Review_Manager_5實例分析

1、Review Manager 5.1實例操作講解Review Mannager軟件簡介實例詳解軟件操作步驟森林圖及漏斗圖結果分析Review Manager 軟件簡介軟件簡介Review Manager 是Cochrane協(xié)作網(wǎng)出品的免費Meta分析軟件，它和Cochrane的Archie數(shù)據(jù)庫一起組成Cochrane信息管理系統(tǒng)（ Cochrane Information Management System ,IMS）。注冊成為Cochrane評價小組的成員后，評價者就可利用Revman進行Cochrane系統(tǒng)評價的準備和維護，如不注冊，也可應用該軟件，但是完成后的評價不能進入Cochran

2、e系統(tǒng)評價資料庫。作為Cochrane協(xié)作網(wǎng)的系統(tǒng)綜述協(xié)作軟件，Revman已內(nèi)置系統(tǒng)綜述的模板，評價者只需要按要求填寫即可。Review Manager 5.1為例進行實例講解為例進行實例講解通過Revman軟件分析結果，評價針刺治療慢性前列腺炎的有效性，數(shù)據(jù)及資料來源于中國知網(wǎng)，下載符合要求的RCT文獻數(shù)4篇。資料提取如下：發(fā)表年份作者研究質(zhì)量評估試驗組對照組有效總數(shù)有效總數(shù)2011陳鵬典313230322011陳云龍283023302011文翠芬748446742011朱 偉43462329新建一個系統(tǒng)評價,File-New點擊NEXT選擇系統(tǒng)評價的類型：Intervention rev

3、iew 干預評價Diagnostic test accuracy review診斷試驗精確評價Methodology review方法學評價Overview of reviews同類綜述評價輸入系統(tǒng)評價的標題以針刺治療慢性前列腺炎隨機對照臨床研究為例，在此輸入：適合Meta分析的題材：Meta分析最適用于針對同一主題的RCT文獻，這類文獻的綜合分析結果較為可靠，單個文獻的質(zhì)量直接決定了Meta分析的價值。選擇系統(tǒng)評價的類型Full review全文，Protocol草案點擊Finish,彈出如下界面：添加納入研究點擊大綱面板中Studies and reference (研究和參考文獻)旁邊鑰

4、匙圖標，再次點擊References to studies（研究的參考文獻）旁的鑰匙圖標，在Included Studies（納入的研究）點擊鼠標右鍵，選擇Add study（添加研究）。輸入研究名稱：作者+年份（作者與年份通過空格隔開）選擇研究文獻來源：Published data only (unpublished not sought)已發(fā)表研究（未檢索未發(fā)表）Published and unpublished data已發(fā)表和未發(fā)表研究Unpulished data only未發(fā)表研究Published data only (unpublished sought but not use

5、d)已發(fā)表研究（檢索但未包含未發(fā)表研究）添加研究識別碼：如果經(jīng)過注冊的臨床試驗有唯一的注冊碼。這里我們不填加，繼續(xù)點擊Next繼續(xù)添加下一個研究，選擇Add another study in the same section點擊Continue,依照上述方法，繼續(xù)將剩余三項研究添加進去。將四項研究全部添加完成后，可以看到在Included stydies里顯示出了已經(jīng)添加的研究：添加比較：在Data and analysises上點擊鼠標右鍵，選擇Add comparison在彈出的對話框里輸入比較名稱，點擊Next添加結局：這里選擇Add an outcome under the new c

6、omparion,點擊Continue選擇數(shù)據(jù)類型：Dichotomous二分類變量（定性資料），錄入時需要輸入各組發(fā)生該事件或結局的人數(shù)與各組的總人數(shù)。Continuous連續(xù)性變量（定量資料），錄入時需要輸入各組的例數(shù)，結局指標的均數(shù)及標準差。O-E and variance期望方差法資料，罕見情況下涉及。Generic inverse variance倒方差法資料，罕見情況下涉及。輸入結局名稱：針刺治療前列腺炎臨床隨機對照研究文獻的Meta分析組標簽分別輸入：治療組和對照組選擇分析方法：效應量：是指臨床上有意義的值或改變量。連續(xù)型變量資料連續(xù)型變量資料(Continuous)常用的效應指

