META分析：手把手教你使用RevMan软件绘制森林图
【最新】森林图
【最新】森林图在Meta分析汇总的结果中，最常见的两个图形就是森林图和漏斗图，但是笔者发现在实际的运用中，经常有人误读和误用这两个图形，从今天起，我讲具体介绍一下这两个图形的解读。
1.森林图的定义：森林图是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。
它在平面直角坐标系中，以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1或0)为中心，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间，用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。
它非常简单和直观地描述了Meta分析的统计结果，是Meta分析中最常用的结果表达形式。
2.分类变量中的森林图当某研究RR(OR,RD)的95％CI包含了1，即在森林图中其95％CI的横线与无效竖线相交时，可认为试验组发生率与对照组发生率相等，试验因素无效。
当某研究RR(OR,RD)的95％CI上下限均_gt;1，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，可认为试验组的发生率大于对照组的发生率，若研究者所研究的事件是不利事件(如发病、患病、死亡等)时，试验组的试验因素会增加该不利事件的发生，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(如有效、缓解、生存等)时，试验因素会增加该有益事件的发生，试验因素为有益因素。
当某研究的95％CI上下限均小于1，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左侧时，可认为试验组的发生率小于对照组的发生率，若研究者所研究的事件是不利事件(如发病、患病、死亡等)时，试验组的试验因素会减少该不利事件的发生，试验因素为有益因素(保护因素)；若研究者所研究的事件是有益事件(如有效、缓解、生存等)时，试验因素会减少该有益事件的发生，试验因素为有害因素。
2 连续性变量的森林图当某研究的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。
meta分析的revman操作流程
meta分析的revman操作流程Meta-analysis is a statistical technique used to combine the results of multiple studies in order to obtain a more accurate estimation of the overall effect. It is a powerful tool that can provide valuable insights in various fields, including medicine, psychology, and education.meta分析是一种统计技术，用于将多个研究的结果合并，以获得对总体效应更准确的估计。
它是一个强大的工具，在医学、心理学和教育等领域提供了宝贵的见解。
One of the most popular software for conducting meta-analysis is RevMan, which is developed by the Cochrane Collaboration. RevMan provides a user-friendly interface for researchers to input and analyze data, conduct statistical tests, and generate forest plots and other graphical representations of the meta-analytic results.进行meta-analysis最流行的软件之一就是RevMan，它由Cochrane协作组织开发。
RevMan为研究人员提供了用户友好的界面，可以输入和分析数据，进行统计测试，并生成森林图和其他图形表示meta-analysis结果。
RevMan 5.3软件在meta分析中的应用
RevMan5.3软件在meta分析中的应用目录•一、RevMan5.3下载与安装•二、干预试验meta分析（二分类变量）•三、干预试验meta分析（连续型变量）•四、干预试验meta分析（生存资料：已知效应量及标准误、O‐E及方差数据类型）•六、诊断试验meta分析(自学内容)第一部分RevMan5.3下载和安装第二部分干预试验meta分析(二分类变量)本例中仅进行亚组合并，选择subtotals only结束，可以通过其他途径进行重新设置通过选中亚组单击右键，选择添加研究的数据把对应的数据逐个录入即可算出结果，软件会自动生成森林图偏倚风险图绘制Tips•以上完整演示RevMan绘制森林图的过程。
菜单化操作，简便易学，多练习即可掌握•操作的过程中遇到费解的问题可通过软件自带的帮助文档解决问题•选中目标操作并点击右键有时会解决很多问题，“参数设置”有时也能帮助我们解决很多问题•重点理解meta分析中各种统计方法、统计模型、效应量、亚组分析等概念，软件仅仅是工具RevMan完整版功能简介•多数情况下我们仅利用了RevMan软件的统计分析功能，分析数据并绘制森林图•如果我们计划撰写Cochrane系统评价，我们所有的操作都应该在这个软件中完成，包括写作。
操作流程及要点以下幻灯片作简要阐述。
