META教程

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Meta分析的步骤与实例分析2014-07-25

1. 将原始研究中可用的资料提取出来，以免混乱，便于集中分析； 2. 在提取过程中，对资料进行质量分析和评价； 3. 将原始资料条理化，便于 Meta 分析作者对文献中的具体工作进行评价，以评估系统评价的准确性；
4. 多个Meta分析作者应对质量分析的一致性进行自测；
5. 根据立题时的目标设计制定详细的资料录入表格。
Meta分析的文献检索
收集文献：中文文摘数据库(首都医科大学)
Meta分析的文献检索
收集文献：循证医学数据库(首都医科大学)
Meta分析的文献检索
文献检索：是一门专业，可在研究生阶段选修相关课程，以及参加培训课程
Meta分析的文献检索
收集文献：药物临床试验数据库，信息量大，更新迅速
Meta分析的文献检索
Meta分析的文献检索后的纳入
为使用当前最佳证据而检索：充分检索
如对治疗证据进行检索，一般：首选Cochrane Library（CDSR）不满意 DARE， ACP Journal Club，EBM指南, Bandolier等仍不满意
MDELINE，EMBASE，CBMdisc等
还不满意指南、专业杂志、会议录数据库等
6. 亚组结果Outcomes：亚组人群中多少例罹患食管癌、多少未罹患
7. 列出原始研究的所有测量指标，也可能是最后舍弃的（本研究中食管腺
癌资料最终从表格中被舍弃）
Meta分析的数据提取---实例
Meta分析的数据提取
影响数据提取的因素：资料不全
1. 对每篇进入分析的文章主要内容进行描述，如治疗方法的可比性、病人特点、疾病程度、并发症、取材手段、检测方法等；
收集文献：注意事项
1. 全面性的概念以及不同层面的概念，例如地域、领域、方法等；

META 操作说明书

MTK META 操作说明简述1.1工具介绍META(Mobile Engineering Testing Architecture)是在MTK平台中用于测试、校准、调试手机的一个开发工具，本文主要介绍该工具的使用方法，方便生产测试和维修对手机的射频性能进行调整以及故障的分析判断。

1.2 系统配置软件环境●MS Windows ME, 98, 2000 or XPThe following driver and library are needed for META factory:●NI (National Instruments) GPIB-USB driver (The driver is bundled with NI GPIB-USB device) or Agilent GPIB-USB driver.硬件环境●Generic Pentium III or above PC●Agilent 8960 or R&S CMU 200The following hardware is needed for META factory●NI or Agilent GPIB-USB device●Agilent 661x or Agilent 663x2 series power supply1.3 META的安装执行“setup.exe”进行安装，请根据安装步骤提示来进行安装，如图1至4:1.4 META工具软件的设置1.4.1打开META，先对软件的使用作相应的配置，包括基带芯片型号、串口、波特率和基准时钟频率等关键参数。

使用前根据手机的基带芯片选择正确的型号，选择正确的时钟频率，如不知道则使用工具软件自动功能Auto detect。

如图5至7:1.4.2打开数据库文件（文件名一般为DataBase..），用于调出手机的参数，注意数据库文件必须跟手机的软件版本对应，开发中心在下发新版软件时候会包括该版软件的数据库文件。

