流行病学研究中危险因素类meta分析的软件实现

《Meta分析系列之二_Meta分析的软件》篇一Meta分析系列之二_Meta分析的软件Meta分析系列之二：Meta分析的软件的高质量范文一、引言Meta分析是一种统计方法，用于综合多个独立研究的结果，以提供更全面、更准确的结论。

随着科研工作的不断发展，Meta 分析在各个领域的应用越来越广泛。

本文将重点介绍Meta分析的软件，探讨其功能、优势以及适用场景。

二、Meta分析软件概述Meta分析软件是进行Meta分析的重要工具，主要包括R语言、Comprehensive Meta Analysis (CMA)、RevMan等。

这些软件各有特点，但都能有效地进行Meta分析。

下面我们将详细介绍这些软件的功能、优势以及适用场景。

1. R语言R语言是一种强大的统计分析语言，其广泛应用于科研、数据分析等领域。

在Meta分析中，R语言可以通过编程实现复杂的统计分析，支持多种模型和方法。

此外，R语言还具有丰富的扩展包，如metafor等，可以方便地进行Meta分析。

R语言的优势在于灵活性高、可定制性强，可以根据研究者的需求进行定制化分析。

2. Comprehensive Meta Analysis (CMA)CMA是一款专门用于Meta分析的软件，具有用户友好的界面和强大的功能。

该软件支持多种模型和方法，包括固定效应模型、随机效应模型等，还可以进行亚组分析、发表偏倚评估等。

CMA的优势在于操作简便、结果直观，适合初学者使用。

3. RevManRevMan是Cochrane Collaboration开发的一款免费的Meta分析软件，主要用于医学领域的Meta分析。

该软件具有简洁明了的界面和易于理解的操作步骤，支持多种类型的文献数据输入和结果输出。

RevMan还提供了发表偏倚评估、森林图等多种可视化工具，有助于研究者更好地理解和分析数据。

三、软件应用场景不同的Meta分析软件适用于不同的研究领域和场景。

R语言适用于需要进行复杂统计分析的领域，如医学、心理学等；CMA 适用于需要多种模型和方法进行比较的场景；而RevMan则主要用于医学领域的Meta分析，具有较高的专业性和针对性。

流行病学研究中的系统性回顾和Meta分析流行病学作为求证医学的统计学分支，为研究健康和疾病提供了可靠的科学方法。

其中，系统性回顾和Meta分析成为其研究设计中的重要组成部分。

这两种方法的运用可以使得我们更加准确地了解与预测疾病的发病因素和危险因素。

本文将解析系统性回顾和Meta分析在流行病研究中的应用方法和意义。

一、系统性回顾系统性回顾是一种系统化的、全面的、客观的筛选和评价全部研究证据的方法。

其目的是为了识别出相关问题的最佳证据（包括所有相关试验和研究）并进行评价，以便更好地阐明问题的本质。

通过系统性回顾发现的证据能够进一步明确，验证或更改目前实践和政策的做法。

系统性回顾突破了单个研究的局限性，并从可信度和可重复性方面增强了结论。

通过把许多数据汇集到一起，关键问题的解释和理解可以更合理、更好地被诊断和临床实践所使用。

二、Meta分析Meta分析是对多个独立试验或研究结果进行系统性综合评价的方法，通过遵循一定的规则从几个独立研究的结果中得出一个总结或结论，并采用定量化的方法使结论具有统计学上的意义。

