Revman5.3軟件操作 最新.

1、Revman軟件操作,主要內(nèi)容,Revman軟件的下載與文章新建 二分類變量資料的Meta分析實現(xiàn) 連續(xù)變量資料的Meta分析實現(xiàn) 亞組分析的構(gòu)建 漏斗圖與森林圖的解讀 敏感性及異質(zhì)性分析,Revman軟件的下載與安裝,Review Manager（簡稱 RevMan）是國際 Cochrane 協(xié)作網(wǎng)為系統(tǒng)評價（systematic review）工作者所提供的專用軟件，是 Cochrane 系統(tǒng)評價的一體化、標準化軟件。下載地址： http:/www.cochrane.es/Download/Files/revman.htm /software/r

2、evman.htm http:/www.cc-,打開Revman軟件，點擊“create a review”新建一個Meta分析,診斷準確性系統(tǒng)評價,為研究取一個名字,Protocol 是制作cochrane review 時候用的，其他時候不用，所以選“full review”,點finish,左邊為revman的功能區(qū)，右邊則為主體區(qū),左邊可以看到5把“鑰匙”，點擊第1把Review information 可以修改這個review的基本信息,點擊第2把“鑰匙” main text ,可以看到這個Review 的提綱，初學(xué)者可以參照來寫,第3把鑰匙 tables 表格區(qū)。主要有兩個功能：1

3、.各個研究的特點和偏移；2.呈現(xiàn)Summary of finding tables。,Data and analysis 是Revman的核心，統(tǒng)計和計算都在這里,Figures，圖片區(qū)，納入研究的流程圖和偏移風(fēng)險圖都在這里，此外，其他區(qū)基本不用,先點擊Studies and refrences，然后點 Add Study，則可以開始錄入研究,點擊 studies and refrences,然后點擊右邊的 Add Study,自動跳轉(zhuǎn)到這個界面，輸入研究者名字和年份，如 Jack 2007,連續(xù)默認“next”，則會出現(xiàn)如圖界面，如所有研究都已錄入完畢，則選擇“nothing”，若還需錄入新

4、的研究，則選擇第3項添加另一個研究到這里,第二部分 二分類變量資料的Meta分析實現(xiàn),概述,有些變量的測量結(jié)果只有兩種類別，譬如：男性和女性、有效與無效、生或死等等，這種按事物的某一性質(zhì)劃分的只有兩類結(jié)果的變量，稱為二分類變量 Meta分析中，二分類變量匯總的是發(fā)生率、死亡率、 有效率這些數(shù)據(jù),完成一個Meta分析的數(shù)據(jù)合并，需要進行至多三層工作： 第一層是“Comparison”，代表的是一個對比（試驗組vs對照組） 第二層是“Outcome”，代表對比的是什么（結(jié)局指標） 第三層是“Subgroup”，亞組分析時才會用到，可以沒有,研究全部錄入后，就來到數(shù)據(jù)區(qū)：Data and analy

5、sis,開始數(shù)據(jù)分析，點Add comprison,為這個對比取一個名字，如“A vs B”,比較已經(jīng)建好，Add outcome,點“Dischotomous”，然后 next,為這個結(jié)果取一個名字，如這個結(jié)果是分析安全性，如：Safety,這一界面主要選擇： 1.統(tǒng)計學(xué)方法 2.統(tǒng)計模型 3.統(tǒng)計指標,統(tǒng)計學(xué)方法 Peto：只能用于二分類變量里的OR值 MH法：只能用于二分類變量 IV法：連續(xù)型變量和二分類變量都可以,效應(yīng)模型的選擇 FE：固定效應(yīng)模型，當(dāng)納入的各研究間異質(zhì)性較好，即P值0.1或I250%時，可以用； RE：隨機效應(yīng)模型，通用,效應(yīng)指標的選擇 OR：比值比，萬金油，可用于所