meta分析网络meta分析实战教程

Lecture15:mixed-eﬀects logistic regression28November2007In this lecture we’ll learn about mixed-eﬀects modeling for logistic regres-sion.1Technical recapWe moved from generalized linear models(GLMs)to multi-level GLMs by adding a stochastic component to the linear predictor:η=α+β1X1+···+βn X n+b0+b1Z1+···+b m Z m(1) and usually we assume the random eﬀects vector b is normally distributed with mean0and variance-covariance matrixΣ.In a mixed-eﬀects logistic regression model,we simply embed the stochas-tic linear predictor in the binomial error function(recall that in this case, the predicted meanµcorresponds to the binomial parameter p):P(y;µ)=nynµyn(1−µ)(1−y)n(Binomial error distribution)(2)logµ1−µ=η(Logit link)(3)µ=eη1+eη(Inverse logit function)(4)11.1Fitting multi-level logit modelsAs with linear mixed models,the likelihood function for a multi-level logit model must marginalize over the random eﬀects b:∞P( x|β,b)P(b|Σ)d b(5)Lik(β,Σ| x)=−∞Unfortunately,this likelihood cannot be evaluated exactly and thus the maximum-likelihood solution must be approximated.You can read about some of the approximation methods in Bates(2007,Section9).Laplacian approximation to ML estimation is available in the lme4package and is recommended.Penalized quasi-likelihood is also available but not recom-mended,and adaptive Gaussian quadrature is recommended but not yet available.1.2An exampleWe return to the dative dataset and(roughly)follow the example in Baayen Section7.4.We will construct a model with all the available predictors (except for speaker),and with verb as a random eﬀect.First,however,we need to determine the appropriate scale at which to enter the length(in number of words)of the recipient and theme arguments.Intuitively,both raw scales and log scales are plausible.If our response were continuous,a natural thing to do would be to look at scatterplots of each of these variables against the response.With a binary response,however,such a scatterplot is not very informative.Instead,we take two approaches:1.Look at the empirical relationship between argument length and meanresponse,using a shingle;pare single-variable logistic regressions of response against raw/logargument length and see which version has a better log-likelihood.First we will deﬁne convenience functions to use for theﬁrst approach: >tapply.shingle<-function(x,s,fn,...){result<-c()for(l in levels(s)){Linguistics251lecture15notes,page2Roger Levy,Fall2007x1<-x[s>l[1]&s<l[2]]result<-c(result,fn(x1,...))}result}>logit<-function(x){log(x/(1-x))}We then plot the mean response based on shingles(Figure1):>my.intervals<-cbind(1:29-0.5,1:29+1.5)>response<-ifelse(dative$RealizationOfRecipient=="PP",1,0) >recipient.x<-with(dative,tapply.shingle(LengthOfRecipient, shingle(LengthOfRecipient,my.intervals),mean))>recipient.y<-with(dative,tapply.shingle(response, shingle(LengthOfRecipient,my.intervals),mean))>plot(recipient.x,logit(recipient.y))>theme.y<-with(dative,tapply.shingle(response,shingle(LengthOfTheme,my.intervals),mean))>theme.x<-with(dative,tapply.shingle(LengthOfTheme, shingle(LengthOfTheme,my.intervals),mean))>plot(theme.x,logit(theme.y))These plots are somewhat ambiguous and could support either a linear or logarithmic relationship in logit space.(Keep in mind that(a)we’re not seeing points where there are100%of responses that are“successful”or “failures”;and(b)there are very few data points at the larger lengths.) So we resort to the logistic regression approach(recall that the deviance is simply-2times the log-likelihood):>summary(glm(response~LengthOfTheme,dative,family="binomial"))$deviance[1]3583.41>summary(glm(response~log(LengthOfTheme),dative,family="binomial"))$deviance[1]3537.279>summary(glm(response~LengthOfRecipient,dative,Linguistics251lecture15notes,page3Roger Levy,Fall2007Figure1:Responses of recipient and theme based on shinglesfamily="binomial"))$deviance[1]3104.92>summary(glm(response~log(LengthOfRecipient),dative,family="binomial"))$deviance[1]2979.884In both cases the log-length regression has a lower deviance and hence a higher log-likelihood.So we’ll enter these terms into the overall mixed-eﬀects regression as log-lengths.>dative.glmm<-lmer(RealizationOfRecipient~log(LengthOfRecipient)+log(LengthOfTheme)+AnimacyOfRec+AnimacyOfTheme+AccessOfRec+AccessOfTheme+PronomOfRec+PronomOfTheme+DefinOfRec+DefinOfTheme+SemanticClass+Modality+(1|Verb),dative,family="binomial",method="Laplace") >dative.glmm[...]Random effects:Linguistics251lecture15notes,page4Roger Levy,Fall2007Groups Name Variance Std.Dev.Verb(Intercept)4.6872 2.165number of obs:3263,groups:Verb,75Estimated scale(compare to1)0.7931773Fixed effects:Estimate Std.Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 1.94630.6899 2.8210.004787** AccessOfThemegiven 1.62660.2764 5.8863.97e-09*** AccessOfThemenew-0.39570.1950-2.0290.042451* AccessOfRecgiven-1.24020.2264-5.4794.28e-08*** AccessOfRecnew0.27530.2472 1.1130.265528log(LengthOfRecipient) 1.28910.15528.306<2e-16*** log(LengthOfTheme)-1.14250.1100-10.390<2e-16*** AnimacyOfRecinanimate 2.18890.26958.1234.53e-16*** AnimacyOfThemeinanimate-0.88750.4991-1.7780.075334. PronomOfRecpronominal-1.55760.2491-6.2534.02e-10*** PronomOfThemepronominal 2.14500.26548.0816.40e-16*** DefinOfRecindefinite0.78900.2087 3.7800.000157*** DefinOfThemeindefinite-1.07030.1990-5.3797.49e-08*** SemanticClassc0.40010.3744 1.0690.285294 SemanticClassf0.14350.61520.2330.815584 SemanticClassp-4.1015 1.5371-2.6680.007624** SemanticClasst0.25260.2137 1.1820.237151 Modalitywritten0.13070.20960.6230.533008 (Incidentally,this model has higher log-likelihood than the same model with raw instead of log-argument length,supporting our choice of log-length as the preferred predictor.)Theﬁxed-eﬀect coeﬃcients can be interpreted as normal