诊断性meta分析 手把教你做临床 Meta 分析——诊断试验性 Meta-Disc 分析

诊断性meta分析手把教你做临床Meta 分析——诊断试验性

Meta-Disc 分析

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手把教你做临床Meta 分析——诊断试验性Meta-Disc 分析

临床治疗的基础首先是需要准确的诊断，准确诊断性Meta 分析是Meta 分析的一个重要部分，本次想向大家推荐的是一款专用于诊断性试验的免费Meta 分析软件，临床医学、临床检验、临床病理、临床科研人员、临床康复科及临床影像科等工作人员可用它写上一篇高大上的诊断准确性试验的Meta 分析文章。

安装软件

运行软件

在试行此软件之前，必须明确和熟悉准确诊断性Meta 分析里结果计算的经典四格表（可能不会在您所纳入的文献中出现，需要研究人自己总结并准确的填写在四格表内，不易混淆而且方便分析）。

TP：True positive 表示真阳性的结果，用数字表示；

FP：False positive 表示假阳性的结果，用数字表示；

FN：False negative 表示假阴性的结果，用数字表示；

TN：True negative 表示真阴性的结果，用数字表示。

1打开软件，可以看到如下界面

Author：第一作者名+ 文章年限，如Rachow 2013；

StudyID：纳入文献的排序编号，亦可以按照自己理想的排名排序；

2数据的输入

有三种方法可以输入，我们掌握其中两种就足够运用，一种是当纳入的文献较多的时候，可以按照软件中表格的形式对应写在Excel 表上，点击复制Ctrl+c，并点击黏贴Ctrl+v，便可以copy 至软件中的表格内；另一种当纳入的文献数量较少时，则可以直接用手动输入到Meta-disc 数据表内，如下图。

3数据的分析

（1）合并统计量的分析运行

如下图点击Analyze，在下拉窗口中选择Tabular Results，并点击向右指示的三角箭头，可出现Sensitivity/Specificity；Likelihood Ratio；Diagnostic OR 和灰色的SROC Area（SROC 面积）。根据操作人的实验需要，可点击需要的分析类型并进行分析。

（2）绘制结果森林图的分析

在Analyze 的下拉窗口中选择Plots...，在Select plot 的下拉框中出现Sensitivity；Specificity；Positive LR；Negative LR；Diagnostic OR；ROC

Plane；SROC Curve。操作者可根据合并统计量结果的分析选择对应的森林图结果后保存。

(诊断性meta分析)

肯定有的同学认为介绍到这就结束了，但是以下两点注意事项是必须要进行明确的叙述。

第一：概念熟悉

从经典四格表中的描述开始：

n 为总样本量。

•真阳性率：即为诊断性试验新方法诊断出的患病数/总患病数a/(a+c)；•特异度：即为阴性率，诊断性试验新方法诊断出的未患病数/总未患病数d/(b+d)；

•假阳性率：即为误诊率，无患病的被诊断为患病的个数/总未患病数b/(b+d)，也可表示为1-d/(b+d)；

•假阴性率：即为漏诊率，有患病的未被诊断为患病的个数/总患病数c/(a+c)，也可表示为1-a/(a+c)。

第二：文章的异质性分析

因为我们是挖着别人的数据，写自己的文章，所以在进行合并统计量的分析中，必须要明确不同的研究或者呈现的结果是同质性（或者无明显的异质性），否则差异太大，分析就会有一定的误差，造成诊断实验结果的不准确，从而造成误判。

(诊断性meta分析)

介绍到这里就结束了，大家赶快去下载软件试一下吧。

诊断性meta分析简单实现(4) 结果的展示和解读

例文结果展示和解读

诊断性meta分析简单实现——第一章?和范文解析

诊断性meta分析简单实现(2)

诊断性meta分析简单实现(3)

当我们做完了上述的统计分析之后，结果需要整理一下,我们看看例文的作者是如何呈现这些结果的！

1 要给我们一个合适的流程，让读者知道你在做什么。

这非常重要，让一个不会meta分析的读者，了解你在干什么，也就是我们常说的“妇孺皆知”。

整个实验的流程

纳入文献的流程prisma清单

2 用最合适的方式呈现出你的结果。

你可以用表，也可以用图。

基线特征表

数据提取表

3 结局指标，用表呈现，当然，你也可以用图来呈现。

3．1 结局指标用表呈现

3．2 结局指标图呈现

4 高级分析：探讨异质性来源

meta回归探讨异质性来源，用表呈现

stata 软件做的begg漏斗图，用图呈现，目前stata 13 已经不用这种图，推荐用egger图，如果大家用begg图，请移步

作者非常用心，还做了分别剔除每个样本的敏感性分析，也就是每次剔除一个样本，然后合并剩余样本的结果，然后剔除后对总体结局指标的影响。

大家也要做有心人，用表呈现敏感性分析的结果哦，这样审稿人就不会提太多的问题了。

5 深入挖掘

stata软件做fagan图，了解验前概率（目前的发病率）和验后概率（该诊断试验估计后的发病率）

stata软件做Deek’S漏斗图

了解哪个研究发生了偏倚。可以将研究的名字写上的哦

好了，over了，这篇文章我们就剖析到这里，大家赶快回顾一遍。明年就开始我们的诊断meta分析的旅程吧！