Meta分析利用了研究间的变异性，通过对研究的结果进行汇总，得到一种关于效应量的统计信息，以便于解答某个问题或对某个问题的结论做出更具约束力的作出。

Meta分析的优点在于将所有研究结果整合在一起，可以获得比单个试验或研究更精确的结果。

同时，也可以提高结论的精度和可信度，排除了单个研究的缺陷和偏见。

三、系统性审查和Meta分析的应用在流行病学研究领域中，系统性审查和Meta分析被广泛应用于药物治疗、预防措施和风险因素等问题的评估。

以药物治疗研究为例，流行病学家和临床科学家常常需要知道某种药物相对于安慰剂或其他治疗方法的疗效。

在这方面，Meta分析能够比单个试验更可靠地估计疗效。

流行病学研究还可以通过系统性审查和Meta分析确定某一健康状况发展的健康危险因素和决策树。

例如，心血管疾病的系统性审查：系统性回顾和Meta分析可确定哪些因素（如抽烟、高胆固醇和高血压等）会提高患心血管疾病的风险，以及各个因素之间的独立贡献。

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. freemedicaljournals .提供很过超过收费期的免费全文.2.图书馆查馆藏目录：包括到本校的,当然方便,使用pubmed的linkout看文献收录的数据库,就知道本校的是否有全文.其它国内高校象复旦、北大、清华等医学院的全文数据库都很全,基本上都有权限.##的就有华东地区联目、查国内各医学院校的图书馆联目.这里给出几个：〔1〕中国高等院校医药图书馆协会的地址：://server14.library.imicams.ac/xiehui/chengyuan.htm,进入左侧的"现刊联目",可以看到有"现刊联目查询"和"过刊联目查询",当然,查询结果不可全信,里面有许多错误.本人最难找的两篇文章全部给出了错误的信息〔后来联系证实的〕.<2>再给出两个比较好的图书馆索要文献的email地址〔有偿服务〕,但可以先提供文献,后汇钱,当然做为我们,一定要讲信誉吆.一是解放军医学图书馆信息部：##bmlplasina , ：010********；〔3〕二是复旦大学医科图书馆〔原上医〕：,联系人,周月琴,王蔚之,郑荣, ,021-********,需下载文献传递申请表〔://202.120.76.225/ill.doc〕.其他的图书馆要么要求先交开户费,比如协和〔500元〕,要么嫌麻烦,虽然网上讲过可提供有偿服务,在这里我就不一一列出了.3.请DXY战友帮忙,在馆藏文献互助站中发帖,注意格式正确,最好提供linkout的多个数据库的全文,此时为帮助的人着想,就是帮助自己.自己也同时帮助别人查文献,一来互相帮助,我为人人,人人为我.二则通过帮助别人可以积分,同时学会如何发帖和下载全文,我就感觉通过帮助别人收获很大,自己积分越高,获助的速度和机会也就相应增加.现在不少免费的网络空间〔我常用爱存isload 〕,比发简便很多.所以如果你求助以后,要与时去"我的论坛"中查看帖子,有的很快就把下载发过来了,不要一味只看.4.实在不行,给作者发email.这里给出一个查作者email的方法,先在NCBI中查出原文献作者的所有文章,注意不要只限于第一作者,display,abstract, 并尽可能显示多的篇数,100,200,500.然后在网页内查找"＠",一般在＠前的字母会与人名有些地方相似.再根据地址来确定是否是同一作者.5.查找杂志的网址,给主编发信求取全文.这里我就不讲查找的方法了,DXY中有许多帖子.我的一篇全文就是这样得到的.6.向国外大学里的朋友求助.国外大学的图书馆一般会通过馆际互借来查找非馆藏文献,且获得率非常高.我的三篇文献是通过这一途径得到的.如果还是找不到,那就……我也没辙了,还有朋友如有其他的方法,不妨来这里交流.难度不小吧,比起做实验来如何？三、对文献的质量评价和数据收集〔一〕研究的质量评价对某一试验研究的质量评价主要是评价试验结果是否有效,结果是什么该结果是否适用于当地人群.下面一系列问题可以帮助研究者进行系统的质量评价:①该研究的试验设计是否明确,包括研究人群、治疗手段和结果判定方法;②试验对象是否随机分组;③病人的随访率是否理想与每组病人是否经过统计分析;④受试对象、研究人员与其它研究参与者是否在研究过程中实行"盲法";⑤各组病人的年龄、性别、职业等是否相似;⑥除进行研究的治疗手段不同外,其它的治疗是否一致;⑦治疗作用大小;⑧治疗效果的评价是否准确;⑨试验结果是否适用于当地的人群,种族差异是否影响试验结果;⑩是否描述了所有重要的治疗结果;治疗取得的效益是否超过了治疗的危险性和费用.