7、標包括：WMD(weighted mean difference,加權均數(shù)差)和SMD（standardized mean difference,標準化均數(shù)差）效應指標的選擇：如果數(shù)據(jù)資料為每一次試驗中采用同一種標準化方法測量得出，則使用WMD，比如，身高、血壓、生化指標等。若各試驗數(shù)據(jù)采用不同的測量工具用不同的測量單位記錄數(shù)據(jù)時，則用SMD，例如，同一種疾病多種設計不同的評分量表的情況。連續(xù)型變量資料統(tǒng)計分析方法有：方差倒數(shù)權重法Inverse variance、D-L法（DerSimonian-Laird）二分類變量資料常用效應量指標有：比值比OR（Odds ratio）、相對危險度RR(

8、Relatve risk)、危險度差值RD（Risk difference）。OR是指病例組有無暴露于某種危險因素的比值與對照組有無暴露于同一危險因素的比值之比(A/B)/(C/D)。EXRR是指暴露于某種危險因素的觀察對象發(fā)病危險度與低暴露或非暴露的觀察對象的發(fā)病危險度之間的比值(A/A+B)/(C/C+D) EXRD是指暴露于某種危險因素的觀察對象發(fā)病危險度與低暴露或非暴露的觀察對象的發(fā)病危險度之間的差值(A/A+B)-(C/C+D) 效應指標的選擇：OR目前常用于病例對照研究（回顧性的病因學分析）；RR適用于隊列研究，隨機對照試驗（前瞻性）；RD也適用于隨機對照試驗（前瞻性）。二分類變量

9、資料常用的分析方法有：方差倒數(shù)權重法Inverse variance、M-H法(Mantel-Haenszel)、Peto法、D-L法（DerSimonian-Laird）M-H法只適用于有四格表資料的二分類變量 的研究結果 。是一種分層分析方法。常見的合并效應量計算方法的選擇常見的合并效應量計算方法的選擇資料類型合并效應量統(tǒng)計模型計算方法分類變量OR固定方差倒數(shù)權重法、M-H法、Peto法隨機D-L法RR或RD固定一般方差法、M-H法隨機D-L法數(shù)值變量WMD或SMD固定方差倒數(shù)權重法隨機D-L法結果輸出選項Totals中可以選擇顯示組和亞組或亞組或不顯示組和亞組。Study confide

10、nce interval（研究置信區(qū)間）可設定計算納入研究效應量的90%、95%、和99%的置信區(qū)間。Total confidence interval（總體置信區(qū)間）可設定計算總體效應量的90%、95%、和99%的置信區(qū)間。圖表細節(jié)設定：Left/Right graph label可設定坐標軸下方試驗組與對照組標簽名稱。Scale(效應范圍)可改變坐標軸上的效應范圍。Sort By(研究文獻排列順序)，可按照文獻名稱、年份、權重、效應量、偏移風險以及用戶自定義順序排序。為結局添加相關研究這里選擇 Add study data for the new outcome為結局添加研究數(shù)據(jù)，點擊Co

11、ntinue選擇納入研究按住Ctrl鍵，選擇全部4個研究，點擊Finish根據(jù)之前的表格，在表中輸入數(shù)據(jù)：森林圖和漏斗圖繪制點擊 得到森林圖，點擊 得到漏斗圖。森林圖Study or subgroup組和亞組下面是研究。Events該組發(fā)生結果或結局的人數(shù)，Total是該組的總人數(shù)。Weight權重，各納入研究在合并效應量時所占的權重。M-H表示采用M-H分析法。Fixed固定效應模式。95%CI效應量95%的置信區(qū)間。圖中方塊 研究效應量的點估計值，大小表示每個研究的權重，方塊兩邊延伸出去的直線表示效應量的置信區(qū)間，線段越長，置信區(qū)間越寬，結果越不精確，反之亦然。0的垂直線為無效線，若研究的