Cochrane Style写作流程•申请注册题目•获得Archie账户•通过自己的账户登陆RevMan•撰写Protocol•Protocol在线发表•撰写Review•Review发表这期间与编辑会有多次互动，写作的过程基本是处于透明状态的登陆我的账户从数据库中下载我的题目操作完成后上传我的系统评价第三部分干预试验—连续型变量数据合并。
手把手教你用RevMan做meta分析
手把手教你用RevMan做meta分析我们知道Review Manager，也就是常说的RevMan，是meta 分析最经典的软件。
RevMan主要对二分类变量和连续变量进行meta 分析，合并两组的OR 、RR、RD以及两组的均数差和标准化均数差。
今天，我们就来看看RevMan是怎么做meta分析的。
以最常见的干预性研究为例。
假设我们想合并某干预措施的治疗效果，结局指标是痊愈与否，对检索到的5篇文献，进行数据提取。
对于二分类变量，一般需要结局发生人数和总人数，而对于连续变量，则需要提取两组的均数、标准差、总人数，另外常以第一作者姓氏的拼音和发表年限标识某项研究。
RevMan的下载和安装，咱们就不细说了，最简单的方法百度啊。
接下来，双击安装好的RevMan，出现欢迎界面。
单击左上角的File，通过New开始一项新的meta分析。
可以看到RevMan列出主要的5项功能，前两项较为常用。
第一项为Intervention review，因为最开始meta分析主要集中在RCT，其实现在只要是二分类变量和连续变量都可以用第一项进行meta分析。
第二项的Diagnostic test为诊断试验的meta分析。
因为我们的示例是两组二分类变量，这里选第一项。
选择相应的模块后，可以进行描述。
比如干预措施是什么，关心的疾病是什么。
接下里就开始重头戏了。
第一步，添加纳入的研究。
单击Studies and Referemces左侧的钥匙样按钮，展开下拉选项。
选中References to studies，单击右键，在弹出的菜单中选择Add Study。
在弹出的New Study Wozard页面中，在Study ID填入研究名称，一般为文章第一作者的姓氏拼音和发表年限，如Liu 2005，点击Finish完成研究的添加。
重复该过程，添加其他研究。
第二步，添加比较，右键单击Data and analyses，在弹出的菜单中选择第一项Add Comparison。
图说meta十：森林图简介
图说meta十：森林图简介森林图(forest plots)是以统计指标和统计分析方法为基础, 用数值运算结果绘制出的图型。
它在平面直角坐标系中, 以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1 或0)为中心, 用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间(conf idence interval , CI), 用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。
它非常简单和直观地描述了Meta-分析的统计结果, 是Meta-分析中最常用的结果表达形式。
研究中常用的效应尺度指标包括结局为分类变量时的odds ratio （OR）、relative risk（RR）和risk difference（RD），以及结局为连续性变量时的weighted mean difference（WMD）和standardizedmean difference（SMD）。
OR：即比值比或优势比，是测量疾病与暴露联系强度的一个重要指标。
是某组中某事件的比值与另一组内该事件的比值之比。
OR=1 表示比较组间没有差异。
当研究结局为不利事件时，OR<1 表示暴露可能会降低结局风险。
RR：是rate ratio 或risk ratio 或relative risk 的缩写，国内翻译为“ 相对危险度”，其意义为两组的事件率之比。
RR 是反映暴露（干预）与事件关联强度的最有用的指标。
RR=1 表示比较组间没有差异。
当研究结局为不利事件时，RR<1 表示干预可降低结局风险。
需要注意的是，只有队列研究和随机对照试验结果可以直接获得相对危险度。
RD（risk difference）：即危险差，也被称为归因危险度（attributable risk，AR）、绝对风险差（absoluterisk difference）和绝对风险降低率（absolute riskreduction, ARR），是指干预（暴露）组和对照组结局事件发生概率的绝对差值。
Meta分析软件操作指南
Insight
Value Creation
Quality Service
2
Review Manager简介
• 把文献和数据读入软件
• 非常重要的：数据摘取/Meta分析
– 演示与练习
Insight
Value Creation
Quality Service
3
新建Review
Insight
Value Creation
Quality Service
1
Meta分析软件
2. STATA 该 软 件 是 美 国 Computer Resource Center研制的统计软件，从1985年起，连续推 出了多个版本，目前最新版本为10.0。
该软件可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，还可以绘制 Meta分析的相关图型，如森林图（Forest）、 漏斗图（Funnel）和L’Abbe图。
Quality Service
5
添加Comparison
点Data and analysis 前的加号
Insight
Value Creation
Quality Service
6
添加Outcome
Insight
Value Creation
Quality Service
7
添加数据
Insight