系统评价者应根据上述标准进行判断,不满足标准的文献应剔除或区别对待<数据合并方法不同> ,以保证系统评价的有效性.<二>、数据收集研究者应设计一个适合本研究的数据收集表格.许多电子表格制作软件如Excel 、Access ,和数据库系统软件如FoxPro 等,可以用于表格的制作.表格中应包括分组情况、每组样本数和研究效应的测量指标.根据研究目的不同,测量指标可以是率差、比数<odds> 、相对危险度< relative risk ,包括RR 和OR> .各研究间作用测量指标不一致,需转化为统一指标.常用的统一指标是作用大小< Effect Size , ES> ,ES 是两比较组间作用差值除以对照组或合并组的标准差.ES 无单位是其优点.<三>、数据分析系统评价过程中,对上述数据进行定量统计合并的流行病学方法称为Meta分析<Meta analysis> .Meta 意思是more comprehensive ,即更加全面综合.通过Meta分析可以达到以下目的:1.提高统计检验效能;2.评价结果一致性,解决单个研究间的矛盾;3.改进对作用效应的估计;4.解决以往单个研究未明确的新问题.统计分析的指标〔一〕、异质性检验1.检验原理：meta 分析的原理首先是假定各个不同研究都是来自非同一个总体<H0:各个不同样本来自不同总体,存在异质性,备择假设H1,如果p>0.1,拒绝H0,接受H1,,即来自同一总体>这样就要求不同研究间的统计量应该接近总体参数真实值,所以各个不同文献研究结果是比较接近,就是要符合同质性,这时候将所有文献的效应值合并可以采用固定效应模型的有些算法,如倒方差法,mantel haenszel 法,peto法等.2.分类：异质性检验,包括三个方面：临床异质性,统计学异质性和方法学异质性,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,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.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.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,即异质性检验有显著性意义<p<0.1>,这时候固定效应模型的算法来合并效应值就是有偏倚,合并效应值会偏离真实值.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.此外,这里要说明的是,采用的模型不同,和合并效应值的方法不同,都会导致异质性检验P值存在变动,这个可以从算法原理上证明,不过P值变动不会很大,一般在小数点后第三位的改变.异质性检验的Q 值在固定模型中采用倒方差法和Mantel-haenszel法中也会不同.随机效应模型是不需要假定各个研究来自同一个总体为前提,本来就是对总体参数的近似无偏估计,这个与固定模型不一样〔必须要同质为基础〕,所以随机模型来作异质性检验简直是"画蛇添足",无奈之举！因此,随机模型异质性检验是否有统计学意义都是可以用,而固定模型必须要求无异质性.可以证明和实践,如果无异质性存在的时候,随机模型退化为固定,即固定模型的结果于随机模型的合并效应值是相等的具体见下图：目前,国内外对meta分析存在异质性,尤其是异质性检验P值很小的时候〔具体范围我不清楚,是0.05～0.1吗？请版主补充〕,学术界有着不同的争论,很多人认为这个时候做meta分析是没有意义,相当于合并了一些来自不同总体的统计结果,也有人认为,这些异质性的存在可能是由于文献发表的时间,研究的分组,研究对象的特征等因素引起,只要采用亚组分析或meta回归分析可以将异质性进行控制或解释,还是可以进行meta分析,至少运用随机效应模型可以相对无偏的估计总体.这里要强调的是,异质性检验P值较小时候,最好能对异质性来源进行分析和说明.合理进行解释,同时进行亚组分析,相当于分层分析,消除混杂因素造成的偏倚〔bias〕.3. 