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
诊断性实验的Meta分析.
诊断性试验meta分析方法在统 计软件中的实现
3.1 数据录入 3.2 选择项 设置 3.3 阈值效应 检验 3.4 非阈值效应 检验 3.5 合并各诊断试 验评价指标
3.1 数据录入
3.2 选择项设置
3.3 阈值效应检验
3.4 非阈值效应检验
探讨异质性
3.5 合并各诊断试验评价指标
绘制森林图
2.1 文献检索的方法
文献检索对国内外数据库进行检索，尽可能保证查全， 并将整个检索过程用流程图和（或）文字表示出来
EBM常用的中文数据库
中国知识源总库-CNKI 万方数据资源 中文科技期刊数据库 中国生物医学文献服务系统(Sinomed)
中国医院数字图书馆
EBM常用的外文数据库
PubMed: Ovid 数据库： Clinical Trinals Cochrane library:
3. 诊断性试验meta分析方法在统计 软件中的实现
• RevMan5.0软件和Meta-DiSc 都是在国际上权威的用来做 诊断试验meta分析的软件，在这里仅介绍Meta-Disc软件 的使用方法。
• 下载地址：
http://www.hrc.es/investigacion/metadisc_en.htm
关），其结果在SROC 曲线平面图上呈“肩臂状”点分布。
• Meta-Disc软件计算：通过spearman相关系统数
分析，P>0.05时，即不存在阈值效应，可以进行
各个指标合并。
2.4.2 非阈值效应检验
• 在诊断性试验的meta分析中，除了阈值效应引起研究间异 质性外，其他原因：人群（如疾病严重程度和伴发疾病）、
2.2 对纳入的研究进行方法学质量评分
诊断性me分析手把教你做临床Me分析诊断试验性MeDisc分析
阴性结果的Meta分析，最关键是能够对为什么会出现该结果进行深刻的讨论，一篇文章写的好不好也体现在讨论部分，体现作者水平的部分，读者也是根据你的讨论来对你的结果有分寸的慎重的来指导临床。讨论部分的切入点可以通过亚组分析的结果来体现。亚组分析能够很好的帮我们找到异质性来源。如果亚组分析结果既有养性又有阴性，那么可以重点讨论导致这两种结果出现的原因是什么。
安装软件
Meta-DiSc 是一个免费的下载软件，登录 ，下载安装软件，目前最新版本是 版。
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；
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！
二.诊断性meta分析亚组分析问题求助
你说的后边的不对,比如排除平均年龄大于80的文献。
这句话是正确的，或者纳入排除研究后的meta分析,排除营养不良率大于60%的文献而亚组分析主要从文献里病例特性来排除,等等
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。
亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当氦孩份绞莓悸逢溪抚娄的进行分层，过多的分层和过少的分层都是不好的
诊断性实验的Meta分析分解
阳性
阴性
阳性
TP（a）
FP（b）
a+b
阴性
FN（c）
TN（d）
c+d
1.2 单个诊断性实验的评价指标
灵敏度
特异度
指标
假阴性率（漏诊率）
假阳性率（误诊率）
灵敏度=a/a+c；特异度=b/b+d； 假阴性率=c/a+c；假阳性率=d/b+d
• 这个四格表衍生的各种指标：真阳性率（敏感度）、假阳 性率、假阴性率、真阴性率（特异度）等等都是评估替代
3. 诊断性试验meta分析方法在统计 软件中的实现
• RevMan5.0软件和Meta-DiSc 都是在国际上权威的用来做 诊断试验meta分析的软件，在这里仅介绍Meta-Disc软件 的使用方法。
• 下载地址：
http://www.hrc.es/investigacion/metadisc_en.htm
诊断性试验meta分析方法在统 计软件中的实现
3.1 数据录入 3.2 选择项 设置 3.3 阈值效应 检验 3.4 非阈值效应 检验 3.5 合并各诊断试 验评价指标
3.1 数据录入
3.2 选择项设置
3.3 阈值效应检验
3.4 非阈值效应检验
探讨异质性
3.5 合并各诊断试验评价指标
绘制森林图
诊断性实验的Meta分析
刘延青 研究生
前言
临床医生在接诊的过程中，经常考虑的问题就是如何把可 以有病与实际无病的人区别开来，以及如何将患某种疾病 的患者于其他疾病鉴别出来，这个过程中就需要合理运用
诊断试验。广义诊断包括实验室检查、影像学诊断、仪器
检查、病史询问、体格检查等。 对于某个诊断性试验，可能已有多位研究者进行了研究， 为了对不同的研究结果进行综合性分析，获得综合的结论， 需要采用诊断性实验的Meta分析。
诊断试验准确性的Meta分析