in a logistic regression.It is important to note that there is considerable variance in the random eﬀect of verb.The scale of the random eﬀect is that of the linear predictor,and if we consult the logistic curve we can see that a standard deviation of2.165means that it would be quite typical for the magnitude of this random eﬀect to be the diﬀerence between a PO response probability of 0.1and0.5.Linguistics251lecture15notes,page5Roger Levy,Fall2007Figure2:Random intercept for each verb in analysis of the dative dataset Because of this considerable variance of the eﬀect of verb,it is worthlooking at the BLUPs for the random verb intercept:>nms<-rownames(ranef(dative.glmm)$Verb)>intercepts<-ranef(dative.glmm)$Verb[,1]>support<-tapply(dative$Verb,dative$Verb,length)>labels<-paste(nms,support)>barplot(intercepts[order(intercepts)],names.arg=labels[order(intercepts)], las=3,mgp=c(3,-0.5,0),ylim=c(-6,4))#mgp fix to give room for verb names The results are shown in Figure2.On the labels axis,each verb is followedby its support:the number of instances in which it appears in the dativedataset.Verbs with larger support will have more reliable random-interceptBLUPs.From the barplot we can see that verbs including tell,teach,andshow are strongly biased toward the double-object construction,whereassend,bring,sell,and take are strongly biased toward the prepositional-object construction.This result is theoretically interesting because the dative alternation hasbeen at the crux of a multifaceted debate that includes:•whether the alternation is meaning-invariant;•if it is not meaning-invariant,whether the alternants are best handledvia constructional or lexicalist models;•whether verb-speciﬁc preferences observable in terms of raw frequencytruly have their locus at the verb,or can be explained away by otherproperties of the individual clauses at issue.Linguistics251lecture15notes,page6Roger Levy,Fall2007Because verb-speciﬁc preferences in this model play such a strong role de-spite the fact that many other factors are controlled for,we are on betterfooting to reject the alternative raised by the third bullet above that verb-speciﬁc preferences can be entirely explained away by other properties of theindividual clauses.Of course,it is always possible that there are other ex-planatory factors correlated with verb identity that will completely explainaway verb-speciﬁc preferences;but this is the nature of science.(This is alsoa situation where controlled,designed experiments can play an importantrole by eliminating the correlations between predictors.)1.3Model comparison&hypothesis testingFor nested mixed-eﬀects logit models diﬀering only inﬁxed-eﬀects structure,likelihood-ratio tests can be used for model comparison.Likelihood-ratiotests are especially useful for assessing the signiﬁcance of predictors consistingof factors with more than two levels,because such a predictor simultaneously introduces more than one parameter in the model:>dative.glmm.noacc<-lmer(RealizationOfRecipient~log(LengthOfRecipient)+log(LengthOfTheme)+AnimacyOfRec+AnimacyOfTheme+PronomOfRec+PronomOfTheme+DefinOfRec+DefinOfTheme+SemanticClass+Modality+(1|Verb),dative,family="binomial",method="Laplace")>anova(dative.glmm,dative.glmm.noaccessibility)[...]Df AIC BIC logLik Chisq Chi Df Pr(>Chisq) dative.glmm.noacc151543.961635.31-756.98dative.glmm191470.931586.65-716.4681.0274<2.2e-16*** >dative.glmm.nosem<-lmer(RealizationOfRecipient~log(LengthOfRecipient)+log(LengthOfTheme)+AnimacyOfRec+AnimacyOfTheme+AccessOfRec+AccessOfTheme+PronomOfRec+PronomOfTheme+DefinOfRec+DefinOfTheme+Modality+(1|Verb),dative,family="binomial",method="Laplace")>anova(dative.glmm,dative.glmm.nosem)Linguistics251lecture15notes,page7Roger Levy,Fall2007Figure3:Theﬁt between predicted and observed probabilities for each decileof predicted probability for dative.glmm[...]Df AIC BIC logLik Chisq Chi Df Pr(>Chisq) dative.glmm.nosem151474.551565.90-722.27dative.glmm191470.931586.65-716.4611.61840.02043*1.4Assessing a logit modelWhen assessing theﬁt of a model whose response is continuous,a plot of the residuals is always useful.This is not a sensible strategy for assessing theﬁt of a model whose response is categorical.Something that is often doneinstead is to plot predicted probability against observed proportion for somebinning of the data.This process is described in Baayen page305,throughthe languageR function plot.logistic.fit.fnc():>plot.logistic.fit.fnc(dative.glmm,dative)This is really a very goodﬁt.Finally,a slight word of warning:our model assumed that the randomverb-speciﬁc intercepts are normally distributed.As a sanity check,we canuse the Shapiro-Wilk test to check the distribution of BLUPs for the intercepts:Linguistics251lecture15notes,page8Roger Levy,Fall2007>shapiro.test(ranef(dative.glmm)$Verb[,1])Shapiro-Wilk normality testdata:interceptsW=0.9584,p-value=0.0148There is some evidence here that the intercepts are not normally distributed. This is more alarming given that the model has assumed that the intercepts are normally distributed,so that it is biased toward assigning BLUPs that adhere to a normal distribution.2Further ReadingThere is good theoretical coverage(and some examples)of GLMMs in Agresti (2002,Chapter12).There is a bit of R-speciﬁc coverage in Venables and Ripley(2002,Section10.4)which is useful to read as a set of applie examples, but the code they present uses penalized quasi-likelihood estimation and this is outdated by lme4.ReferencesAgresti,A.(2002).Categorical Data Analysis.Wiley,second edition. Bates,D.(2007).Linear mixed model implementation in lme4.Manuscript, University of Wisconsin,15May2007.Venables,W.N.and Ripley,B.D.(2002).Modern Applied Statistics with S. Springer,fourth edition.Linguistics251lecture15notes,page9Roger Levy,Fall2007。