衡量异质性的指标一个有用的定量衡量异质性的指标是I2,I2 = [<Q –df>/Q] x 100%,此处的Q是卡方检验的统计值,df 是其自由度〔Higgins 2003, Higgins 2002>.这个I2值代表了由于异质性而不是抽样误差〔机会〕导致的效应占总效应估计值的百分率. I2值大于50％时,可以认为有明显的异质性. 〔二〕、敏感性分析：1.敏感性分析的含义：改变纳入标准〔特别是尚有争议的研究〕、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料等,观察合并指标〔如OR,RR〕的变化,如果排除某篇文献对合并RR有明显影响,即认为该文献对合并RR敏感,反之则不敏感,如果文献之间来自同一总体,即不存在异质性,那么文献的敏感性就低,因而敏感性是衡量文献质量〔纳入和排除文献的证据〕和异质性的重要指标.敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法研究探讨对总效应的影响.〔王吉耀第二版P76中〕"排除某些低质量的研究,再评价,然后前后对比,探讨剔除的试验与该类研究特征或类型对总效应的影响".〔王家良第一版八年制P66、154〕敏感性分析是从文献的质量上来归类,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,或者纳入排除研究后的meta分析.亚组分析是根据纳入研究的病人特点适当的进行分层,过多的分层和过少的分层都是不好的. 例如在排除某个低质量研究后,重新估计合并效应量,并与未排除前的Meta分析结果进行比较,探讨该研究对合并效应量影响程度与结果稳健性.若排除后结果未发生大的变化,说明敏感性低,结果较为稳健可信；相反,若排除后得到差别较大甚至截然相反结论,说明敏感性较高,结果的稳健性较低,在解释结果和下结论的时候应非常慎重,提示存在与干预措施效果相关的、重要的、潜在的偏倚因素,需进一步明确争议的来源.2.衡量方法和措施其实常用的就是选择不同的统计模型或进行亚组分析,并探讨可能的偏倚来源,慎重下结论. 亚组分析通常是指针对研究对象的某一特征如性别、年龄或疾病的亚型等进行的分析,以探讨这些因素对总效应的影响与影响程度.而敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法的研究以探讨对总效应的影响.建议可以看参考王吉耀主编,科学出版的《循证医学与临床实践》.敏感性分析只有纳入可能低质量文献时才作,请先保证纳入文献的质量！纳入文献的质量评价方法,如果是RCT,可选用JADAD评分.如果病因学研究,我认为使用敏感性分析是评价文献质量〔前提是符合纳入标准〕的较为可行的方法.敏感性分析是分析异质性的一种间接方法.有些系统评价在进行异质性检验时发现没有异质性,这时还需不需要作敏感性分析？我的看法是需要,因为我觉得异质性也是可以互相抵消的,有时候作出来没有异质性,但经过敏感性分析之后,结果就会有变化.〔三〕对入选文献进行偏倚估计发表偏倚〔publication bias>评估〔包括作漏斗图,和对漏斗图的对称性作检验〕.可以用stata 软件进行egger检验.人是活的,软件是死的,临床是相对的,统计学是绝对的.四、总结：〔一〕结果的解释Meta-分析结果除要考虑是否有统计学意义外,还应结合专业知识判断结果有无临床意义.若结果仅有统计学意义,但合并效应量小于最小的有临床意义的差值时,结果不可取；若合并效应量有临床意义,但无统计学意义时,不能定论,需进一步收集资料.不能推荐没有Meta-分析证据支持的建议.在无肯定性结论时,应注意区别两种情况,是证据不充分而不能定论,还是有证据表明确实无效.〔二〕结果的推论Meta-分析的结果的外部真实性如何？在推广应用时,应结合该Meta-分析的文献纳入/排除标准,考虑其样本的代表性如何,特别应注意研究对象特征与生物学或文化变异、研究场所、干预措施与研究对象的依从性、有无辅助治疗等方面是否与自己的具体条件一致. 理想的Meta-分析应纳入当前所有相关的、高质量的同质研究,无发表性偏倚,并采用合适的模型和正确统计方法.〔三〕系统评价的完善与应用系统评价完成后,还需要在实际工作中不断完善,包括: ①接受临床实践的检验和临床医师的评价; ②接受成本效益评价; ③关注新出现的临床研究,要与时对系统评价进行重新评价.临床医师只有掌握了系统评价的方法,才能为本专业的各种临床问题提供证据,循证医学才能够顺利发展.。