诊断试验准确性的Meta分析一、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、对问题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。
如果变量是字符型，则变量类型（Variable type）选择str，是数值型则选择double（小数）或int （整数）。
设定好变量名后，从excel中将数据复制到新建变量窗口中即可，部分数据如下图。
诊断性meta分析手把教你做临床Meta分析诊断试验性Metisc分析
诊断性m e t a分析手把教你做临床M e t a分析诊断试验性M e t i s c分析 Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT-诊断性meta分析手把教你做临床Meta 分析——诊断试验性 Meta-Disc 分析导读：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stata,诊断性试验meta，推荐访问：?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。
诊断性试验Meta分析
Revman,Stata,Meta-disc在診斷試驗準確性（DTA）系統評價中的應用文獻數據摘自《ProGRP與NSE對小細胞肺癌診斷價值的meta 分析》文中提取數據GAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAFSun中國------病理105016.3251968915658Yang 中國------病理1444616.346491617237265注：表中 10 個原始研究均使用酶聯免疫吸附測定法檢測陽性界值； TP= 真陽性數； FP= 假陽性數； FN= 假陰性數； TN= 真陰性數a:ProGRP,b: NSERevman5.2新建診斷試驗準確性(DTA)系統評價模板GAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAF添加所有納入研究GAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAF此處對每篇文獻QUADAS2質量特征進行描述，以便探討異質性來源及作表圖數據分析里面添加所要研究的待評價診斷試驗GAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAF可計算相關指標（似然比及診斷比值比和單獨在干預系統評價里面作森林圖）添加分析里面制作SEN和SPE森林圖及SROC曲線，可對數據進行重新制定GAGGAGAGGAFFFFAFAFGAGGAGAGGAFFFFAFAFStudyLamy 2000Molina 2009Nissan 2009Schneider 2003Shibayama 2001Stieber 1999Sun 2005Takada 1996Yamaguchi 1995Yang 2005TP3541134297411773802546FP18979611222669FN164641840292847917TN229218548119234972034696072Sensitivity (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)00.20.40.60.81Specificity (95% CI)00.20.40.60.81設置參數GAGGAGAGGAFFFFAFAF若用戶對上圖窗口中的統計分析顯示的結果不滿意，可點擊右上角的屬性按鈕); 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。
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。
诊断性试验的Meta分析
8
9
15
60
58
--
--
--
病理
144
46
16.3
46
40
9
16
17
23
72
65
2.4 诊断性试验的meta分析
• 2.4.1 阈值效应检验 • 2.4.2 非阈值效应检验 • 2.4.3 合并各诊断试验评价指标 • 2.4.4 发表偏倚的识别
2.4.1 阈值效应检验
• 在诊断性试验中可能因为纳入的研究采用不同的诊断界值 而引起异质性，在进行合并时要进行检测，当存在阈值效 应时，灵敏度和特异度负相关（灵敏度和1-特异度呈正相 关），其结果在SROC 曲线平面图上呈“肩臂状”点分布 。
有失安全系数法，begg秩相关法和 Egger回归法等等。
3. 诊断性试验meta分析在统计软件中的实现
• RevMan5.0软件和Meta-DiSc 都是在国际上权威的用来做 诊断试验meta分析的软件，在这里仅介绍Meta-Disc软件的 使用方法。
• 下载地址：http://www.hrc.es/investigacion/metadisc_en.htm
• Meta-Disc软件计算：通过spearman相关系统数 分析，P>0.05时，即不存在阈值效应，可以进行 各个指标合并。