完结篇：如何解读meta分析结果Meta简明教程（8）

meta分析结果的正确解读，有利于得到准确的结论。

在meta分析结果解读时，要考虑到研究的异质性、采用的模型、选用的效应量、研究样本量、研究偏倚性等，本期将给大家介绍几类数据meta分析的森林图，漏斗图和SROC曲线。

一、二分类数据、生存-时间数据的meta分析结果森林图1.纳入研究个体，一般以作者和发表年份标注2.Meta分析的分组3.合并效应值，RR值、OR值、RD值、HR值，（Meta分析数据提取| Meta简明教程（5））已做介绍，需要根据纳入研究的设计方法，选择合适的效应指标分析4.Meta分析模型，可分为固定效应模型和随机效应模型，根据纳入文献的异质性进行选择5.各研究效应量及合并效应量的95%可信区间6.纳入分析的数据和权重7.异质性检验，p<0.05或I2>50%，认为各研究存在异质性，选用随机效应模型；P>0.05且I2<50%,不能认为各研究存在异质性，选用固定效应模型。

8.合并效应量OR值及可信区间，可信区间包含1，说明不认为两组率存在差异；可信区间不包含1，说明两组率存在差异9.各研究及合并效应量、可信区间，横线或菱形与竖线交叉，说明研究无统计学意义；研究中间方块面积越大，说明在分析中占权重越大二、连续型数据的meta分析结果森林图1.纳入研究个体，一般以作者和发表年份标注2.Meta分析的分组3.合并效应值，WMD、SMD值（Meta分析数据提取| Meta简明教程（5））已做介绍。

【合集】多种Meta分析的操作教程，尽在此文！

【合集】多种Meta分析的操作教程，尽在此文！
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各种Meta分析操作教程
一、诊断试验的Meta分析
1. Meta-disc操作教程
2. Stata操作教程
二、单组率的Meta分析
1. Stata操作教程
2. Open Meta-analyst操作教程
三、两组率的Meta分析
1. Stata操作教程
2. Open Meta-analyst操作教程
四、单组连续变量的Meta分析：Stata操作教程
五、两组连续变量的Meta分析：Stata操作教程
Meta分析绘图建议
Meta分析的几种图形示例和绘图建议
该文介绍几种Meta分析中常用的图：利用流程图展示原始研究的
纳入排除过程；利用森林图，并标明必要的统计检验结果（如异质性检验）来展示Meta分析的结果；利用漏斗图或Galbraith图等展示原始研究效应值的分布情况或相互关系，以评价发表偏倚的可能性；利用气泡图展示Meta回归结果。

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写校准参数操作指引

第一步：安装META
第二步:打开META,点击Reconnect，（在手机关机状态下）插入USB，进入META模式. 注：如果默认打开不是“Update parameter”。

在下拉框里选择此项。

进入META后会弹出对话框，选择“NO”选项进行DB文件选择，选择“后缀是lwg_n的文件”
选择后缀是lwg_n的文件
然后弹出对话框，点击确定。

弹出对话框，如下图,点击“Load From File”选择“1515LWG.ini”文件导入.
导入成功，看提示
然后去掉IMEI和Barcode这两项。

再点击“Download To Flash”写参数。

写入成功，看提示
第三步：
同理LTG模式和LWG模式写入操作一样，只是选择的DB和ini文件不同而已。

C2K模式就比较简单点。

DB文件不用选择。

操作同上。

下面是说明进入LWG、LTG、C2K模式的方法。

本文操作指引：写入模式顺序为LW G→LTG→C2K。

进入LWG模式:Optio n→Switch active MODEM to→MODEM1→SW1勾选此项.
进入LTG模式:Optio n→Switch active MODEM to→MODEM1→SW2勾选此项
进入C2K模式:Optio n→Switch active MODEM to→MODEM3→SW1勾选此项。