两种计算机软件在医学Meta 分析中的应用Meta分析已越来越多地应用于临床流行病学领域，本文结合实例介绍了Stata和RevMan 两款软件在Meta分析中的应用，和普通方法相比,应用计算机软件进行可更个性化、更高效专业地完成Meta 分析。

1 简介1.1 Meta分析简介Meta分析是依靠收集发表和尚未发表的相关文献，应用特定的设计和统计学方法进行分析与综合评价，使有可能对具有不同设计方法及不同病例数的研究结果进行综合。

运用Meta分析方法，可避免各个研究组之间可能由于取样来自不同的总体而造成的差异，也可根据研究的样本量为其结论赋予不同的权重，而非简单的合并。

因此，Meta分析最大的优点是通过增大样本量提高结论的可信度，降低研究结果的不一致性。

自20世纪80年代以来，Meta分析已越来越多地应用于临床流行病学领域。

世界循证医学中心已经建立了临床各科疾病有关药物或疗法的Meta分析评价数据库，并以光盘杂志的形式出版发行，如Cochrane图书馆等。

然而Meta分析的计算方法非常复杂，临床医生只需要知道Meta分析的基本思想，具体的统计学方法让统计学家研究，让统计学软件帮我们完成。

由于目前已有多种实施Meta 分析的软件包，使该法易于操作。

可用于Meta Analysis的软件有：商业软件：COMPREHENSIVE META ANALYSIS，MetaWin，EasyEA 2001自由软件：RevMan (Review Manager)，Meta Stat，Epi Meta通用统计软件中有Meta analysis的程序：STATA，SAS，WinBUGS，NCSS本文拟通过1个实例介绍最常用的两种软件：Stata及RevMan在Meta分析中的应用1.2 Review Manager简介Review Manager(RevMan)是Cochrane协作网提供给评价者准备和维护更新Cochrane系统评价而设计的软件，由北欧Cochrane中心制作和更新，也可以说是专门为临床医生度身订做，用于完成Meta分析的软件。

如何利用meta分析寻找危险因素
今天利用一个PPT给大家简单介绍一下如何利用meta分析，寻找疾病危险因素，或者死亡危险因素，或者仅有效应指标如何合并。

这个课件讲的是老年创伤患者死亡率的危险因素。

具体的方法学见下图，其实整个合并过程中一定需要有效应量以及95%的置信区间。

然后可以根据一定的方法算出效应量以及相应置信区间的标准误，然后就可以合并了。

现在是计数发达的时代，很多软件嵌入了这一算法，你需要做的仅仅是提取出效应量以及95%置信区间就可。

这个前提是原始数据无法获得，如果可以获得还是推荐使用原始数据，因为如果使用效应量以及95%置信区间，其实就相当于在估计的基础上估计，会增加随机误差。

这篇文献很清楚地指出了下一步的研究计划，则是利用创伤数据库，拟合老年创伤患者死亡率的预测模型。

Meta分析系列之二Meta分析的软件一、本文概述随着医学和科研领域的快速发展，越来越多的研究者在面对大量的研究数据时，需要一种有效且科学的方法来进行综合分析和评价。

Meta 分析作为一种重要的统计学方法，能够通过整合多个独立研究的结果，提供更可靠、更有说服力的证据。

然而，要进行Meta分析，除了掌握其基本原理和方法外，还需要合适的软件工具来辅助实现。

本文将详细介绍几种常用的Meta分析软件，包括其特点、适用场景以及操作步骤，帮助读者更好地选择和应用这些软件，提高Meta分析的效率和准确性。

二、Meta分析软件概览随着统计软件和计算机技术的不断发展，越来越多的专业软件被开发出来用于执行Meta分析。

这些软件不仅提高了Meta分析的效率和精度，也使得复杂的数据处理和分析过程变得相对简单和直观。

以下是对一些常用的Meta分析软件的概览。

Stata：Stata是一款功能强大的统计软件，其内置的meta命令可以方便地进行Meta分析。

Stata提供了多种Meta分析方法，包括固定效应模型、随机效应模型等，同时也支持对异质性、发表偏倚等进行检验和处理。

Stata的图形化界面使得操作更加直观，适合初学者使用。

RevMan：RevMan（Review Manager）是由Cochrane协作网开发的一款免费的Meta分析软件。

它提供了全面的Meta分析功能，包括数据输入、数据分析、图形生成等。

RevMan还支持对研究质量进行评估，提供了一系列工具和指南帮助研究者进行高质量的Meta分析。

R语言：R语言是一款开源的统计软件，其强大的编程能力和丰富的包资源使得它在Meta分析领域具有广泛的应用。

通过安装相应的包，如“metafor”“meta”等，可以轻松进行各种复杂的Meta分析。

R 语言的灵活性使得研究者可以根据需要进行自定义分析，但同时也需要一定的编程基础。

SAS：SAS是一款商业统计软件，其PROC MIED和PROC GLM过程可以用于执行Meta分析。

Meta分析系列之二:Meta分析的软件Meta分析系列之二: Meta分析的软件概述：Meta分析是一种系统回顾和整合已有研究结果的方法，能够提供更全面、准确、有力的证据，以支持决策制定、理论构建和进一步研究。

