meta分析都可以用哪些軟體

① metastats差異分析 什麼軟體

meta分析軟體是一款相當實用的專業化Meta分析軟體。
ReviewManager正式版功能全面，提供了大綱、文摘、背景、目的、納入標准、檢索策略、系統評價方法、納入研究的描述、納入研究的方法學質量、結果、討論、結論等項目，ReviewManager讓您的分析更加便捷。

② 常見的三個Meta分析注冊平台（一）

Meta分析的注冊不是必須的，但是很多情況下審稿人會提出這樣的問題，要求作者進行Meta分析的注冊。另一方面，這就類似於生信分析需要額外的補充實驗，RCTs研究需要在clinical.gov注冊一樣，是一種為了規范科研行為的要求。

目前大家了解的注冊平台有3個，分別是： Cochrane圖書館 ， PROSPERO平台 ，還有比較新的INPLASY注冊平台。如果想在 Cochrane雜志（IF：7.755） 發表Meta分析，那麼必須在Cochrane圖書館注冊；如果想在 非Cochrane雜志發表（Lancet、NEJM等等） ，那麼就需要用PROSPERO或者INPLASY平台注冊。

首先注冊登錄，隨後我們可以根據需要檢索是否已經有類似的meta分析注冊，或者直接根據PROSPERO的引導式教程進行注冊。

最近因為COVID-19研究的大量湧入，也因為其重要性和緊迫性，所以該平台對於非COVID-19的研究注冊速度極慢。

同樣的流程，注冊登錄，其注冊界面和條目要求類似於PROSPERO。區別在於該平台需要注冊費，詳細可以點擊PAYMENT查看，Price Reced裡面可以查看減免費用的情況（中國也在內）。

對於當前非COVID-19研究在PROSPERO注冊較慢的情況，可以考慮這個較新的平台

上述的一切，都需要作者本人對於什麼是meta分析的protocol以及其具體需要哪些內容有一定的了解。對於Cochrane圖書館的注冊方法因為內容較多，放到下期進行介紹。

③ 各種數據類型meta在stata中的實現

要對連續性數據進行meta分析，需要提取每篇文章的分組情況、樣本量、均值、標准差。需要初步整理為如下格式，如下圖所示：

對文章效應指標的選擇，目前使用較多的是加權均數差（WMD）和標准均數差（SMD）。

讓原始研究效應估計的精度性決定其在meta分析中的權重，消除了絕對值的大小對分析結果的影響。
WMD在STATA軟體中的計算語句為：nostandard

則表示暴露組和對照組觀察變數的相對大小，可以消除研究中不同測量單位帶來的影響，適用於不同指標來衡量相同結果的meta分析。
SMD在STATA軟體中的計算語句為：Cohen, Hedge, Glass

理論上應該先判斷研究異質性的大小，再根據異質性來選擇分析模型，但在實際操作中，常常先選擇固定效應模型，然後計算異質性，如果異質性不接受，則再選擇隨機效應模型。
1)STATA 軟體為 固定效應模型 提供的演算法為倒方差法，實施語句為fixed。
2）STATA 軟體為 隨機效應模型 提供的演算法為I-V heterogeneity法，實施語句為random。

打開STATA軟體的數據錄入界面，將之前收集好的原始數據錄入，如下圖所示

固定效應模型分析語句：
metan n1 mean1 sd1 n2 mean2 sd2, label(namevar=study) texts(180) fixed nostandard
隨機效應模型分析語句：
metan n1 mean1 sd1 n2 mean2 sd2, label(namevar=study) texts(180) random nostandard
將語句輸入STATA的命令對話框，點擊回車後，命令的結果會呈現如下，並自動彈出森林圖。結果如下圖所示：