Value Creation
New Next Intervention Review Next
Insight
Value Creation
Quality Service
4
添加Study
Review_Manager_5实例分析
• •
输入结局名称：针刺治疗前列腺炎临床随机对照研究文献的Meta分析 组标签分别输入：治疗组和对照组
• 选择分析方法：
• 效应量：是指临床上有意义的值或改变量。 连续型变量资料(Continuous) • 常用的效应指标包括：WMD(weighted mean difference,加权均 数差)和SMD（standardized mean difference,标准化均数差） • 效应指标的选择：如果数据资料为每一次试验中采用同一 种标准化方法测量得出，则使用WMD，比如，身高、血压、 生化指标等。若各试验数据采用不同的测量工具用不同的 测量单位记录数据时，则用SMD，例如，同一种疾病多种 设计不同的评分量表的情况。 • 连续型变量资料统计分析方法有：方差倒数权重法Inverse variance、D-L法（DerSimonian-Laird）
?当某研究的95ci上下限均1即在森林图?中其95ci横线不与无效竖线相交且该横线落?在无效线左侧时可认为试验组的发生率小于对?照组的发生率若研究者所研究的事件是不利事?件如发病患病死亡等时试验组的试验因素?会减少该不利事件的发生试验因素为有益因素?保护因素
Review Manager 5.1实例操作讲解
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当某研究的95 %CI 上下限均< 1 ,即在森林图 中,其95 %CI 横线不与无效竖线相交,且该横线落 在无效线左侧时, 可认为试验组的发生率小于对 照组的发生率, 若研究者所研究的事件是不利事 件(如发病、患病、死亡等) 时, 试验组的试验因素 会减少该不利事件的发生, 试验因素为有益因素 (保护因素) ; 若研究者所研究的事件是有益事件 (如有效、缓解、生存等) 时, 试验因素会减少该有 益事件的发生,试验因素为有害因素。
RevMan5实例图解
随着科学技术的不断发展和互联网的普及，全世界的医学期刊每年大约刊登200万学术 论文。临床医生和研究人员由于时间和资源有限不能全面及时掌握医学信息。因此，对 原始文献的结果进行综合分析的需求应运而生。 Meta分析是对具有相同研究目的的多个独立研究结果进行系统分析、定量综合的一种研 究方法。该方法源于Fisher1920年“合并P值”的思想，1976年，心理学家Glass进一步 将之发展为“合并统计量”，并首次将这类分析命名为“Meta-analysis”，国内也称 “荟萃分析”。经过多年发展，Meta分析已经成为循证医学对文献资料进行系统综述的 基本统计方法，广泛应用于医学研究的各个领域，包括病因研究、临床试验、诊断、治 疗和预后研究等等。
RevMan 5实例图解
zenmindlei conquerpkc
丁香园 2010年10月
目录
Meta 分析简介...........................................................................................................................2 Review Manager（RevMan）软件简介.................................................................................... 3 一、创建一个新的系统评价.....................................................பைடு நூலகம்.............................................. 3
7添加下一个纳入研究选择addanotherstudysamesection继续添加下一个研究点击finish完成8添加全部纳入研究继续添加纳入研究b2010c2010和d20109完成纳入研究的添加添加完d2010后选择nothing关闭点击finish完成10展开面板点击includedstudies旁的钥匙图标展开includedstudies可查看4项纳入研究已添加进revman中
revman操作详细步骤
Revman5.0 meta分析详细操作步骤123点击N 4N5输入研究名称：中药for 变应性鼻炎如果只有英文版，则输入英文：TCM for AR 6N7选full，点击finish 8下拉编辑区，出现下图：9点击左侧目录树的background，在右册相应条目下对应填写整个研究的背景、目标等。
如果只是做数据分析可以不填写。
10点击左侧methods，在右侧填写对应资料如下图。
如果只是做数据分析也可以忽略。
1112点击左侧目录树study and referance，在右侧点击ADD study，或者点击左侧study and referance下级目录referances study出现下图左侧的included studys右键included study后出现下图13点击左侧ADD study，出现下图14在study ID 栏目输入纳入文献的标记，一般采用第一作者名字与文章发表年份，如下图15这幅图表示金慧鸣作者2010年发表的文献如下图。
点击N后出现下一幅图16点击右侧下拉菜单，出现下图：本图显示纳入的金慧鸣2010发表的文献属于已经发表。
此处根据study ID 输入具体某文献实际情况分为：已经发表、在研等。
一般都是已发表的文献，所以选择第一项，出现下图：点击N出现下图点击N出现下图此处点击ADD identifier后可以添加前述文献金慧鸣2010的其他标签（如合作研究等自由词）。
