meta分析都可以用哪些软件

① metastats差异分析 什么软件

meta分析软件是一款相当实用的专业化Meta分析软件。
ReviewManager正式版功能全面，提供了大纲、文摘、背景、目的、纳入标准、检索策略、系统评价方法、纳入研究的描述、纳入研究的方法学质量、结果、讨论、结论等项目，ReviewManager让您的分析更加便捷。

② 常见的三个Meta分析注册平台（一）

Meta分析的注册不是必须的，但是很多情况下审稿人会提出这样的问题，要求作者进行Meta分析的注册。另一方面，这就类似于生信分析需要额外的补充实验，RCTs研究需要在clinical.gov注册一样，是一种为了规范科研行为的要求。

目前大家了解的注册平台有3个，分别是： Cochrane图书馆 ， PROSPERO平台 ，还有比较新的INPLASY注册平台。如果想在 Cochrane杂志（IF：7.755） 发表Meta分析，那么必须在Cochrane图书馆注册；如果想在 非Cochrane杂志发表（Lancet、NEJM等等） ，那么就需要用PROSPERO或者INPLASY平台注册。

首先注册登录，随后我们可以根据需要检索是否已经有类似的meta分析注册，或者直接根据PROSPERO的引导式教程进行注册。

最近因为COVID-19研究的大量涌入，也因为其重要性和紧迫性，所以该平台对于非COVID-19的研究注册速度极慢。

同样的流程，注册登录，其注册界面和条目要求类似于PROSPERO。区别在于该平台需要注册费，详细可以点击PAYMENT查看，Price Reced里面可以查看减免费用的情况（中国也在内）。

对于当前非COVID-19研究在PROSPERO注册较慢的情况，可以考虑这个较新的平台

上述的一切，都需要作者本人对于什么是meta分析的protocol以及其具体需要哪些内容有一定的了解。对于Cochrane图书馆的注册方法因为内容较多，放到下期进行介绍。

③ 各种数据类型meta在stata中的实现

要对连续性数据进行meta分析，需要提取每篇文章的分组情况、样本量、均值、标准差。需要初步整理为如下格式，如下图所示：

对文章效应指标的选择，目前使用较多的是加权均数差（WMD）和标准均数差（SMD）。

让原始研究效应估计的精度性决定其在meta分析中的权重，消除了绝对值的大小对分析结果的影响。
WMD在STATA软件中的计算语句为：nostandard

则表示暴露组和对照组观察变量的相对大小，可以消除研究中不同测量单位带来的影响，适用于不同指标来衡量相同结果的meta分析。
SMD在STATA软件中的计算语句为：Cohen, Hedge, Glass

理论上应该先判断研究异质性的大小，再根据异质性来选择分析模型，但在实际操作中，常常先选择固定效应模型，然后计算异质性，如果异质性不接受，则再选择随机效应模型。
1)STATA 软件为 固定效应模型 提供的算法为倒方差法，实施语句为fixed。
2）STATA 软件为 随机效应模型 提供的算法为I-V heterogeneity法，实施语句为random。

打开STATA软件的数据录入界面，将之前收集好的原始数据录入，如下图所示

固定效应模型分析语句：
metan n1 mean1 sd1 n2 mean2 sd2, label(namevar=study) texts(180) fixed nostandard
随机效应模型分析语句：
metan n1 mean1 sd1 n2 mean2 sd2, label(namevar=study) texts(180) random nostandard
将语句输入STATA的命令对话框，点击回车后，命令的结果会呈现如下，并自动弹出森林图。结果如下图所示：

STATA语句：
metafunnel _ES _seES
将语句输入STATA的命令对话框，点击回车后，会自动弹出漏斗图。结果如图5所示：

完结

文章研究的结局指标是二分类变量时，频数可以用2×2的表格呈现，如图1所示：

对于文章的效应指标的选择，通常有OR值（比值比），RR值（相对危险度）和RD值（率差）。根据纳入文章的研究设计类型选择合适的分析指标。

1）数据录入：打开STATA软件中的数据录入界面，完成对纳入研究数据的录入。其中a,b,c,d分别代表二分类表中的频数，如图2所示：

分析STATA 语句：

固定效应模型：

metan a b c d, or fixed

随机效应模型：

metan a b c d, or random

将语句输入STATA的命令对话框，点击回车后，命令的结果会呈现如下，并自动弹出森林图。结果如图3所示：

首先使用的是固定效应模型，语句中lcols(study)用于在森林图中添加作者姓名和发表年份。结果显示：Q=5.1, p =0.404>0.05,表明研究间同质性较好，因为 p >0.1,I ² <40%,故采用固定效应模型分析。最终的分析结果为 p <0.001,表明结果有统计学意义。

STATA绘制的森林图如图4所示：

3）绘制漏斗图

STATA语句：

metafunnel _ES _selogES

将语句输入STATA的命令对话框，点击回车后，会自动弹出漏斗图。结果如图5所示：

每个散点代表纳入的研究，漏斗图可以直观地提示发表偏倚。

这就是二分类数据meta初步分析操作流程。

在医学研究中，多分类数据很常见，例如血型（A型、B型、AB型和O型）。对于无序分类数据的研究，也可进行meta分析，但是 需要将多分类进行重新归纳整理成二分类的数据。 然后采用二分类数据meta分析的方法进行操作，具体过程请筒子们看看文前。