2.4.2 非阈值效应检验
• 在诊断性试验的meta分析中，除了阈值效应引起研究间异 质性外，其他原因：人群（如疾病严重程度和伴发疾病） 、试验条件（如不同的技术、化验、操作者）、标准试验 等，在软件中用诊断比值比DOR的Cochran-Q检验来检测 是否存在非阈值效应引起的变异。
3.1 数据录入
3.2 选择项设置
诊断性实验Meta分析
1.3 ROC曲线定义
• 对某一诊断试验方法，通过改变诊断临界点，可以获得多 对灵敏度和特异度，以敏感度为纵坐标，1-特异度为横坐 标绘制曲线，横轴与纵轴长度相等，形成正方形，在图中 将ROC曲线工作点标出，用直线连接各相邻两点构建ROC曲 线。通过计算ROC曲线下面积，可以评定该诊断方法的准 确性。
• 在国际上质量评价有一个QUADAS标准(quality assessment of diagnostic accuracy studies)来评价纳入诊 断试验的质量
2.3 资料提取
研究资料的基本情况 • 包括纳入研究的作者、发表时间、研究对象的病例数、对
照数目、SEN、SPE、计算获得的真阳性( TP) 、假阳性 (FP) 、真阴性( TN) 、假阴性(FN)、检测的方法、检测试 剂的来源、诊断的临界值等基本情况，都用表表示出来。
1.4 ROC曲线的解读
灵敏度
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1-特异度
机会线
所谓的“曲线左上角”至少可以找出3 种判断方式：
（1）
曲线与斜率为1 的斜线的切点；
（2）
曲线与经过 （0,1）和 （1,0）两点直 线的交点；
（3）
曲线上与 （0,1）点绝 对距离最近 的点。
2.4.2 非阈值效应检验
• 在诊断性试验的meta分析中，除了阈值效应引起研究间异 质性外，其他原因：人群（如疾病严重程度和伴发疾病）、 试验条件（如不同的技术、化验、操作者）、标准试验等， 在软件中用诊断比值比DOR的Cochran-Q检验来检测是否 存在非阈值效应引起的变异。
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
导读：诊断性meta分析,手把教你做临床 Meta 分析——诊断试验性 Meta-Discstata诊断性试验meta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Meta-DiSc 是一个免费的下载软件，登录，下载安装软件，目前最新版本是版。
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）。
诊断性meta分析报告手把教你做临床Meta分析报告——诊断试验性Meta-Disc分析报告
诊断性meta分析手把教你做临床Meta 分析——诊断试验性 Meta-Disc分析导读：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stata,诊断性试验meta，推荐访问：诊断性meta分析stata诊断性试验meta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Meta-DiSc 是一个免费的下载软件，登录http://www.hrc.es/investigacion/metadisc_en.htm，下载安装软件，目前最新版本是 1.4 版。
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。
(医学课件)诊断性实验的Meta分析PPT幻灯片
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：
作者
国家
Schneider
德国
研究方法 盲法 研究对 金标准 象
病例 数
前瞻
--
连续
病理
298
阳性界值（pg/ml）
a
b
29.1
9.6
TP
a
b
35
38
FP
a
b
18
35
FN
a
b
16
13
TN
a
b
229
212
Stieber
2
基本内容
1
2
3
单个诊断性试 验的简单介绍
诊断性试验 meta分析论文
的基本内容
诊断性试验 meta分析方 法在统计软件
中的实现
3
1. 单个诊断性试验的简单介绍
1.1
单个诊断性试验四格表
1.2
单个诊断性实验的评价指标
ROC曲线定义
1.3
ROC曲线的解读
1.4
4
1.1 单个诊断性试验四格表
金标准
某诊断试验
合计
阳性
阴性
阳性
TP（a） FP（b）
a+b
阴性
FN（c） TN（d）
c+d
5
1.2 单个诊断性实验的评价指标
灵敏度
指标
特异度
假阴性率（漏诊率）
假阳性率（误诊率）
灵敏度=a/a+c；特异度=b/b+d； 假阴性率=c/a+c；假阳性率=d/b+d
6
• 这个四格表衍生的各种指标：真阳性率（敏感度）、假阳 性率、假阴性率、真阴性率（特异度）等等都是评估替代 检验方法鉴别患病和无病的能力。通常情况下我们以敏感 度为纵坐标，1-特异度为横坐标绘制曲线，制作ROC曲线。