meta制作步骤

Meta分析的制作步骤
临床研究的分类
• Meta分析：是一种对单独的研究结果进行统计分析的方法，对研究结果间差异的来源进行检验，并对具有足够相似性的结果进行定量合成。
Meta分析的制作步骤
• • • • • • • • 1、提出问题 2、确定纳入、排除标准 3、制定检索策略 4、选择研究 5、评估研究的质量 6、提取数据 7、分析表达结果 8、解释结果
漏斗图
8、解释结果—发表偏倚
• 敏感性分析：在排除异常结果的研究(比如低质量、小样本、或样本含量过大的研究）后，重新进行Meta-分析的结果并与未排除异常结果研究的结果进行比较，探讨异常结果研究对合并效应量的影响程度。
7、分析表达结果—异质性检验
Q服从于自由度为df = k – 1的χ2分布，根
据df查表求得 P值。若 P>0.05则接受 H0；若P<0.05则接受 H1。
7、分析表达结果—异质性检验
• 2、
0～40% 轻度异质性 40%～60% 中度异质性 50%～90% 较大异质性 75%～100%很大异质性＜50%均可接受
• 基本内容： • 1、基本信息 • 2、纳入研究合格性的资料 • 3、方法学部分
6、提取数据
• 文件管理软件：endnote 、noteexpress • Meta分析软件：review manger • 自己制作EXCEL
7、分析表达结果—合并效应量
• 效应量：临床有意义或实用价值的数值或观察指标变量，是单个研究结果的综合指标，需根据研究的性质、资料类型确定。 • 计数资料：按每种属性分为两类或多类，然后清点每类数据的个数。 • 计量资料：观测每个观察指标的大小获得的资料。
7、分析表达结果—异质性检验

Meta分析的基本方法和步骤【范本模板】

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(Me SH))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（www。

soudoc。

com/bbs/）、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.另外：类似文献的标准可作参考2、筛选文献严格按照标准筛选文献。

meta分析入门教程

MIMIC II
实例一：白蛋白在脓毒症复苏中的作用
PLoS ONE 9(12): e114666.
从阅读文献中发现问题
• 检索式订阅
实例二：全身CT在严重创伤患者中的应用
Jiang et al. Scandinavian Journal of Trauma, Resuscitation and Emergency Medicine 2014, 22:54
若纳入研究间未发现明显的临床异质性和方法学异质性
，则可进行Meta回归对异质性的来源进行探索。
Meta分析统计过程
异质性探索
敏感性分析，是对异质性来源探索的一种方法，同时也是对效应量稳
定性检验的一种方法。主要是通过去除纳入研究中一个或者几个研究
后，再次对结果进行合并，然后将再次合并的结果和异质性与上一次分析进行比对。
Meta分析统计过程
亚组分析
亚组分析，是根据Meta回归发现的具有统计学意义的协变量，或者根据自己本专业知识以及临床科研知识确定的变量进行分组，分别进行结果的合并，亚组分析的目的，其一是为了消除异质性，其二
是探索干预在某一特定群体中的效应。
Meta分析统计过程
森林图
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1，纳入研究；2，干预组事件数/总数；3，对照组事件数/总数；4，权重
有操作简单、结果直观的特点，目前最新版本为5.3。该软件是一个免费软件，用户可在如下网址免费下载： /revman
Meta分析软件
STATA是一款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研制，现为STATA公司的产品。从1985年1.0版问世，目前已经更新至13.0. 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数值型变量的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

零基础meta上路（三）：制作特征表

零基础meta上路（三）：制作特征表Meta分析就跟⼋股⽂⼀样⼀样的，有那么⼀个相对固定的框架，然后我们只需按着这个架⼦⼀步⼀步像⽜⼀样往前⾛就⾏了。

通过上⼀部分找好⽂献，纳⼊研究之后我们就需要开始着⼿做特征表了⽤⼀句话概括此Table制作要髓那就是 readers只需要看这个表格，就能⼤概知道纳⼊的⽂献它所有的重要细节。

看表知⽂章的故事，⽽⽆需再重新去下载原始⽂献。

话虽这么说，但原始⽂献下还是要下的，谁知道作者有没有瞎做，我们要监督他们滴。

让我们先看⼏个NB杂志NB的图表怎样才能做出⼀张⽆可挑剔的table呢？我有⼏个⼩建议：1绝对不要⾃已瞎想乱画先找⼏篇⾼质量与你此篇主题相关的meta分析，看看⼤⽜的table是怎么做的，他的条⽬栏都罗列了那些重要信息，有那些是我们可以借鉴的。