一般可以不填写。
点击N出现下图选择add a ref.for the new study，点击finish出现下图此处可以不处理。
点击右上角关闭符号，关闭此页，出现下图此图左侧下方可见金慧鸣2010年文献已经纳入。
点击左下侧，点击右键，出现：下图点击左下侧add study，出现下图。
回到上述第14步骤如下图：依次输入第二篇符合纳入标准的文献：提桂香2013。
见下图表示提桂香2013年发表的如下文献：依次重复前述步骤到下图点击finish，出现下图可见，左下侧已经有金慧鸣2010、提桂香2013共2篇文献。
Meta_分析的森林图及临床意义
#方法学#MethodologyMeta -分析的森林图及临床意义刘关键 吴泰相四川大学华西医院中国循证医学中心(成都610041)=摘要> 对Meta -分析的森林图的统计学意义和临床应用做了较为详细的解释:当统计指标比值比、相对危险度、加权均数差和标准化均数差的95%可信区间横线与森林图的无效线(横坐标刻度为1或0)相交时,试验组的效应量等于对照组,试验因素无效;当其95%可信区间横线不与森林图的无效线相交且落在无效线右侧时,试验组的效应量大于对照组;当其95%可信区间横线不与森林图的无效线相交且落在无效线左侧时,试验组的效应量小于对照组。
值得临床研究者注意的是,当试验组效应量大于对照组时,因研究事件性质不同而临床意义截然相反;同样,当试验组效应量小于对照组时其临床意义亦然。
=关键词>Meta -分析;森林图;临床意义=中图分类号>R 195.1 =文献标识码>A =文章编号>1672-2531(2004)03-0198-04C linical Implemation of Forest Plots in Meta -analysisLIU Guan -jian,WU Ta -i xiang.ChineseEvidence -Based Medicine Cente r ,West China Hospital o f Sichuan University ,Chen gdu 610041,China=Abstract > In this paper ,the statistic significance and clinical application of forest plots in a meta -analysis have been fully discussed.If the horizontal line represents the 95%con fidence interval of the indexes including odds ratio,relative risk,weighted mean di fference,and standard mean difference crosses the vertical line,the effect of test g roup is not sign ficant with that o f control group;if the horizontal line lies to the right of the vertical line,it indicates that the test group is signi ficantly effctive.If the horizontal line lies to the left o f the vertical line,it indicates that the control g roup is more effective.In addition,it doesn .t mean that clinical app lication is more beneficial,i f the treatment study has more effect,because experimental factor can be positive or neg ative.=Key words > Meta -analysis;Forest plots;Clinical i mplemation森林图(forest plots)[1]是以统计指标和统计分析方法为基础,用数值运算结果绘制出的图型。
Meta分析：解读森林图和漏斗图
Meta分析：解读森林图和漏斗图前面已经介绍过二分类资料的Meta分析，今天给大家介绍连续性资料的Meta分析实现步骤，解读森林图和漏斗图。
1数据整理对于连续性资料，效应量有均数差（MD）和标准化均数差（SMD），原始资料的数据我们需要提取试验组和对照组的均数，标准差和样本量。
数据整理成上面的形式。
02连续性资料的Meta分析在Reman上的步骤纳入研究和添加比较的过程和二分类资料的过程一样，我就不再介绍了。
接下来直接介绍添加结局指标和添加结局指标数据的步骤：（1）添加结局指标（2）添加结局指标数据按照上述步骤纳入所有的研究：将纳入的研究的数据添加到相应的位置，结果如下：（3）解读森林图图中的点代表单个研究的效应量，点的大小代表该研究的权重，即该项研究对Meta分析的贡献度；横线代表该效应值的可信区间；图中的菱形则代表合并后的结果。
图中的直线是无效线，用于判定合并效应量有无统计学意义。
若菱形与该直线相交，则代表两组的差异没有统计学意义。
从上图也能看出异质性检验结果，在Revman中，主要通过Q统计量和I2统计量进行异质性检验。
Q统计量是服从自由度为K-1的卡方分布，本质是卡方检验，属于异质性定性分析的方法，一般认为当P<0.1时，表明各研究间存在异质性。
I2值是根据Q统计量转换而得到的，一般认为，当I2≥50%时提示存在异质性。
上图的异质性检验结果为：Q检验：P=0.02（<0.1）; I2=67% 说明各研究存在异质性。
注意纳入的研究较少时，Q检验法的检验效能过低，纳入的研究很多时，它的检验效能又过高。
