下面將以一篇SCI為范文，給大家進(jìn)行操作介紹和要點(diǎn)說明。

這篇meta分析研究的是MicriRNA-21表達(dá)量與口腔癌患者死亡風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)，下圖就是其中一個(gè)森林圖結(jié)果。以HR (95%CI)為效應(yīng)量指標(biāo)，6篇文獻(xiàn)報(bào)道了結(jié)果，通過固定效應(yīng)模型做合并，合并結(jié)果為1.29 (1.16, 1.44)。

根據(jù)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果（P=0.03，I2=60%），用固定效應(yīng)模式應(yīng)該是不合適的，后面的驗(yàn)證操作，我們將先做固定效應(yīng)模型，然后切換到隨機(jī)效應(yīng)模型，看下更真實(shí)、客觀的合并結(jié)果究竟還是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

具體操作如下

1 新建綜述文件

如下圖所示，選擇“Intervention review”，點(diǎn)擊右下角的“Finish”。

2 錄入研究

3 創(chuàng)建比較

選擇左側(cè)菜單“Data and analyses”，右擊后選擇“Add comparison”，在錄入“comparison”的名稱后（不錄入也行），點(diǎn)擊“Next”，選擇“Add an outcome under the new comparison”。

4 添加研究結(jié)局

選擇數(shù)據(jù)類型：Generic Inverse Variance

點(diǎn)擊“Next”后，在下圖所示的頁(yè)面輸入研究結(jié)局的名稱，如范文的HR for OS (overall survival)。

如下圖所示，選擇效應(yīng)量指標(biāo)、合并模型、統(tǒng)計(jì)方法。

隨后，不斷點(diǎn)擊“Next”，直到出現(xiàn)這個(gè)界面，選擇第4項(xiàng)，然后點(diǎn)擊“Continue”。

如下圖所示，在之前錄入的研究名稱中，選擇有報(bào)道“HR for OS”這個(gè)結(jié)局的研究，點(diǎn)擊“Finish”。

5 錄入數(shù)據(jù)，得到森林圖。

此時(shí)，軟件展示的是兩列空白的單元格、空白的森林圖坐標(biāo)軸。根據(jù)提示，需要錄入logHR和selogHR才能得到結(jié)果。

可是，文獻(xiàn)報(bào)道的是HR (95%CI)，如何得到logHR和selogHR？可以使用RevMan自帶的計(jì)算器進(jìn)行換算。

點(diǎn)擊選中第一個(gè)研究的空白單元格，然后點(diǎn)擊計(jì)算器圖標(biāo)。

輸入HR和P值，得到logHR和selogHR，點(diǎn)擊“Update data table”。

原文提供了HR (95%CI)和P值，這篇meta分析的作者使用HR和P值換算logHR和selogHR。其實(shí)，也可以使用HR和95%CI計(jì)算。相對(duì)來(lái)說，前者更精確。

6 得到森林圖

所有研究都完成logHR和selogHR的換算，并錄入到表格后，得到森林圖。

上述結(jié)果與范文完全相同，切換為隨機(jī)效應(yīng)模型后，結(jié)果如下，合并結(jié)果依然有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

RevMan實(shí)現(xiàn)預(yù)后生存meta分析的森林圖操作就介紹到這里，你學(xué)會(huì)了嗎？