⼀篇不够，⼆篇; ⼆篇不够，三篇。

反正就是多看⼏篇别⼈⾼质量的特征表是如何弄的，发挥“拿来主义”精神能整合尽量整合，然后在⽩纸上先简单画个草图，看看感觉很厉害的样⼦。

2要挑剔国外发SCI⾮常注重table和Figure的美观和实⽤性，⼀定不能随随便便，⽽要精益求精。

所以⾃已要有⼀双发现美的眼睛，怎样排版美观⼤⽅怎样来，感觉⾃⼰⼟包⼦般的审美观得重新读遍美术课程啊。

在此随便吐槽⼀点点（就⼀点点）国内建筑师设计出来的建筑，⽆个性，⽆特⾊，平凡，⽆能（好了不能再吐槽了）。

难得北京出个⼤裤衩（北京中央电视台）如此有“特⾊”和“艺术价值”双修以臻化境的建筑物时，你们平凡的眼光还⼀个劲的嘲笑⼈CCTV，好可怕（⼜⾛远了）。

3熟练掌握offoce word好吧这才是最重要的，我要去练习word了。

所以，特征表它没有固定框架，只要能详细描述出原始⽂献的基本信息，同时保持美观⼤⽅，让⼈⼀看就感觉你，就OK了。

再附⼆张tables, 最后⼀张是我的图，丑哭了有⽊有！未完待续下⾯是龙兄ResearchGate的账户，⼤家有兴趣都可以follow和contact。

一文学会revman软件Meta简明教程（6）

一文学会revman软件Meta简明教程（6）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）Meta简明教程（6）目前用于meta分析的软件主要是Revman和Stata，大家可以到本公众号下载（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），今天将介绍如何利用revman软件对提取的数据进行meta分析。

Meta分析数据提取| Meta简明教程（5）这一文中，介绍了四种结局效应的资料，二分类数据、连续型数据、诊断性试验数据、生存-时间数据，本文将结合这四种数据，进一步介绍一下Revman软件的操作步骤。

Revman软件是国际Cochrane系统评价的标准化专用软件，可用于数据的分析及meta论文的写作，今天介绍的版本是Review Manager5.2一、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.建立项目1)启动revman 5.2 软件后，在工具栏中单击图标新建一个项目2）出现“new review wizard”对话框，单击“next”3）出现“type of review( new review wizard)”对话框，选择系统评价的类型“intervention review”，点“netx”4）在“title ( new review wizard)”对话框中，输入研究的名称，选择“Full review”5）完成项目的建立2. 添加研究1）展开左侧树型目录studies and references→references to studies→ included studies2）点击右键，选中“add study”按钮后，出现如图的“new study wiz ard”对话框3）在“new study wizard”对话框中，“study id”信息框中输入纳入分析的每一个研究名称及发表的年份（MRC-1 1968），然后按“finish”。

META 写参数使用说明

META 写参数使用说明、
一插上数据线，查看电脑识别到的端口COM*?
二打开META工具：如图
三选择所用数据线的端口：
四插上手机并装上电池，然后点击右侧的”Reconnect”按钮：
五此时再按开机键，手机屏幕会亮，但不会完全开机，而是处于定屏状态。

电脑会弹出一个端口：
六选取如下的选项打钩，无用的不要打钩：
七点击窗口下面的中间按钮如图：
8 会弹出如下对话框，选择手机所对应软件中的BP开头的文件：
9 上面文件选中后，点击打开，程序会装载软件到该该工具中，如果选择的文件不对，或者是手机软件跟选择的软件不一个版本，都会弹出错误对话框，则不能进行后面的操作，记住，必须是手机里的软件和选择的的软件版本是一致的。

此步骤开始读参数，保存到电脑上：
10 选择好后，按下边操作进行，点击1号按钮，则此时，电脑会将手机中的参数读出，然后点击2号按钮，进行保存，
11保存时会弹出对话框：提示要将参数保存在上面地方？此时选择一个路径，比如桌面，然后再给文件起一个名字，比如111，最后点击保存，则手机中的参数会被保存到电脑对应的目录上。