相信大家在面对临床研究中，遇到过 只有效应量和置信区间的结果数据 ，没有其他具体描述的，但是邮件又无法联系原文作者；或者该研究就是源于交叉实验的效应量、时间事件分析（HR）的研究。面对想好的idea，是不是有点抓狂？不用怕，STATA软件也可以整合这样的数据，进行meta分析，下面将向大家介绍。
以 只有HR及其置信区间 的数据为例：
1）首先，关于效应模型的选择。与前文类似。
2）数据录入：打开STATA软件的数据录入界面，将之前收集好的原始数据录入，如下图所示：

其中hr代表文章的风险比（HR）效应值，ll代表HR的95%可信区间的下限，ul代表HR的95%可信区间的上限。

3）数据分析及森林图绘制：

首先要计算HR和95%可信区间的对数值。因为在meta分析中，通常要求效应差异度量的对应样本统计量服从正态分布，效应指标是HR，则效应差异度量为HR的对数值。

STATA语句命令为：

等数据转换完成后，就可以进行meta分析了。STATA的实行语句为：

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

将语句输入STATA的命令对话框，点击回车后，命令的结果会呈现如下，并自动弹出森林图。结果如图2所示：

其中eform代表结果从HR对数值返回HR值；label(namevar=study)则在表格和森林图中注明研究信息；texts(180)用于调整森林图中文字的大小。

结果显示：

Q=12.88, p =0.116>0.05, 表明研究间同质性较好，因为 p >0.1,I ² =37.9%,故采用固定效应模型分析。最终的分析结果为 p =0.126>0.05,表明结果无有统计学意义。

弹出的森林图如图3所示：

④ meta分析和spss区别

meta分析和spss区别是spss是软件，meta分析是spss软件里的一个程序。
1、SPSS（），统计产品与服务解决方案软件。最初软件全称为社会科学统计软件包。
2、Meta分析包括结局为连续变量、两分类变量的Meta分析，以及Meta回归。可信区间的推断方法还是提供的比较全的。

⑤ meta分析（二）

Meta分析的质量评价

文献评价方法

文献的基本信息：如文献名称、作者姓名、原始文献编号和来源、发表日期等。

研究的类型和方法学特征：如观察性研究还是试验性研究。

数据提取基本框架

（三）资料的统计分析

选择效应量指标（常见）

森林图

异质性分析

作meta分析首先应当保证临床同质性，比如研究的设计类型、实验目的、干预措施等相 同，否则就要进入亚组分析，或者取消合并。

临床异质性较大时不能行meta分析,随机效应模型也不行.只能行描述性系统综述（systemic reviews,SR）或分成亚组消除临床异质性.解决临床异质后再考虑统计学异质性的问题.在满足临床同质性的前提下（非常重要，不能一味追求统计学同质性，首先考虑专业和临床同质性），我们进一步观测统计学同质性。

异质性的识别

如果各个文献研究间结果不存在异质性（p>0.1），选用固定效应模型（fixed model），这时其实选用随即效应模型的结果与固定效应模型相同；

如果不符合同质性要求，即异质性检验有显着性意义(p<0.1)，这时候固定效>

所以，异质性存在时候要求采用随机模型，主要是矫正合并效应值的算法,使得结果更加接近无偏估计，即结果更为准确。

存在异质性可采取措施流程

敏感性分析

常用的方法——分层分析

结果

计算合并效应量（仅供参考现由软件处理）

发表偏倚的分析

识别发表偏倚的方法

漏斗图(funnel plots)

三、Meta分析的论文撰写

重复做meta分析的对策

四、Meta分析常用软件

⑥ Meta分析入门工具介绍

主要目的是先能够简单的复现一些论文的研究方法，按照计划是了解Revman，stata与R语言的相关分析方法即可。

锚定复现的论文信息为：

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

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

针对连续型变量主要使用的数据为关于AABO手术中的失血量的数据：

针对二分类数据，使用AABO手术过程中是否进行子宫切除术（hysterectomy_rate）的相关数据：

RevMan使用上很简单，简单记录下步骤：

Summary产生如下结果：

亚组分析的漏斗图：

个人安装的版本为Stata14， 需要安装相应的包，

如果提示缺少对应的模块，直接ssc install xxx xxx即可，一般如果网络比较慢，使用手机热点会比较快点。

在user-Meta Analysis中的括号中都是模块名字，可以按照这个名字安装，比如

相应命令例子：

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

相应命令例子：

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

相应命令例子：

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

相应命令例子：

metabias _ES _seES, egger graph

相应命令例子：

metabias _ES _seES, begg

相应命令例子：

metafunnel _ES _seES

相应命令例子：

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

相应命令例子：

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

相应命令例子：

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

相应命令例子：

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

首先切换数据为log

gen logRR=log(_ES)

相应命令例子：

metabias logRR _selogES , egger graph

相应命令例子：

metabias logRR _selogES, begg

相应命令例子：

metafunnel logRR _selogES

相应命令例子：

回归过程中变量只能是数字

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

⑦ meta分析都可以用哪些软件

Meta分析需要的4个软件及安装视频免费在线观看

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

提取码:qj7s

Meta分析（Meta-analysis）是用于比较和综合针对同一科学问题研究结果的统计学方法，其结论是否有意义取决于纳入研究的质量，常用于系统综述中的定量合并分析。与单个研究相比，通过整合所有相关研究，可更精准地估计医疗卫生保健的效果，并有利于探索各研究证据的一致性及研究间的差异性。而当多个研究结果不一致或都无统计学意义时，采用Meta分析可得到接近真实情况的统计分析结果。