I2值是消除了纳入的研究数目对检验效能的影响后，通过Q转换得到的，一般认为I2统计量较Q统计量敏感。
（4）解读漏斗图漏斗图是一种以视觉观察来识别是否存在发表偏倚的方法，该法以效应量为横坐标，纵坐标为标准误。
小样本所得的离散度较大，因此常处于漏斗图的底部，大样本离散度则较小，因此处于顶部。
Meta分析方法及RevMan软件使用
分析资料和报告结果
• 偏性的估计－trim & fill analysis 利用统计学方法去除一些研究点使漏 斗图（Funnel Plot）达到对称。 根据去除点的特征，加上相应的可能 被丢失研究点，得到近似理想状态的情 况。 对增补后的资料进行合并估计。此时 可以得到近似无偏性的合并结果。 此方法需要反复迭代进行，比较麻烦。
外在真实性或适用性
• 文章的结果和结论在不同人群、不同地 点和针对具体病例的推广应用价值。 • 这是临床医务工作者十分关心的问题。
提取数据
• • • • • • 文献作者、年代、来源、 研究设计特征， 研究对象特征 干预特征 评价指标 质量
分析资料和报告结果
• 计算各研究的效应值、方差和权重 • 对各研究结果的效应值进行齐性检验 • 计算合并的效应值 固定效应模型的合并效应值 随机效应模型合并的效应值 • 绘制各研究的效应值和置信区间 －－－－森林图 (Forest Plot)
从均数为1.5，标准差为0.7的正态总体的140次随机抽样结果
• 由于抽样过程存在抽样误差，样本量较 大时抽样误差较小。 • 所以从图中可以看出所有的点以样本量 较大时的均数为轴，左右是基本对称的。 • 用方差分析的方法对不同的样本所对应 的总体均数是否相等进行检验，方差分 析的结果为F=0.862,P=0.878。 • 说明140个样本对应的总体均数是相同的。 • 用这140个样本的信息来估计总体的均数 和标准差，=1.501,=0.699。这样做的 结果是提高了估计的精度。
进行Meta分析前 需要准备的技术文件
• 计划书 检索策略 入选、排除标准 原始文献评价标准 • 数据提取表格 • 与作者联系的信件
绘制筛选文献流程图
• • • • 收集文献数量 因不同原因排除文献的数量 最终纳入文献数量 排除文献的特征
Revman软件的使用及meta分析案例演示
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添加比较和结局
添加比较：Data and analysises（单击右键）—— 点击 Add Comparison
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添加结局
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选择效应量 绘制漏斗图
选择统计模型 调整图表
绘制森林图
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三、连续性资料的Meta分析
连续型资料：属于定量资料，变量取值不能一一列举的资 料(变量取值为一定范围内的任意值)。如: 人体的身高、体 重、血红蛋白、女性血红蛋白的正常范围: 110～150g／L 理论上说在这个区间内可取任意实数
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Revman软件的使用及 meta分析案例演示
杨春松
四川大学华西第二医院药学部/循证药学研究中心
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内容
一、Revman软件介绍 二、二分类资料的Meta分析 三、连续性资料的Meta分析 四、纳入文献风险评估 五、森林图和漏斗图的解读 六、亚组分析和敏感性分析
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一、Revman软件介绍
RevMan是国际Cochrane协作网为系统评价工作者所提 供的专用软件，是Cochrane系统评价的一体化、标准化 软件；
长，置信区间越宽，结果越不精确；
穿越垂直线为无效线；
棱形（
）代表合并效应量，棱形的重心是合并效
应量的点估计值，宽度则是合并效应量的置信区间。
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异质性的判读
指标法: RevMan使用Q检验和计算I2值 Q检验: •P>0.1, 无统计学异质性, P<0.1时, 存在异质性 I2: 异质性定量分析, I2 =100%×(Q−df )/Q •I2 =25%，低异质性 •I2=50%，中度异质性 •I2=75%，高度异质性
Meta分析方法及RevMan软件使用
Meta分析方法及RevMan软件使用一、综述亲爱的读者们，你是否曾经遇到过这样的问题：在研究某个课题时，觉得需要参考大量的文献，但又不知道如何有效地整理和分析这些资料？今天我要给大家介绍一种非常有用的方法Meta分析方法，以及一款强大的辅助工具RevMan软件。
当我们面对众多文献时，常常会觉得无所适从。
这时Meta分析方法就像一位智慧的向导，帮助我们梳理出文献中的关键信息，从而更深入地理解研究问题。
简单地说Meta分析就是把我们手中的文献当作一个个“证据”，通过整合和分析这些证据，得出更全面的结论。
这种方法的神奇之处在于，它能让我们从宏观的角度，对已有的研究进行一个全面、深入的扫描，就像是在已有的知识地图上添加新的路标。
在这个过程中，我们可以避免重复劳动，更重要的是，我们可以避免遗漏某些重要的信息或者陷入一些误区。
这对于我们的研究工作来说，无疑是一大福音。
接下来我要给大家介绍的是RevMan软件。
这款软件可以说是Meta分析的得力助手。