手把手教你临床Meta分析操作
手把手教你临床Meta分析操作这是一篇临床Meta 分析连续性变量资料的操作流程，由于临床研究生时间紧迫，在有限的时间里阅读了大量的文献，却没有时间写一份质量上乘又会得到关注的综述性文章。
本操作流程旨在一步一步教会临床的研究生在最短的时间内了解Meta 分析软件的运行，并且快速的根据课题需要写一份 SCI 综述。
本文主要根据《Meta 分析软件应用与实例解析》，主编郑明华的操作流程说明和个人的实际操作情况。
Meta 分析——Rveman 5.3 软件在连续性变量上的实例应用。
一、Meta 分析软件的下载与安装以RevMan 软件为例，RevMan 软件可提供下载3 个版本——RevMan 4.2、RevMan 4.3 和 RevMan 5。
适用于多种平台的计算机，目前我使用下载的电脑是 Windows。
但是目前 Cochrane 协作网强制要求使用 RevMan 5，因此我顺利并且成功的安装了软件 RevMan 5.3。
RevMan 5 官方指定下载地址：点击进入二、连续性变量资料的分析步骤1. 打开 RevMan 5.3 的桌面快捷键。
2. 选择菜单 File/New，弹出 New Review Wiazard 窗口，如下。
3. 点击next，弹出Type of Review 对话框，默认为Intervention review。
Intervention review：创建干预评价Methodology review ：创建方法学评价Diagnnostic review：创建诊断试验评价Overview of reviews：创建同类系统评价选择创建干预评价，后点击 next4. 点击 next，弹出 Title 对话框。
[Intervention] for [health problem] 某个干预措施对某个健康问题的影响[Intervention A] versus [Intervention B] for [health problem] A 干预措施与 B 干预措施相比对某个健康问题的影响[Intervention] for [health problem] in [participant group/location] 某个干预措施对某个人群的某个健康问题的影响在这里可根据试验设计选择并填上措施的名字，后点击 next。
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 分析导读：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stata,诊断性验meta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AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAFMeta-DiSc 是一个免费的下载软件，登录http://www.hrc.es/investigacion/metadisc_en.htm，下载安装软件，目前最新版本是 1.4 版。
运行软件AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF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AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAFAuthor：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AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF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。
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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——第一章范文和范文解析诊断性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”。
1.1 整个实验的流程1.2 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。
2.1 基线特征表2.2 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4.1 meta回归探讨异质性来源，用表呈现4.2 stata 12.0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stata12.04.3 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5.1 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）5.2 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！一.阴性结果的meta分析能发高分文章么很多朋友在做完Meta分析后，发现结果为阴性，即没有统计学意义。
