對于有序數(shù)據(jù)的資料，采用經(jīng)典的Meta分析方法較難處理，在實(shí)際中我們會遇到有序分類的數(shù)據(jù)，例如療效（無效、有效、顯效、痊愈）。

根據(jù)Cochrane手冊，有序分類數(shù)據(jù)的處理方法有兩個：

一是可以選取適當(dāng)?shù)那懈铧c(diǎn)，將數(shù)據(jù)合并為二分類數(shù)據(jù)（這是很多文獻(xiàn)常用方法）；

二是通過計(jì)分轉(zhuǎn)化為連續(xù)型數(shù)據(jù)，但這樣難以利用全部資料的信息。

有研究認(rèn)為，當(dāng)有序變量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為二分類數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)由“高級”向“低級”轉(zhuǎn)化，這個過程中可能損失很多有用的信息，而轉(zhuǎn)化為連續(xù)型數(shù)據(jù)，在很多情況下對結(jié)果是很難解釋的[1]。

那么，利用有序變量數(shù)據(jù)進(jìn)行meta分析，還可以怎么處理呢？有一種基于累積比數(shù)模型的分析方法[2]，但是文獻(xiàn)介紹的是基于SAS軟件的操作，對于初學(xué)者而言，SAS的操作是比較困難的。這可怎么辦？

小case啦！方法總比問題多，我們可以用SPSS和RevMan實(shí)現(xiàn)這一過程。

累積比數(shù)模型也就是有序logit模型(ordinal logit mode1)，是二分類logit模型的擴(kuò)展，主要用于處理反應(yīng)變量為有序分類變量的資料，該模型對資料要求相對不嚴(yán)，解釋變量可以是連續(xù)型數(shù)據(jù)，也可以是無序分類變量或有序分類變量，此法適用范圍較為廣泛[3-4]。

Meta分析的步驟

本文基于累積比數(shù)模型以實(shí)例說明用兩步法對有序數(shù)據(jù)進(jìn)行Meta分析的步驟：

第一步，以累積比數(shù)模型，采用SPSS計(jì)算產(chǎn)生每個研究的效應(yīng)量及其標(biāo)準(zhǔn)誤；

第二步，采用RevMan的GenericInverse Variance方法來實(shí)現(xiàn)Meta分析。

下面將介紹具體的操作過程：

第一步，計(jì)算每個研究的效應(yīng)量及其標(biāo)準(zhǔn)誤

數(shù)據(jù)來源《有序數(shù)據(jù)的Meta分析方法及SAS實(shí)現(xiàn)》一文中的數(shù)據(jù)，中西醫(yī)結(jié)合治療咳嗽變異性哮喘的療效，治療組干預(yù)措施為宣肺止咳中藥+用西藥，對照組為單純西藥，共11個符合標(biāo)準(zhǔn)的研究（表1）。

我們把每一個研究的數(shù)據(jù)錄入SPSS，其中變量“組別”中，2代表治療組，1表示對照組，變量“療效“中1代表臨床控制，2代表顯效，3代表有效，4代表無效，變量“例數(shù)”是對應(yīng)組中的人數(shù)（如圖1）。?????

對變量“例數(shù)”進(jìn)行加權(quán)，然后進(jìn)行有序的Logisti回歸，Dependent選入變量“療效”，F(xiàn)actor(s)選入變量”組別”，得到結(jié)果第一個研究的效應(yīng)量(1ogor)及其標(biāo)準(zhǔn)誤(selogor)為1.335和0.500，其含義為，與對照組相比，治療組療效提高一個及一個以上的等級(如由“有效”提高到“臨床控制”)的可能性增加了279.6%(e^1.335-1)，同樣的利用SPSS可以得到其他研究的效應(yīng)量及其標(biāo)準(zhǔn)誤（表2）。

注意：原文中“霍會愛,2008”和“武慧,2008”兩個研究的效應(yīng)量和標(biāo)準(zhǔn)誤計(jì)算有誤，已用SPSS和SAS軟件驗(yàn)算。

第二步，RevMan完成meta分析

采用RevMan的Generic Inverse Variance方法來實(shí)現(xiàn)Meta分析，在RevMan軟件中，錄入已經(jīng)計(jì)算出的效應(yīng)量和對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)誤。

在“Data and analyses”部分添加研究“Add Comparison”，在Name部分可以輸入“中西醫(yī)結(jié)合治療咳嗽變異性哮喘隨機(jī)對照試驗(yàn)”，點(diǎn)擊“Finsh”就出現(xiàn)了我們建立的Comparison。

然后添加具體的結(jié)局“Add Outcome”，在Data Type部分選擇“Generic Inverse Variance”，然后點(diǎn)擊Next，在Name部分輸入“療效”，然后繼續(xù)點(diǎn)擊Next，出現(xiàn)New Outcome Wizard，在Effect Measure部分選擇Odds Ratio，其余的部分默認(rèn)，然后可以點(diǎn)擊完成（其它部分選擇系統(tǒng)默認(rèn)）。

這樣就添加了“療效”這個結(jié)局，繼續(xù)添加相關(guān)的研究，一共11個，全部添加進(jìn)去。出現(xiàn)療效的這一界面，然后在log[Odds Ratio]和SE中添加相應(yīng)的研究中的數(shù)值即可。

這樣結(jié)果就出現(xiàn)了，我們可以選擇隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型，也可以用漏斗圖來判定發(fā)表偏倚，這樣整個分析就完成了。

點(diǎn)擊右上方的森林圖和漏斗圖標(biāo)志，可以把結(jié)果保存成EPS，PNG和PDF等格式的。從結(jié)果中我們發(fā)現(xiàn)，Heterogeneity: Tau2 = 0.00; Chi2 = 5.62, df = 9 (P =0.78); I2 = 0%，適合用固定效應(yīng)模型, 合并結(jié)果有OR=3.20, 95%CI: 2.39- 4.28。證明治療組與對照組相比，治療組療效提高一個及一個以上的等級的可能性是對照組的3.20倍。

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本文主要介紹了運(yùn)用二步法，基于累積比數(shù)模型，采用SPSS和RevMan軟件來實(shí)現(xiàn)有序數(shù)據(jù)的Meta分析，本質(zhì)上和《有序數(shù)據(jù)的Meta分析方法及SAS實(shí)現(xiàn)》一文是一致的。

然而，在原文中有兩個研究計(jì)算效應(yīng)量和標(biāo)準(zhǔn)誤的結(jié)果是不準(zhǔn)確的，使得結(jié)果上略有差異。大家也可以親自計(jì)算一下，看下結(jié)果如何。

參考文獻(xiàn)：

1.方積乾.?衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)(第6版) [M].?北京:人民衛(wèi)生出版社,2008,7.

2.張?zhí)灬??熊茜.有序數(shù)據(jù)的Meta分析方法及SAS實(shí)現(xiàn)[J].循證醫(yī)學(xué),2012,12(2): 125-128.

3.唐俐玲,翟曉紅,王萍,等.?累積比數(shù)logit模型在有序資料中正確應(yīng)用[J].徐州醫(yī)學(xué)院學(xué)報, 2010, 30(9):577-579.

4.陳佩珍,陳峰.累積比數(shù)比logistic回歸在醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用[J].南通醫(yī)學(xué)院學(xué)報，2001,21(2):140-142