有了它我们可以轻松地进行数据分析、图表制作等操作。
想象一下以前可能需要花费大量时间进行手动操作的工作，现在只需要轻轻一点就能完成。
使用RevMan软件就像拥有了一把神奇的钥匙，打开了我们通往知识宝库的大门。
它不仅方便易用，而且功能强大。
无论是新手还是专业人士，都可以轻松上手。
有了它我们的研究工作将会更加高效、准确。
Meta分析方法和RevMan软件就像是一把利剑和一把盾牌，帮助我们更好地面对研究中的挑战。
在接下来的内容中，我会给大家详细介绍这两种方法和软件的具体使用方法和技巧。
让我们一起踏上这个充满智慧和乐趣的旅程吧！XXX分析简介接下来我们会详细聊聊Meta分析是怎么一回事儿，还会介绍一款非常实用的软件RevMan软件。
有了它进行Meta分析就像打游戏一样轻松。
别担心我会尽量用简单易懂的语言来解释，让大家都能快速上手。
咱们这就开始吧！XXX分析的目的与重要性你是否曾经遇到过这样的情况：在阅读文献时，发现不同的研究得出了不同的结论，让你感到困惑？这时Meta分析就像是一位智者，帮助你解决这种困惑。
META分析：手把手教你使用RevMan软件绘制森林图
ＭETA分析：手把手教你使用RevMan软件绘制森林图要做好一篇meta分析至少要掌握一些基本的技能，绘制一幅清晰明了、美观直接的森林图就是一项必备技能。
笔者在这里不打算探讨什么高深的统计学理论，本文将以图示的形式展示如何用RevMan 5.3软件做一幅符合SCI杂志投稿要求的森林图。
下图是一篇正式发表的森林图，下面我们将采用RevMan软件做出一幅一样的图形。
第一步，准备工作分为安装Revman软件和数据提取。
首先是安装RevMan5.3软件，这是一个完全免费的软件，管你什么Windows，Mac OS X或者Linux统统可以搞定。
这个软件完全视窗操作，简便易学，适合初学者，关键是虽然简单但是基本可解决大部分的meta 分析的统计学处理，其实很强大。
（需要软件的朋友，可以向解螺旋微信助手索要，助手微信号：helixlife0。
）其次就是数据的准备工作了，采用Excel管理数据足矣。
RevMan最新版本软件是支持直接复制粘贴数据的，我们按要求整理好数据，直接从Excel复制上去就好了。
我们首先看看RevMan来处理二分类数据（所谓二分类数据，就是取值只有是或否两种可能）。
So，在Excel上我们就如上图这样录入数据就好了。
其中r1 、r2分别代表的是干预组和对照组的事件发生数，n1、n2则是它们各自的总人数。
这里可能会碰到一组或者两组的事件发生数为零，不要紧，软件会帮我们处理的，不需要我们去校正这个零。
第二步，添加研究在打开我们的软件之后，我们新建一个文件，点击“create a new review”（新建），接下来创建一个最普通的“Intervention review”（勾选），我们进行相关项目的填写（如果仅仅是使用该软件的统计分析功能，可以不填），选择制作“Full Review” 然后点击Finish就ok了。
如果我们的目标仅仅是画纳入研究的质量评估图或者是流程图，我们可以选择Protocol而不去使用软件的计算功能，Protocol状态下不能使用其统计计算功能。
无对照二分类数据的Meta分析在RevMan软件中的实现_陈月红
Pf = OR/(1+OR)
式5
95%CI 下限转换：
LL = LLOR/(1+LLOR)
式6
95%CI 上限转换：
UL = ULOR/(1+ULOR)
式7
注意：为了区分前述事件发生率与经过转换计 算所得率，将经转换计算后所得的率用 Pf 表示。
现将以上 2 种计算方法以实例来说明： 例，系统性硬化病使用糖皮质激素的情况以及 相关因素研究一文中有登记使用糖皮质激素的数 据 [8] 见表 1。 该研究共有 5 个有登记的数据。 以第 1 个研究 [9] 数据为例，用方法一的式 1 计 算该研究的发生率 P1，按式 2 计算其标准误 SE1：
Revman中多结局指标制作同一张森林图的实现
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本站所有文章，请回复前面数字就可以一、武老师说统计篇：101期：变量的类型；102期：为什么小概率事件的界值定为0.05呢；103期：P<0.05与P<0.01的那些事？；104期：统计学之必须掌握的思想与概念；105期：多因素多元分析中的几个核心概念；106期：计量资料统计学描述；107期：正态分布激情燃烧的岁月；108期：计数资料统计学描述；109期：假设检验之葵花宝典；110期：t检验；111期：F检验（方差分析）；112期：卡方检验；113期：统计学核心概念（视频讲解）二、武老师说SPSS篇201期：SPSS试图连接远程服务器失败，无法启动解决方案；202期：如何根据样本量、均数和标准差，利用SPSS模拟还原原始数据；制作中203期：二因素嵌套设计方差分析204期：联合分析之SPSS实现205期：轮廓分析之SPSS实现206期：多变量统计之SPSS实现（一）207期：生存分析之SPSS实现208期：T检验之SPSS实现三、武老师说系统评价与Meta分析第一季：循证医学检索（视频）301：中国生物医学文献数据库（CBM）；302：Pubmed；303：Cochrane Library；304：万方数据库；305：CNKI数据库；306：Embase数据库（来自网络）第二季：Revman软件应用（视频）306：第一讲：Revman软件下载与安装（视频）；307：第二讲：Revman文件新建与质量评价（视频）；308：第三讲：Revman二分类资料Meta分析（视频）；309：第四讲：Revman连续性资料Meta分析（视频）；310：第五/六讲：Revman森林图与漏斗图的解读（视频）；311：第七讲：Revman实现亚组分析（视频）；312：第八讲：Revman软件诊断试验Meta实现（视频）；313：第九讲：Revman实现基因多态性Meta（视频）；314：第十讲：Revman实现文献流程图（视频）；315：第十一讲：Revman实现生存资料Meta（视频）；316：第十二讲：基因多态性之加性模型实现（视频）；317：第十三讲：Bland