为了进行Meta分析，研究者需要借助于各种软件来处理大量的数据和进行统计分析。

本文将重点介绍几种常用的Meta分析软件，包括RevMan、Comprehensive Meta-Analysis (CMA)、Stata和R等，探讨它们的优势和适用场景。

一、RevManRevMan是Cochrane合作组织开发的一款免费软件，旨在支持系统评价和Meta分析。

它是用于系统评价和Meta分析的标准工具，具有简洁、易用的特点。

RevMan提供了多种数据输入方式，包括手动输入和导入Excel等文件，可对不同研究的结果进行整合和汇总。

此外，RevMan还提供了丰富的统计功能，如提供不同效应量的计算和绘制森林图等。

RevMan的用户界面友好，能够帮助研究者一步步完成Meta分析的各个流程，同时还提供了多语言支持，方便不同地区和国家的研究者使用。

二、Comprehensive Meta-Analysis (CMA)CMA是一款运行在Windows平台上的商业Meta分析软件，具有广泛的应用范围。

CMA不仅具备RevMan的功能，还提供了更多高级的统计分析和图形展示选项。

例如，CMA可以进行荟萃分析和医学经济学分析，包括计算合并风险比、计算敏感性分析和绘制漏斗图等。

此外，CMA还具有逼真的三维图形功能，可以帮助研究者更直观地展示统计结果。

CMA的用户界面较为复杂，对统计数据和分析方法的理解要求较高，适合有一定经验的研究者使用。

三、StataStata是一种统计分析软件，也可以用于进行Meta分析。

Stata具有强大的数据处理和统计分析功能，适用于各个学科领域的研究。

Stata可以直接读取和处理不同格式的数据文件，如Excel、CSV、SPSS等，方便研究者进行数据清洗和整理。

Meta-分析方法及其在流行病学决策中的应用Meta-分析是一种对相关问题的不同研究进行定量合并的一种方法.该方法是通过考虑每个研究内和研究间的差异性以及研究发表的偏倚性得到一个综述结果,从而解决了单个研究样本量小,区域,种族差异大等的缺点.因此Meta-分析的结果对很多领域的科学研究都具有指导意义.本文对如下两个问题进行了研究:(1).基于均差效应量的二变量Meta-分析方法;(2).Meta-分析方法在研究白细胞介素-10(interleukin-10,IL-10)基因启动子区多态性与非霍启金淋巴瘤(non-Hodgkin lymphoma,NHL)和慢性乙型肝炎(chronic hepatitis C,CHC)抗病毒治疗关系中的应用.具体我们给出了如下结果:首先,建立了基于均差效应量二变量Meta-分析的固定效应模型.假设均差服从二维正态分布的条件下,通过极大似然估计法给出了均差效应量的极大似然估计量μML,说明了极大似然估计量μML对均差效应量μ的无偏性;并对μ给出了其相应的协方差矩阵和两个变量的(1-α)100%置信区间.在该模型的框架下分两步得到了两种方差未知情形的Meta-分析模型:第一步,通过极大似然估计法给出均差效应量和未知方差的极大似然估计量,进而得到各研究均值效应量协方差矩阵的估计量;第二步,通过均差效应量二变量Meta-分析的固定效应模型给出了合并均差统计量Daverall的具体形式和权重.进而得到了Daverall 的协方差矩阵和两个变量的(1-α)100%置信区间.其次,建立了基于均差效应量二变量Meta-分析的随机效应模型.假设均差服从二维正态分布且研究间方差已知的条件下,通过极大似然估计法给出了均差效应量的极大似然估计量μML,说明了极大似然估计量μML对μ的无偏性;并对μ给出了其相应的协方差矩阵和两个变量的(1-α)100%置信区间.再次,通过Meta-分析的方法研究了 IL-10基因启动子区多态性与非霍启金淋巴瘤NHL易感性之间的相关性,以期能够对该基因位点与NHL易感性的关系作出更为准确且全面的分析和评价.本研究的主要研究位点是IL-10基因启动子区-3575A/G,-1082A/G,-819C/T,-592C/A及其单体型。