STATA語句：
metafunnel _ES _seES
將語句輸入STATA的命令對話框，點擊回車後，會自動彈出漏斗圖。結果如圖5所示：

完結

文章研究的結局指標是二分類變數時，頻數可以用2×2的表格呈現，如圖1所示：

對於文章的效應指標的選擇，通常有OR值（比值比），RR值（相對危險度）和RD值（率差）。根據納入文章的研究設計類型選擇合適的分析指標。

1）數據錄入：打開STATA軟體中的數據錄入界面，完成對納入研究數據的錄入。其中a,b,c,d分別代表二分類表中的頻數，如圖2所示：

分析STATA 語句：

固定效應模型：

metan a b c d, or fixed

隨機效應模型：

metan a b c d, or random

將語句輸入STATA的命令對話框，點擊回車後，命令的結果會呈現如下，並自動彈出森林圖。結果如圖3所示：

首先使用的是固定效應模型，語句中lcols(study)用於在森林圖中添加作者姓名和發表年份。結果顯示：Q=5.1, p =0.404>0.05,表明研究間同質性較好，因為 p >0.1,I ² <40%,故採用固定效應模型分析。最終的分析結果為 p <0.001,表明結果有統計學意義。

STATA繪制的森林圖如圖4所示：

3）繪制漏斗圖

STATA語句：

metafunnel _ES _selogES

將語句輸入STATA的命令對話框，點擊回車後，會自動彈出漏斗圖。結果如圖5所示：

每個散點代表納入的研究，漏斗圖可以直觀地提示發表偏倚。

這就是二分類數據meta初步分析操作流程。

在醫學研究中，多分類數據很常見，例如血型（A型、B型、AB型和O型）。對於無序分類數據的研究，也可進行meta分析，但是 需要將多分類進行重新歸納整理成二分類的數據。 然後採用二分類數據meta分析的方法進行操作，具體過程請筒子們看看文前。

相信大家在面對臨床研究中，遇到過 只有效應量和置信區間的結果數據 ，沒有其他具體描述的，但是郵件又無法聯系原文作者；或者該研究就是源於交叉實驗的效應量、時間事件分析（HR）的研究。面對想好的idea，是不是有點抓狂？不用怕，STATA軟體也可以整合這樣的數據，進行meta分析，下面將向大家介紹。
以 只有HR及其置信區間 的數據為例：
1）首先，關於效應模型的選擇。與前文類似。
2）數據錄入：打開STATA軟體的數據錄入界面，將之前收集好的原始數據錄入，如下圖所示：

其中hr代表文章的風險比（HR）效應值，ll代表HR的95%可信區間的下限，ul代表HR的95%可信區間的上限。

3）數據分析及森林圖繪制：

首先要計算HR和95%可信區間的對數值。因為在meta分析中，通常要求效應差異度量的對應樣本統計量服從正態分布，效應指標是HR，則效應差異度量為HR的對數值。

STATA語句命令為：

等數據轉換完成後，就可以進行meta分析了。STATA的實行語句為：

metan lnhr lnll lnul, eform label(namevar=study) texts(180) effect(HR)

將語句輸入STATA的命令對話框，點擊回車後，命令的結果會呈現如下，並自動彈出森林圖。結果如圖2所示：

其中eform代表結果從HR對數值返回HR值；label(namevar=study)則在表格和森林圖中註明研究信息；texts(180)用於調整森林圖中文字的大小。

結果顯示：

Q=12.88, p =0.116>0.05, 表明研究間同質性較好，因為 p >0.1,I ² =37.9%,故採用固定效應模型分析。最終的分析結果為 p =0.126>0.05,表明結果無有統計學意義。

彈出的森林圖如圖3所示：

④ meta分析和spss區別

meta分析和spss區別是spss是軟體，meta分析是spss軟體里的一個程序。
1、SPSS（），統計產品與服務解決方案軟體。最初軟體全稱為社會科學統計軟體包。
2、Meta分析包括結局為連續變數、兩分類變數的Meta分析，以及Meta回歸。可信區間的推斷方法還是提供的比較全的。

⑤ meta分析（二）

Meta分析的質量評價

文獻評價方法

文獻的基本信息：如文獻名稱、作者姓名、原始文獻編號和來源、發表日期等。

研究的類型和方法學特徵：如觀察性研究還是試驗性研究。

數據提取基本框架

（三）資料的統計分析

選擇效應量指標（常見）

森林圖

異質性分析

作meta分析首先應當保證臨床同質性，比如研究的設計類型、實驗目的、干預措施等相 同，否則就要進入亞組分析，或者取消合並。

臨床異質性較大時不能行meta分析,隨機效應模型也不行.只能行描述性系統綜述（systemic reviews,SR）或分成亞組消除臨床異質性.解決臨床異質後再考慮統計學異質性的問題.在滿足臨床同質性的前提下（非常重要，不能一味追求統計學同質性，首先考慮專業和臨床同質性），我們進一步觀測統計學同質性。