altman 一致性分析（视频）318：第十四讲：ADDIS软件数据录入，网状meta工具（视频）319：Meta分析之Power analysis：制作中第三季：Stata软件应用320：Stata软件中加载meta analysis模块实现（视频）；321：Stata中如何将多结局指标做入同一张森林图（视频）322：Medcal在meta分析中的应用323:stata实现二分类资料meta分析（视频）324:stata实现连续性资料meta分析（视频）325:stata实现亚组分析（视频）326：stata实现敏感性分析（视频）327：stata实现meta回归（视频）328：stata实现发表性偏倚（视频）329:stata实现累积meta（视频）330：带有基线资料的连续性资料如何提取数据（视频）331：stata如何创建Do文件（视频）332:如何快速meta选题333:comprehensive meta analysis入门（视频）四、武老师说统计分析方法选择篇（理论完毕）401：完全随机分组资料之两组或多组计量资料的比较；402：完全随机分组资料之分类资料的统计分析；403：配对设计或随机区组设计之两组或多组计量资料的比较；404：配对设计或随机区组设计之分类资料的统计分析；405：变量关联性分析之两个变量之间的关联性分析；406：回归分析之线性回归；407：回归分析之Logistic回归；408：生存分析资料；409：常用统计分析方法图解五、临床科研设计样本量计算与PASS软件实现501：样本量影响因素；502：估计总体均数时样本量估计；503：估计总体概率样本量估计；504：样本均数与总体均数比较的样本量估计；505：完全随机两样本均数比较（样本量相等）；506：完全随机两样本均数比较（样本量不等）；507：配对样本T检验；508：完全随机设计多个样本均数比较；509：两个样本率比较样本量估计（样本相等）；510：两个样本率比较样本量估计（样本不等）；511：两样本相关系数比较；512：病例对照研究（样本量相等）；513：病例对照研究（样本量不等）；514：配对病例对照研究；515：队列研究（已知P1和 P2）；516:药物临床试验样本量计算（非劣效、等效或优效性）六、Epidata3.1软件数据录入601：Epidata3.1之建立QES文件602：Epidata3.1之建立Rec文件603：Epidata3.1之建立CHK文件604：Epidata3.1之数据录入与导出七、Epicalc软件实战运用（进行中）701：总体参数估计（describe）702：比较（compare）703：行列表（Table）704：样本量计算（Size）705：概率（Probability）九、Eris XU老师说ArcGIS系列第一季：ArcGIS应用基础第一篇：ArcMap应用900：ArcGIS序901：新建地图文档902：加载数据903：图层管理904：地图查询第二篇：ArcCatalog应用905：添加文件夹链接906：目录内容浏览与检索907：文件类型设置908：数据转换与输出十二、Excel统计分析应用1201：Excel统计分析工具加载1202：Excel做地理地图（视频）1203:Excel堆积折线图（视频）1204:Excel堆积条形图（视频）1205：Excel堆积柱形图（视频）1206：Excel百分比堆积柱形图（视频）1207:Excel多列堆积柱形图（视频）1208：Excel制作双Y轴图（视频）十三、SPSS Modeler1301：神经网络模型（视频）1302：决策树模型（视频）1303:聚类分析（视频）1304:SPSS数据挖掘方法概述-学生_关联、决策树（视频）1305:SPSS数据挖掘方法概述-学生_管理窗口（视频）1306:SPSS数据挖掘方法概述-学生_选项面板（视频）1307：数据分析与数据挖掘概论（视频）1308：Clementin数据基本分析（视频）十四、常用统计学错误1401：论文常见统计学错误之一：均数加减标准差误用1402：论文常见统计学错误之二：说是随机，其实是随意1403:论文常见统计学错误之三：等级资料竟然用卡方检验1404:论文常见统计学错误之四：直接采用两两比较处理RXC表资料十五：统计理论视频版1501：文本挖掘简介-Statistica数据挖掘1502:时间序列分析-Statistica数据挖掘1503:人工神经网络-Statistica数据挖掘1504：决策树简介-Statistica数据挖掘1505:关联规则-Statistica数据挖掘其他一些应用：9901：思维导图（freemind、xmind和mindmanager）视频：9902:Primer Premier 5.0视频教程（视频）9903:思维导图软件mindmanager简介（视频）9904:如何从NCBI下载基因组序列（视频）9905:验证性因子分析之AMOS（视频）9906：公式编辑器MathType数学公式（视频）9907:SDS-PAGE琼脂糖电泳技术实例操作视频（视频）9908:ITT分析与PP分析（视频）9909：3dBody使用视频（视频）9910:NCBI查找mRNA，cDNA及蛋白序列（视频）9911：mRNA Splicing[视频版]9912：NCBI疾病关联遗传位点注释查询（视频）持续更新中。
Revman软件操作
我们来看一下结果
总的事件数及 样本量
合并的效应量及 95%可信区间 总OR值的统计学 检验（Z检验）结 果，总OR值的P值
异质性检验：P=0.42，I2=0%， 说明无明显异质性
