RevMan軟件也能實現(xiàn)單組率的Meta分析
本文將介紹單組率的Meta分析在RevMan 5.3軟件的實現(xiàn)方法及其操作步驟。
基于橫斷面研究的無對照二分類數(shù)據(jù)的Meta 分析即單組率的Meta分析，其常用于患病率、檢出率、知曉率、病死率及感染率等數(shù)據(jù)的調(diào)查。
這類數(shù)據(jù)的特點是僅有單組事件發(fā)生數(shù)和觀察總數(shù)，而無對照組。
1?無對照二分類數(shù)據(jù)資料的效應(yīng)指標(biāo)及其標(biāo)準(zhǔn)誤的計算
方法一：當(dāng)以患病率、發(fā)病率、病死率等以率為結(jié)局指標(biāo)時，其發(fā)生率P及其標(biāo)準(zhǔn)誤SE(P)可按下列公式計算：
P=X/n
SE(P)= (P(1–P)/n)1/2
X為某事件的發(fā)生數(shù)，n為樣本量。
使用條件：n足夠大，發(fā)生率P不接近于0與1，且n*P和n*(1–P)均大于5，此時P的抽樣分布接近正態(tài)分布。
方法二：當(dāng)不滿足n*P和n*(1–P)均大于5的條件或者事件發(fā)生數(shù)為0，即發(fā)生率P不滿足正態(tài)分布時，采用比值類型資料的計算方法，如下：
P=ln(odds)=ln(X/(n–X))
SE(P)= SE(ln(odds))=(1/X+1/(n–X) )1/2
X為某事件的發(fā)生數(shù)，n為觀察對象總數(shù)。當(dāng)X=0時，將X變成0.5；當(dāng)X=n時，令X=n-0.5。
此方法是比值類型資料的計算方法，需進行以下轉(zhuǎn)換計算才能得到率及其95%CI。經(jīng)轉(zhuǎn)換計算后所得的率用Pt表示。
效應(yīng)指標(biāo)的轉(zhuǎn)換：
Pt=OR/(1+OR)
95%CI下限轉(zhuǎn)換：
LL=LLOR/(1+LLOR)
95%CI上限轉(zhuǎn)換：
UL=ULOR/(1+ULOR)
以下面的數(shù)據(jù)為例，對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，以兩種方法都進行轉(zhuǎn)換(P1、SE1由方法一計算所得，P2、SE2 由方法二計算所得)。
表1干眼病在中國大陸人群中的患病率-原始數(shù)據(jù)及相應(yīng)指標(biāo)計算結(jié)果
2?效應(yīng)指標(biāo)及其標(biāo)準(zhǔn)誤在RevMan軟件中的合并計算
通過計算得到效應(yīng)指標(biāo)及其標(biāo)準(zhǔn)誤，即表1中的P1和SE1以及P2和SE2。在RevMan軟件中的Meta分析的具體操作步驟如下：
步驟一：添加納入研究名稱（略）
步驟二：添加研究結(jié)果，并選擇數(shù)據(jù)類型：Generic Inverse Variance
步驟三：選擇分析方法
在Effect Measure中，一定要注意：如果數(shù)據(jù)是P1和SE1(也就是方法1計算的)，選擇Risk Difference或Mean Difference，如果是P2和SE2(也就是方法2計算的)，選擇Odds Ratio，然后點擊Next。
步驟四：選擇需要進行納入分析的研究（略）
步驟五：數(shù)據(jù)輸入
進入RevMan軟件的數(shù)據(jù)輸入界面，直接從Excel軟件中復(fù)制過來，就可按右上角森林圖的圖標(biāo)查看森林圖，得到結(jié)果。
步驟六：結(jié)果的輸出
輸出結(jié)果，點擊右上角的圖標(biāo)，然后點擊保存，可以選擇PDF格式的。圖1顯示的是方法一的合并結(jié)果，由于異質(zhì)性很大，采用隨機效應(yīng)模型，合并結(jié)果為0.21 (0.15-0.26)。
圖2中的數(shù)據(jù)是通過比值比計算的，因此需要轉(zhuǎn)換，同樣的，由于異質(zhì)性很大，采用隨機效應(yīng)模型。
效應(yīng)指標(biāo)的轉(zhuǎn)換：
Pt=OR/(1+OR)=0.20/(1+0.20)= 0.17，
95%CI下限轉(zhuǎn)換：
LL=LLOR/(1+LLOR)=0.11/(1+0.11)=0.10，
95%CI上限轉(zhuǎn)換：
UL=ULOR/(1+ULOR)=0.38/(1+0.38)=0.28,
因此方法2合并結(jié)果為：0.17 (0.10-0.28)。
兩個方法的結(jié)果有所不同，哪個更準(zhǔn)確呢？在本例中，方法一更準(zhǔn)確。因為數(shù)據(jù)符合方法一的應(yīng)用條件。
下面也給大家展示一下Stata的結(jié)果