这样的Meta分析还值得发表吗？答案是肯定的，无论是阳性结果还是阴性结果，只要是有一定的临床参考价值，都是值得发表的。
毕竟，无论是成功、失败、或是意料之外的结果都同样能推动科学的进展。
阴性结果的文章确实是有一定发表难度的。
对于Meta分析来说，我们的研究结果是基于前人的研究结果的汇总，因此首先是纳入研究中有阴性结果，其次该结果的效应比阳性结果的效应大。
如果我们的分析没有问题，纳入的文献质量又比较高，那么该结果是可以拿来发表的。
也就是说如果研究数据有一定信息量和教育意义，许多期刊还是愿意接受阴性结果稿件。
有一些期刊还特别指出，他们乐于发表阴性试验的研究结果，例如：Archivesof Drug Information，BMC Research Notes，Journal of Drug Assessment，Journal of Negative Results in Biomedicine，PLoS One和Trials等。
<担浮曹簧丨毫查桐肠昆br />在这里，跟大家分享下如何处理Meta分析出现阴性结果？如何撰写这种类型的文章？1. 所纳入的文献确保是高质量文献。
国人写的文章会有各种各样的弊端（大家都知道的），因此最好避免纳入这种文章。
另外可以选择性的引用高影响因子的文章。
2.检查自己的Meta分析是否有误。
Meta分析的结果是我们的文章中心，因此一定要确保分析结果的正确性。
检验正确性的方法可以通过再次分析得出。
如果分析的总体效应是阴性，可以查阅纳入文献的结果看是否是阴性结果的人数占主导地位。
另外，结果阴性还有可能是你各种偏倚没有注意和排除，Meta的方法学应用不对等等造成的，所以你要仔细检查确保不出错。
3. 做亚组分析，找阴性结果来源。
小编建议大家，得到阴性的总体效应时，还可以做亚组分析。
如干预研究中，总体阴性，亚组阳性往往提示不加选择的所谓规范化治疗的软肋，而显示出根据亚组研究结果个体化治疗的优越。
再如诊断试验，总体阴性，亚组阳性往往提示人群中该特征的个体或药物基因组学或人种的差异，也是个体化治疗（individualizedtreatment或tailored therapy）的基础。
4.讨论一定要深入。
阴性结果的Meta分析，最关键是能够对为什么会出现该结果进行深刻的讨论，一篇文章写的好不好也体现在讨论部分，体现作者水平的部分，读者也是根据你的讨论来对你的结果有分寸的慎重的来指导临床。
讨论部分的切入点可以通过亚组分析的结果来体现。
亚组分析能够很好的帮我们找到异质性来源。
如果亚组分析结果既有养性又有阴性，那么可以重点讨论导致这两种结果出现的原因是什么。
二.诊断性meta分析亚组分析问题求助你说的后边的不对,比如排除平均年龄大于80的文献。
这句话是正确的，或者纳入排除研究后的meta分析,排除营养不良率大于60%的文献而亚组分析主要从文献里分组病例特性来排除,等等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。
亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当氦孩份绞莓悸逢溪抚娄的进行分层，过多的分层和过少的分层都是不好的三.诊断性meta分析的发表偏倚用stata怎么做stata并没有m辅龚滇夹鄄蝗殿伟东连eta分析的命令，输入findit meta，可在网上搜索相关资源。
但目前没找到相关命令。
建议一本书，可以阅读来找到方法：参见mancaozhaowen 2016-4-4四.meta分析是什么Meta分析是指用统计学方法对收集的多个研究资料进行分析和概括，以提供量化的平均效果来回答研究的问题。
其优点是通过增大样发钉篡固诂改磋爽单鲸本含量来增加结论的可信度，解决研究结果的不一致性meta分析是对同一课题的多项独立研究的结果进行系统的、定量的综合性分析。
它是文献的量化综述，是以同一课题的多项独立研究的结果为研究对象，在严格设计的基础上，运用适当的统计学方法对多个研究结果进行系统、客观、定量的综合分析。
1）能对同一课题的多项研究结果的一致性进行评价；2）对同一课题的多项研究结果作系统性评价和总结；3）提出一些新的研究问题，为进一步研究指明方向；4）当受制于某些条件时，如时间或研究对象的限制，meta分析不失为一种选择；5）从方法学的角度，对现阶段某课题的研究设计进行评价；6）发现某些单个研究未阐明的问题；7）对小样本的临床实验研究，meta分析可以统计效能和效应值估计的精确度。
因此，设计合理，严密的meta分析文章能对证据进行更客观的评价（与传统的描述性的综述相比），对效应指标进行更准确、客观的评估，并能解释不同研究结果之间的异质性。
meta分析符合人们对客观规律的认识过程，是与循证医学的思想完全一致的，是一个巨大的进步。