下面来介绍一下这几个小 按钮的功能
这个按钮可以用来添 加新的研究
这个按钮可以切换 效应指标，也就是 OR、RR、RD
为这个新的“Comparison”取 一个名字，如“C VS D”,然 后Next
点“Nohing”,然后Finish
新的比较就建好了
接下来，Add Outcome
点“Continuous”， 然后 next
为这个结果取一个 名字，如：Length of ICU stay
又到了选择统计方 法、效应指标、效 应模型这一页，其 和二分类变量有所 区别
每个亚组的研究都 纳入了，然后将相 应的数据拷贝进来
结果自动生成，还有可 爱的森林图
森林图导出后是 这样的
第五部分 森林图和漏斗图的解读
森林图
先打开森林图
第四部分 亚组分析的实现
亚组分析 亚组分析是处 理异质性的常 用方法，可以 按照研究方案、 研究质量，人 种等进行分组
First author/year
Country
Ethnicity
SNP
Sample Size Cas Control 11 e 13 253 50/7 2 8 123/ 218 36 547 149/ 3 192 334/ 486 84 749 326/ 3 280 750/ 634 22 342 92/1 2 21 203/ 302 99/1 36 77 78 45/4 4 71/7 2 25/1 9 55/4 1 26/1 9
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ＭETA分析：手把手教你使用RevMan软件绘制森林图
要做好一篇meta分析至少要掌握一些基本的技能，绘制一幅清晰明了、美观直接的森林图就是一项必备技能。
笔者在这里不打算探讨什么高深的统计学理论，本文将以图示的形式展示如何用RevMan 5.3软件做一幅符合SCI杂志投稿要求的森林图。
下图是一篇正式发表的森林图，下面我们将采用RevMan软件做出一幅一样的图形。
第一步，准备工作
分为安装Revman软件和数据提取。
首先是安装RevMan5.3软件，这是一个完全免费的软件，管你什么Windows，Mac OS X或者Linux统统可以搞定。
这个软件完全视窗操作，简便易学，适合初学者，关键是虽然简单但是基本可解决大部分的meta 分析的统计学处理，其实很强大。
（需要软件的朋友，可以向解螺旋微信助手索要，助手微信号：helixlife0。
）
其次就是数据的准备工作了，采用Excel管理数据足矣。
RevMan最新版本软件是支持直接复制粘贴数据的，我们按要求整理好数据，直接从Excel复制上去就好了。
我们首先看看RevMan来处理二分类数据（所谓二分类数据，就是取值只有是或否两种可能）。
So，在Excel上我们就如上图这样录入数据就好了。
其中r1 、r2分别代表的是干预组和对照组的事件发生数，n1、n2则是它们各自的总人数。
这里可能会碰到一组或者两组的事件发生数为零，不要紧，软件会帮我们处理的，不需要我们去校正这个零。
第二步，添加研究
在打开我们的软件之后，我们新建一个文件，点击“create a new review”（新建），接下来创建一个最普通的“Intervention review”（勾选），我们进行相关项目的填写（如果仅仅是使用该软件的统计分析功能，可以不填），选择制作“Full Review” 然后点击Finish就ok了。
如果我们的目标仅仅是画纳入研究的质量评估图或者是流程图，我们可以选择Protocol而不去使用软件的计算功能，Protocol状态下不能使用其统计计算功能。
然后如下图所示，在屏幕左边的条目里依次点击至Included studies。
然后单击右边的条目里的Add study，出来了下面这幅图，按照操作一步一步填入信息，一个研究就添加完毕了。
这里提醒大家的是在输入研究ID的时候如果跟Example一致的话，后面就可以自动生成Year，而不需要我们去添加了。
另外如果碰到了一个研究有着多篇发表文献的情况，在RevMan中我们也可以将其添加在同一研究的序列下。
在添加完一个研究之后，我们可以继续添加下一个研究直至所有研究添加完毕。
或者我们先前使用了EndNote管理文献，就可以将需要的文献从EndNote软件export后批量导入RevMan软件。
第三步，添加比较和结局指标
如下图所示，首先在左边栏里单击“Data and analysis”，然后在右边栏里点击“Add Comparison”，填写完相关项目后一个比较就出来了。
提醒大
家的是一个比较下面是可以有多个结局指标的，同样一个结局指标上面是可以有多个比较的，因此我们在描述结果还是要看清楚再写的。
添加结局指标的时候注意变量的选择（应该熟悉每个英文及其里面的子项目所代表的变量类型）和统计方法的选择，下面那张图中我们应当选择Dichotomous（二分类变量）。
第四步，添加与结局指标相关的研究及作图
如下图红线所示，选中需要纳入的研究。
RevMan这里有一个好处，有时候你会发现新检索出来了文献，这时无需重做，可以把新研究选中直接添加进来即可。
接下来我们手动输入或者粘贴数据进来，点击下图所示的森林图按钮，好了，大功告成！然后我们可以把这张图片的格式保存为PDF，这样方便我们将来做可能的修改。
进一步根据目标期刊的要求，修改图片至给定的要求的格式。
第五步，对森林图的修饰
也许大家会发现这张图怎么与我们之前看的图不一样呢，这个箭头有几个意思？
不要紧，这实际上反映了第二个纳入研究有一部分可信区间超过了最大值100，没有办法在这张图中完全显示出来。
让我们拉动下图所示的按钮调节一下横坐标，直到范围大于可信区间的范围，这个箭头就消失了。
这样子做出来的森林图是蓝黑的，大多数情况下你是不愿意支付彩图的额外费用的，这时候你就需要运用PS把整幅图变成黑白的。
好了，到这里相信大家也有能力绘制一张森林图了。