此步骤开始写参数，从电脑上把参数写到没有参数的手机中：
12 找一个没有参数的手机，按上面的步骤进行连接到第9步，不要进行第10步和11步。

13 点击如下图3号按钮，会弹出一个对话框，提示还原哪个参数文件？然后选择刚刚保存过的文件后，再点击第4号按钮，进行还原参数。

到此，参数写完毕。

拔下手机，开机看看有没有参数。

stata软件meta分析操作详细攻略PPT学习教案

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。
stata软件meta分析操作详细攻略PPT课件
会计学
1
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
*
第1页/共40页
23021/6/20
1 第一部分
Stata软件简介
3
第2页/共40页
1.1 stata软件简介
5.2 Begg法漏斗图
Begg's funnel plot with pseudo 95% confidence limits 4
2
logor
0
-2 0
*
.5
1
1.5
s.e. of: logor
第33页/共40页
5.3 Begg法检测发表偏倚（连续性）
连续性资料的不用取对数
图形显示依据权重大小
第19页/共40页
2021/6/20
异质性的处理
4 第四部
分
21
第20页/共40页
4. 1 亚组分析
按照用药方式分为两个亚组
*
第21页/共40页
4. 1 亚组分析菜单命令
输入亚组命令

meta分析教程

meta分析教程Meta分析是一种系统性的分析方法，用于综合多个研究的结果，以获得更为准确和可靠的结论。

在进行Meta分析时，需要按照以下步骤进行：1. 研究收集：收集与所要研究的问题相关的研究文献。

可以通过检索学术数据库、查找文献引用、联系领域专家等途径进行。

2. 文献筛选：根据预先设定的纳入和排除标准，对收集到的文献进行筛选。

通常会根据文献的标题和摘要进行初步筛选，只保留符合研究问题的文献。

3. 数据提取：从筛选出的文献中提取相关数据。

这些数据可以是研究的参与者特征、研究设计、结果等。

4. 数据分析：结合收集到的数据，进行统计分析。

常见的分析方法包括计算效应量、绘制森林图、计算加权平均效应量等。

5. 结果解释：根据分析结果，进行结果解释和探讨。

可以结合研究的目的和问题，对结果进行解读，并分析可能的研究偏倚和不确定性。

在进行Meta分析时需要注意一些常见的问题：1. 研究异质性：由于研究设计、样本特征等因素的不同，研究结果可能存在一定的异质性。

在进行Meta分析时，可以使用统计方法（如Cochrane's Q统计量和I^2指数）来评估异质性，并考虑采用随机效应模型进行分析。

2. 研究偏倚：由于公开发表结果可能存在选择性报道和发表偏倚，Meta分析也可能受到研究偏倚的影响。

可以通过绘制漏斗图和进行敏感性分析等方法来评估研究偏倚的影响。

3. 数据质量评估：在进行Meta分析时，需要对包含的研究进行质量评估。

可以使用工具（如Cochrane Risk of Bias工具）对研究的内部有效性进行评估，并根据评估结果进行结果解释和结论推断。

综上所述，Meta分析是一种有效的综合研究结果的方法，能够更全面地了解某一研究问题。

在进行Meta分析时，需要对研究进行收集、筛选、数据提取、数据分析和结果解释等步骤，并需要注意研究异质性、研究偏倚和数据质量等问题。

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点击图标进入启动界面选择BB型号, , 不需更改.META初始设置选择时钟频率，默认为26MHz，不需更改选择通讯端口，与数据的端口一致选择通讯波特率，默认为115200bps点击Reconnect按钮，成功后指示灯变为黄色注：启动时应首先点击“Reconnect”按钮，然后再连接手机，手机需外接电源.META测试项目•测试项目包括：•RF Tool：射频测试工具，在维修时我们主要使用该项目中的相关工具。

•IMEI download:可进行IMEI号的读写操作。

•Baseband:可以读写CPU内部的寄存器值，此项不允许更改。

•Get version:可以读出手机的硬件信息及软件版本等。

•其他可进行的操作的项目还有很多，但我们的维修操作基本不会使用到，这里不再进行描述，在使用操作时也不要随便进行更改。

META RF Tool 选项卡说明常见英文词语解释• BAND:频段，包括GSM900、DCS1800、PCS1900。

• ARFCN ：信道，GSM900为1-124，DCS1800为512-885。

• PM/FRAM ：• COUNT:某项测试需重复测量的次数。

• GAIN ：接收增益，即功率放大倍数，单位一般为dB 。

• STEP ：扫描步长，即每次改变多少。

• Sweep:扫描，即改变某一参量的值来得到一组测量结果。

• MIN ：最小值。

• MAX:最大值。

• Deviation:误差，偏移量，为数学统计值。

• Invalid:无效的，有错误的。

• Burst type:突发脉冲的模式。

• Continuous:连续的。

•PCL:功率控制等级，GSM:5-19，DCS:0-15接收功率VS 增益扫接收功率测量接收I/Q 测量发射I/Q 测量发射功率测量RF Tool-PMPM •用途：用来测试接收信号功率及接收通道补偿。

•设置： •设置手机的接收频段（BAND ）、信道（ARFCN ）、PM Count （测试次数）、Gain （接收增益） •设置综测仪BCCH 信道与软件设置信道一致，设置发射功率为-85dBm; •测试：当设置好软件与综测仪后，点击“Start ”开始，测量结果在测试窗中显示。

