meta分析

诊断性meta分析简单实现(1)之梦的解析revman

第一章  范文和范文解析

猴哥没有做过诊断性meta分析,但是很多好友非常擅长。特索要相关资料,与大家共享,其中也有些许百度得到的资料,在这里,仅仅是讲述如何操作来实现诊断性meta分析。

理论部分,大家参考《循证医学方法学》和《系统评价/meta分析理论与实践》。

写文章前,大家可能都要重复一下别人的文章。我们一起看看广为流传的传说。那些年的教授们做的诊断meta分析。我们用一个示例sample把问题说深说透。

最经典范文回顾:

《ProGRP与NSE对小细胞肺癌诊断价值的meta分析》

作者:王纪文 高佳 赫捷  中国肺癌杂志 2 0 1 0年 1 2月第 1 3卷第 1 2期

最经典范文解析:

《诊断性试验Meta分析的效应指标评价》

作者: 张俊 徐志伟 李克  《中国循证医学杂志》 2013年07期

范文摘要: 背景与目的 胃泌素释放肽前体(pro-gastrin-releasing peptide, ProGRP)和神经元特异性烯醇化酶(neuron specific enolase, NSE)是目前研究较多的小细胞肺癌small cell lung cancer, SCLC)肿瘤标记物,本研究综合评价了二者对SCLC的诊断价值。 方法 检索Pubmed、 OVID、 Elsevier Sciencedirect、 Springer、 Cochrane Library、 Embase、 IFCC、中国生物医学文献数据库和维普医药信息资源系统,收集血清ProGRP与NSE用于SCLC诊断的研究数据。通过meta分析拟合SROC曲线,合并诊断效应量,比较ProGRP和NSE对SCLC的诊断效能。 结果 本次meta分析共纳入10篇文献,累计病例2 536例,其中SCLC 935例,非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer, NSCLC) 1 601例,对照849例。 ProGRP和NSE的合并敏感度分别为0.70和0.61,合并特异度为0.93和0.90,合并阳性似然比为11.57和5.67,合并阴性似然比为0.32和0.45,合并诊断比值比为36.45和13.08。 SROC曲线显示, ProGRP和NSE的Q*统计量分别为0.804 2和0.723 2,但差异无统计学意义。 结论 ProGRP对SCLC的鉴别能力与NSE相近,但特异度更高,可以作为SCLC的诊断指标。

文章中数据如下:

英文版:

表1:基线资料表,所有文章都需要

表2:数据提取表,所有文章都需要

中文版的数据提取格式: ProGRP的数据,以下是可复制的数据:

作者 国家 病例数 质量评分(分) 阳性界值(pg/mL) TP FP FN TN
Schneider 德国 298 28 29.1 35 18 16 229
Stieber 德国 314 27 38.3 41 9 46 218
Molina 西班牙 802 27 50 134 79 41 548
Nissan 以色列 162 28 48 29 6 8 119
Shibayama 日本 359 26 49 74 11 40 234
Lamy 法国 245 29 53 117 2 29 97
Takada 日本 326 30 33.8 73 22 28 203
Yamaguchi 日本 602 29 50 80 6 47 469
Sun 中国 100 27 50 25 6 9 60
Yang 中国 144 26 46 46 9 12 72

Revman实现合并和亚组分析,亚组分析revman实现比较好哦,对于初学者来说。

1.建立一个系统评价模板,请大家用revman5.3,百度并下载。

2.选择第2项和第3项

 

添加所有研究或者从endnote导入

Endnote中有用的数据refman格式(ris格式)导入导出到txt,txt然后再导入revman,具体步骤请查看dxy,这里不详述。

一句话,Endnote导出refman格式后,再导入revman。

链接如下:具体方法学如下:

http://www.biomart.cn/experiment/430/586/588/240455.htm

 

增加文献

 

在revman文献特征中对文献进行评价

 

我们需要做2个指标,输入两个指标outcome

 

点点点next后,就出来下图。

先说到这里,待续。。。。。。

 

拓展知识:

SNPmeta

SNPMETA1

SNPMETA2_检索式

SNPMETA3_索要原始文献+数据提取

 

教你如何做一篇meta分析1_

教你如何做一篇meta分析2_

教你如何做一篇meta分析3_哈温平衡的计算

教你如何做一篇meta分析4_NOS量表的制作

 

网状emta分析必备技能

网状emta分析必备技能1

网状meta分析必备技能2_R软件gemtc包

网状Meta分析必备技能3_数据初始值的设定

网状Meta分析必备技能4_Gemtc实现生存分析

网状meta分析必备技能5_HR风险比

网状meta分析必备技能6_R+Rstudio运用meta包做简单meta分析

网状meta分析必备技能7_使用R、GeMTC和STATA软件实现连续变量的网状Meta分析

 

网状meta分析stata简易教程

NMA(网状meta分析)stata简易教程(1)

NMA(网状meta分析)stata简易教程(2)网状图

NMA(网状meta分析)stata简易教程(3)贡献图

NMA(网状meta分析)stata简易教程(4)漏斗图的制作

NMA(网状meta分析)stata简易教程(5)排序图的制作

 

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诊断性meta分析简单实现(4)_meta-disc

诊断性meta分析简单实现(5)_结果的展示和解读

 

其他

meta分析统计方法-随机对照试验的风险评估rob

生物标记物(基因)联合诊断模型的stata实现ROC(AUC)

生物标记物(基因)联合诊断模型的R实现ROC(AUC)

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3 条评论,访客:3 条,博主:0 条
  1. liu18252586797
    liu18252586797发布于: 

    很实用

  2. liu18252586797
    liu18252586797发布于: 

    期待下一集

  3. 乞嘚咙咚呛咚呛
    乞嘚咙咚呛咚呛发布于: 

    很实用

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