Revman软件的使用及 meta分析案例演示

1Revman软件的使用及meta分析案例演示杨春松四川大学华西第二医院药学部/循证药学研究中心2内容一、Revman软件介绍二、二分类资料的Meta分析三、连续性资料的Meta分析四、纳入文献风险评估五、森林图和漏斗图的解读六、亚组分析和敏感性分析3RevMan是国际Cochrane协作网为系统评价工作者所提供的专用软件，是Cochrane系统评价的一体化、标准化软件；从计算机软件的角度来看，它主要包括了Cochrane系统评价的文字处理与Meta分析两大功能。是目前Meta分析专用软件中较成熟的软件之一；免费下载地址一、Revman软件介绍4二、二分类资料的Meta分析二分类资料:属于定性资料，将观察单位按两种属性分类，如性别(男/女)，疾病结局(死亡/生存)，治疗效果(有效/无效)5创建新的系统评价67选择系统评价类型8系统评价标题91011添加新的纳入文献Tables——Studiesandreference——Referencestostudies——includedstudies（点击右键添加）添加纳入研究12研究名称通常为“作者+发表年份”13选择研究来源1415添加比较：Dataandanalysises（单击右键）——点击AddComparison添加比较和结局1617添加结局1819202122选择效应量选择统计模型绘制森林图绘制漏斗图调整图表232425三、连续性资料的Meta分析连续型资料：属于定量资料，变量取值不能一一列举的资料(变量取值为一定范围内的任意值)。如:人体的身高、体重、血红蛋白、女性血红蛋白的正常范围:110～150g／L理论上说在这个区间内可取任意实数例：将60例多发性抽动患儿随机分为托吡酯和氟哌啶醇治疗组，两组治疗后的YGTSS评分如下26三、连续性资料的Meta分析272829四、纳入文献风险评估3031323334森林图中方块（）表示每个研究效应量的点估计值，方块的大小表示每个研究的权重；方块两边延伸出的直线代表效应量的置信区间，线段越长，置信区间越宽，结果越不精确；穿越垂直线为无效线；棱形（）代表合并效应量，棱形的重心是合并效应量的点估计值，宽度则是合并效应量的置信区间。五、森林图和漏斗图的解读35指标法:RevMan使用Q检验和计算I2值Q检验:•P0.1,无统计学异质性,P0.1时,存在异质性I2:异质性定量分析,I2=100%×(Q−df)/Q•I2=25%，低异质性•I2=50%，中度异质性•I2=75%，高度异质性图示法——森林图异质性的判读36临床异质性方法异质性统计异质性异质性的来源37发表偏倚是Meta分析最常见的系统误差。由于阳性结果比阴性结果更容易发表，根据发表文献所做的综合分析有可能歪曲了真实效应；漏斗图：是从直观上识别发表偏倚的方法。横坐标为原研究的效应量，纵坐标为原研究的样本量，或标准误或精确度（标准误的倒数）；样本量越小，分布越分散；样本量大，分布越集中。若无偏倚，呈对称的漏斗状。图形不对称有偏向，则存在偏倚Begger或Eggertest(Stata法)发表偏倚38六、亚组分析和敏感性分析亚组分析：根据患者可能影响预后的因素分为不同的亚组分析其结果是否因为这些因素的存在而不同，比如：年龄、性别、病情严重度、不同干预措施等；敏感性分析：用于评价Meta分析结果是否稳定和可靠的分析方法。39敬请指正!联系方式四川成都市人民南路三段20号四川大学华西第二医院药学部四川大学华西第二医院循证药学中心邮编：610041联系人：杨春松E-mail：[e-mail]循证医学因为需要而产生因为使用而发展因为真实而不完善因为不完善才有继续发展的空间