12、置信區(qū)間與無效線相交，表示該項研究效應量無統(tǒng)計學意義，反之，有統(tǒng)計學意義。菱形 代表合并效應量，菱形的重心是合并效應的點估計值，寬是合并效應量的置信區(qū)間。Review Manager 軟件分析結果解釋對Meta2分析的森林圖的統(tǒng)計學意義和臨床應用做了較為詳細的解釋:當統(tǒng)計指標比值比、相對危險度、加權均數(shù)差和標準化均數(shù)差的95 %可信區(qū)間橫線與森林圖的無效線(橫坐標刻度為1 或0) 相交時,試驗組的效應量等于對照組,試驗因素無效; 當其95 %可信區(qū)間橫線不與森林圖的無效線相交且落在無效線右側時,試驗組的效應量大于對照組;當其95 %可信區(qū)間橫線不與森林圖的無效線相交且落在無效線左側時,試驗組的

13、效應量小于對照組。值得臨床研究者注意的是,當試驗組效應量大于對照組時,因研究事件性質(zhì)不同而臨床意義截然相反;同樣,當試驗組效應量小于對照組時其臨床意義亦然。需要注意：無論是二分類變量的指標ORRR，還是連續(xù)性變量的指標WMDSMD，若置信區(qū)間落在無效線的右側，則表示試驗組的效應量大于對照組。若某研究的置信區(qū)間落在無效線的左側，則表示試驗組的效應量小于對照組。例如：本例中合并效應量落在無效線的右側，表明試驗組的效應量（針刺治療前列腺炎的有效率）大于對照組的效應量（藥物治療前列腺炎的有效率），又因為研究為“有利事件”，所以表明試驗組的實驗因素會增加有利事件的發(fā)生。若研究為無效率 、死亡率、某疾病的

14、癥狀積分等為不利事件時，合并效應量落在無效線的右側(試驗組的效應量大于對照組的效應量)，表明該實驗因素會增加“不利事件”的發(fā)生率。當某研究RR 的95 %CI 包含了1 ,即在森林圖中其95 %CI 的橫線與無效豎線相交時,可認為試驗組發(fā)生率與對照組發(fā)生率相等,試驗因素無效。當某研究RR 的95 %CI 上下限均 1 ,即在森林圖中,其95 %CI 橫線不與無效豎線相交,且該橫線落在無效線右側時, 可認為試驗組的發(fā)生率大于對照組的發(fā)生率, 若研究者所研究的事件是不利事件(如發(fā)病、患病、死亡等) 時, 試驗組的試驗因素會增加該不利事件的發(fā)生, 試驗因素為有害因素(危險因素) ; 若研究者所研究的

15、事件是有益事件(如有效、緩解、生存等) 時, 試驗因素會增加該有益事件的發(fā)生,試驗因素為有益因素。 當某研究的95 %CI 上下限均0.1，異質(zhì)指數(shù)I=22%，表明無異質(zhì)性。CochraneQ檢驗：本質(zhì)為卡方檢驗，異質(zhì)性定性分析的方法，也是RevMan默認進行的計算方法，此法敏感性不高，多數(shù)人主張取顯著性水平=0.1以提高其敏感性，P0.1表示研究間無統(tǒng)計學異質(zhì)性，相反，P50存在實質(zhì)性的異質(zhì)性。對于同質(zhì)性好的研究宜采用固定效應模型分析，對于存在較明顯異質(zhì)性的研究，應采用隨機效應模型合并，隨機效應模型計算的可信區(qū)間較寬，因此，結果更為“保守”。漏斗圖漏斗圖（Funnel plots）是從直觀上識別發(fā)表偏倚的方法。橫坐標為原研究的效應量，若為連續(xù)性變量可直接用原始測量值，若為關聯(lián)性指標可用自然對數(shù)轉換后的值?？v坐標為原研究的樣本量或標準誤或精確度（標準誤的倒數(shù)）。樣本量越小，分布越分散，樣本量大，分布越集中。若沒有偏倚，呈對稱的漏斗狀。相反，圖形不對稱有偏向，表示存在偏倚。謝謝！某中學發(fā)生一起因飲水引起的甲型肝炎爆發(fā)，經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，該校部分學生有生飲自來水的習慣，34名甲肝患者中有22人生飲自來水；而1449名健康學生中，生飲自來水的有255人，試估計該中學甲肝發(fā)病與生飲自來水的比值比。比值比OR=病例組暴露的比值/對照組暴露的比值=（22/