異質性的識別

如果各個文獻研究間結果不存在異質性（p>0.1），選用固定效應模型（fixed model），這時其實選用隨即效應模型的結果與固定效應模型相同；

如果不符合同質性要求，即異質性檢驗有顯著性意義(p<0.1)，這時候固定效>

所以，異質性存在時候要求採用隨機模型，主要是矯正合並效應值的演算法,使得結果更加接近無偏估計，即結果更為准確。

存在異質性可採取措施流程

敏感性分析

常用的方法——分層分析

結果

計算合並效應量（僅供參考現由軟體處理）

發表偏倚的分析

識別發表偏倚的方法

漏斗圖(funnel plots)

三、Meta分析的論文撰寫

重復做meta分析的對策

四、Meta分析常用軟體

⑥ Meta分析入門工具介紹

主要目的是先能夠簡單的復現一些論文的研究方法，按照計劃是了解Revman，stata與R語言的相關分析方法即可。

錨定復現的論文信息為：

論文名稱：Clinical evaluation of prophylactic abdominal aortic balloon occlusion in patients with placenta accreta: a systematic review and meta-analysis

論文地址： https://link.springer.com/article/10.1186%2Fs12884-019-2175-0

針對連續型變數主要使用的數據為關於AABO手術中的失血量的數據：

針對二分類數據，使用AABO手術過程中是否進行子宮切除術（hysterectomy_rate）的相關數據：

RevMan使用上很簡單，簡單記錄下步驟：

Summary產生如下結果：

亞組分析的漏斗圖：

個人安裝的版本為Stata14， 需要安裝相應的包，

如果提示缺少對應的模塊，直接ssc install xxx xxx即可，一般如果網路比較慢，使用手機熱點會比較快點。

在user-Meta Analysis中的括弧中都是模塊名字，可以按照這個名字安裝，比如

相應命令例子：

metan var3 var4 var5 var6 var7 var8, label(namevar=var1, yearvar=var2) random nostandard

相應命令例子：

metan var3 var4 var5 var6, label(namevar=var1, yearvar=var2) by(var1) random nostandard

相應命令例子：

metaninf var3 var4 var5 var6 var7 var8, label(namevar=var1, yearvar=var2) fixed cohen

相應命令例子：

metabias _ES _seES, egger graph

相應命令例子：

metabias _ES _seES, begg

相應命令例子：

metafunnel _ES _seES

相應命令例子：

metareg ES var2 var10 var12, wsse( seES) bsest(reml)

相應命令例子：

metan var3 var4 var5 var6, label(namevar=var1, yearvar=var2) fixed rr

相應命令例子：

metan var3 var4 var5 var6, label(namevar=var1, yearvar=var2) by(var7) fixed rr

相應命令例子：

metaninf var3 var4 var5 var6, label(namevar=var1, yearvar=var2) fixed rr

首先切換數據為log

gen logRR=log(_ES)

相應命令例子：

metabias logRR _selogES , egger graph

相應命令例子：

metabias logRR _selogES, begg

相應命令例子：

metafunnel logRR _selogES

相應命令例子：

回歸過程中變數只能是數字

metareg logRR var2 var8 var10, wsse(_selogES) bsest(reml)

⑦ meta分析都可以用哪些軟體

Meta分析需要的4個軟體及安裝視頻免費在線觀看

鏈接:https://pan..com/s/16zp1wAhUI5MnikRWFRRLKw

提取碼:qj7s

Meta分析（Meta-analysis）是用於比較和綜合針對同一科學問題研究結果的統計學方法，其結論是否有意義取決於納入研究的質量，常用於系統綜述中的定量合並分析。與單個研究相比，通過整合所有相關研究，可更精準地估計醫療衛生保健的效果，並有利於探索各研究證據的一致性及研究間的差異性。而當多個研究結果不一致或都無統計學意義時，採用Meta分析可得到接近真實情況的統計分析結果。