·循证理论与实践·Meta分析系列之二:Meta分析的软件曾宪涛，Joey S．W．Kwong，田国祥，董圣杰［中图分类号］R4［文献标识码］A［文章编号］1674-4055(2012)02-0089-03随着循证医学的发展，Meta分析(Meta-analysis)已被公认为客观评价和合成针对某一特定问题研究证据的最佳手段，被视为最高级别的证据，成为循证决策的良好依据［1］。

上一篇文章我们对Meta分析的类型进行了介绍［2］，为了适应不同类型的需要，多种Meta分析软件被开发出来了。

这些软件中有的软件可以进行各种Meta分析，有的仅仅是针对某一种类型的Meta分析开发的;基于的操作系统有Win-dows、DOS、Linux和Mac;按照是否需要编程又分为编程软件和非编程软件(表1)。

这些软件为行Meta分析提供了很好的支持，但也为评价者的选择带来了疑惑。

鉴于此，本文拟对当前常用的Meta分析的软件进行简介，以期为使用者提供参考。

1编程软件1．1Stata Stata是基于C语言的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。

1985年Stata 1．0版问世，从4．0版起进入Windows时代，当前最新版本为12．0，操作系统还有Linux和Mac［3］。

Stata的许多高级统计模块均是程序文件(ado文件)，并允许用户自行修改、添加和发布ado文件，用户可随时到Stata网站或者其他个人网站上寻找并免费下载所需的程序包安装后使用。

Meta分析通过Stata的meta．ado模块完成，包括metan、metareg、metabias等常用命令，可完成二分类变量、连续性变量、诊断试验、单纯P 值、单组率、剂量反应关系、生存资料的Meta分析，也可以完成Meta回归分析、累积Meta分析、网状Meta分析等几乎所有的Meta分析方法，还可以行Begg＇s检验和Egger＇s检验，可绘制Meta分析的相关图形，如森林图(forest plot)、漏斗图(funnel plot)和拉贝图(L＇A bbe plot)，亦可排除单个研究行敏感性分析。

Meta分析及其软件实现Meta分析概念：Meta分析有广义和狭义两种概念：前者指的是一个科学的临床研究活动，指全面收集所有相关研究(包括已发表和未发表的)并逐个进行严格评价和分析，再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的整个过程；后者仅仅是一种单纯的定量合成的统计学方法。

Meta分析的用途：作为一种整合资料的统计方法，Meta分析具有以下几个方面的用途:(l)提供个体独立研究所达不到的样本量，使得一些较为微弱的效果能够被发现。

(2)对干预的全局性效果提供较为精确的估计。

具有相同研究目的的单个独立研究，其研究发现不尽相同，很难直接得出某种干预的效果到底怎么样的总体性结论，meta分析正提供了回答总体性结论的方法。

(3)meta分析可以用来评价不同研究展现出来的相互矛盾的结果，这是对第二个用途的扩展。

(4)如果一项干预是有效的，meta分析可用来评价其在事先定义好的亚组人群中是否同样有效。

(5)改善对剂量反应关系的估计。

Meta分析的基本步骤如下：(1)明确简洁地提出需要解决的问题。

(2)制定检索策略，全面广泛地收集随机对照试验。

(3)确定纳入和排除标准，剔除不符合要求的文献。

(4)资料选择和提取。

(5)各试验的质量评估和特征描述。

（6）统计学处理。

a．异质性检验（齐性检验）。

b．统计合并效应量（加权合并，计算效应尺度及95％的置信区间）并进行统计推断。

c．图示单个试验的结果和合并后的结果。

d．敏感性分析。

e．通过“失安全数”的计算或采用“倒漏斗图”了解潜在的发表偏倚。

(7)结果解释、作出结论及评价。

(8)维护和更新资料。

Meta分析所使用的软件及其使用方法：可用于Meta Analysis的软件有：商业软件：COMPREHENSIVE META ANALYSIS，MetaWin，EasyEA 2001自由软件：RevMan (Review Manager)，Meta Stat，Epi Meta通用统计软件中有Meta analysis的程序： STATA，SAS，WinBUGS，NCSS MetaWin软件特点MetaWin是一个主要为生态学工作者设计的定量Meta分析软件，操作简单且功能较全，以Windows作支持，用户通过界面与机器直接对话，分析过程简单易学，结果输出明了。