•(ANT Power)=(DSP Power)-(Used Gain) •如：当Used Gain 为40.625时，手机CPU 测量到的DSP Power 为45. 250，则计算ANT Power 为：-45.250-40.625=-85.875(dBm)，多次测量结果得到的误差Deviation 为0.177。

AFFCN:16~30的值与ARFCN30测得的数值相同。

以此类推：ARFCN:1001~1023与ARFCN1023测得的数值相同。

“-1”代表结束设置。

12 3 4 5测试如下RF Tool-Gain Sweep本工具测试结果与PM中的测试结果含义相同。

亦为：(ANT Power)=(DSP Power)-(Used Gain)下面将分别设置综测仪不同的发射功率，来看测试结果。

(Gain Sweep)设定发射功率为-85dBm时的测量结果：DSP Ant. UsedBAND ARFCN Power Power Gain Deviation======================================================== GSM900 20 Invalid Invalid 20.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 22.625 InvalidGSM900 20 -61.250 -85.875 24.625 1.038GSM900 20 -59.125 -85.750 26.625 3.107GSM900 20 -57.375 -86.000 28.625 3.441GSM900 20 -55.500 -86.125 30.625 2.077GSM900 20 -53.375 -86.000 32.625 4.400GSM900 20 -51.375 -86.000 34.625 1.463GSM900 20 -49.375 -86.000 36.625 4.400GSM900 20 -47.250 -85.875 38.625 4.272GSM900 20 -45.375 -86.000 40.625 3.279GSM900 20 -43.500 -86.125 42.625 1.794GSM900 20 -41.375 -86.000 44.625 0.000GSM900 20 -39.625 -86.250 46.625 1.038GSM900 20 -37.625 -86.250 48.625 3.115GSM900 20 -35.375 -86.000 50.625 4.148GSM900 20 -33.500 -86.125 52.625 2.073GSM900 20 -31.625 -86.250 54.625 1.038GSM900 20 -29.375 -86.000 56.625 4.148GSM900 20 -27.500 -86.125 58.625 1.031GSM900 20 -25.625 -86.250 60.625 1.038Gain Sweep设定发射功率为-60dBm时的测量结果：DSP Ant. Used BAND ARFCN Power Power Gain Deviation======================================================== GSM900 20 -40.125 -60.750 20.625 1.521GSM900 20 -38.250 -60.875 22.625 2.318GSM900 20 -36.250 -60.875 24.625 3.387GSM900 20 -34.250 -60.875 26.625 0.177GSM900 20 -32.375 -61.000 28.625 3.812GSM900 20 -30.500 -61.125 30.625 3.393GSM900 20 -28.500 -61.125 32.625 0.250GSM900 20 -26.375 -61.000 34.625 1.526GSM900 20 -24.500 -61.125 36.625 3.160GSM900 20 -22.500 -61.125 38.625 2.907GSM900 20 -21.125 -61.750 40.625 3.524GSM900 20 -20.375 -63.000 42.625 1.620GSM900 20 Invalid Invalid 44.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 46.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 48.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 50.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 52.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 54.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 56.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 58.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 60.625 InvalidGain Sweep设定发射功率为-102dBm时的测量结果：DSP Ant. UsedBAND ARFCN Power Power Gain Deviation========================================================GSM900 20 Invalid Invalid 20.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 22.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 24.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 26.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 28.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 30.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 32.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 34.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 36.625 InvalidGSM900 20 Invalid Invalid 38.625 InvalidGSM900 20 -62.375 -103.000 40.625 2.183GSM900 20 -60.750 -103.375 42.625 1.152GSM900 20 -58.625 -103.250 44.625 2.550GSM900 20 -56.875 -103.500 46.625 2.553GSM900 20 -55.000 -103.625 48.625 2.798GSM900 20 -53.000 -103.625 50.625 1.179GSM900 20 -50.875 -103.500 52.625 4.699GSM900 20 -49.125 -103.750 54.625 4.421GSM900 20 -46.875 -103.500 56.625 3.606GSM900 20 -44.875 -103.500 58.625 4.418GSM900 20 -43.000 -103.625 60.625 4.114Gain Sweep•小结：• 1.在测试时将综测仪发射功率设在-85dBm，BCCH信道与软件ARFCN一项一致；• 2.将射频线连接手机，点击“开始”按钮；• 3.观察测试结果。

•注：• 1.由上测量结果可以看出CPU可测量的功率范围为:-62dBm~-20dBm左右；• 2.”Invalid”代表无法得到测试结果，若出现多个”Invalid”说明被测机器在接收方面存在不良，这种不良可能是由于接收通道造成，但也可能是由于频率/相位误差超出范围所致，多数情况下不能直接判定。

RF Tool-Continuous RX注：1.该项为测试接收状态下中频输出IQ信号的幅度及相位测量。