, 0.98]
0.96 [0.92, 0.98]
Sensitivity (95% CI)
00.20.40.60.81
Specificity (95% CI)
00.20.40.60.81
ProGRP(低质量)
Study
Stieber 1999
Sun 2005
Takada 1996
Yamaguchi 1995
Yang 2005
TP
117
73
80
25
46
FP
2
22
6
6
9
FN
29
28
47
9
17
TN
97
203
469
60
72
Sensitivity (95% CI)
0.80 [0.73, 0.86]
0.72 [0.62, 0.81]
0.63 [0.54, 0.71]
0.74 [0.56, 0.87]
0.73 [0.60, 0.83]
Specificity (95% CI)
0.98 [0.93, 1.00]
0.90 [0.86, 0.94]
0.99 [0.97, 1.00]
0.91 [0.81, 0.97]
0.89 [0.80, 0.95]
Sensitivity (95% CI)
00.20.40.60.81
Specificity (95% CI)
00.20.40.60.81 QUADAS-2偏倚表（图）制作