6、有的二分類變量的研究 RR：相對危險度，僅用于隊列研究和RCT RD：率差，僅用于隊列研究和RCT,Left/Right Gragh Lable:試驗組和對照組的標簽，可以自定義一下 Scale：森林圖的尺度，默認100,Sort By：研究的排序方法，一般選第一個，選Study ID的首字母進行排序,全部設(shè)置完畢點Nothing,然后 finish,Outcome就建好了，點擊它,可以看到這個outcome現(xiàn)在還是空的,這時需要點擊右上角 添加研究，,選擇這個outcome所需納入的研究，然后Finish,分別將每個研究試驗組及對照組事件數(shù)及樣本量錄入,譬如這個原始數(shù)據(jù)，對應(yīng)相應(yīng)的研究，將數(shù)

7、據(jù)直接復(fù)制進去,統(tǒng)計方法是MH,95%可信區(qū)間,總OR值的統(tǒng)計學(xué)檢驗（Z檢驗）結(jié)果，總OR值的P值,下面來介紹一下這幾個小按鈕的功能,這個按鈕可以用來添加新的研究,這個按鈕可以切換效應(yīng)指標，也就是OR、RR、RD,這個按鈕可以切換效應(yīng)模型，即RE(隨機效應(yīng)模型)、FE(固定效應(yīng)模型），鼠標點擊即可完成切換,這個按鈕是用來打開森林圖的,這個按鈕是用來打開漏斗圖的,這個按鈕是可打開計算器,這個 可以設(shè)置這個Outcome的所有條件，包括分析方法、分析數(shù)據(jù)類型、細節(jié)、圖表等,第三部分 連續(xù)型變量資料的Meta分析實現(xiàn),概述,連續(xù)型變量：有具體數(shù)值的數(shù)據(jù)，如：身高、體重、腫瘤直徑、血糖、血氧等 Met

8、a分析中，連續(xù)型變量是身高、體重、血壓、淀粉酶等數(shù)據(jù)，描述這樣的數(shù)據(jù)，需要三個元素：均數(shù)、標準差和樣本量,在做二分類變量的時候研究已經(jīng)錄入完畢，再次來到數(shù)據(jù)區(qū)：Data and analysis,然后“Add Comparison”,為這個新的“Comparison”取一個名字，如“C VS D”,然后Next,點“Nohing”,然后Finish,新的比較就建好了,接下來，Add Outcome,點“Continuous”，然后 next,為這個結(jié)果取一個名字，如：Length of ICU stay,又到了選擇統(tǒng)計方法、效應(yīng)指標、效應(yīng)模型這一頁，其和二分類變量有所區(qū)別,效應(yīng)模型，同二分類變

9、量 FE：固定效應(yīng)模型，當(dāng)納入的各研究間異質(zhì)性較好，可以用； RE：隨機效應(yīng)模型，通用,所以這里選擇IV法，RE模型，MD值，然后Next,總可信區(qū)間的選擇,一般全部選擇默認，然后next,全部設(shè)置完畢點Nothing,然后 finish,這個Outcome就建好了，雙擊它,和二分類變量一樣，現(xiàn)在這個outcom現(xiàn)在還是空的,點擊右上角 添加研究，,選擇需要納入的研究,和二分類變量一樣，將相應(yīng)的數(shù)據(jù)Copy進來，結(jié)果自動生成,各組研究的MD值及95%可信區(qū)間,各組研究的均數(shù)、標準差及樣本量,合并總的MD值及95%可信區(qū)間,兩組研究的樣本量,總MD值的統(tǒng)計學(xué)檢驗（Z檢驗）結(jié)果，總MD值的P值,異

10、質(zhì)性檢驗：P0.0001，I2=99%，說明具有較高的異質(zhì)性,第四部分 亞組分析的實現(xiàn),亞組分析 亞組分析是處理異質(zhì)性的常用方法，可以按照研究方案、研究質(zhì)量，人種等進行分組,用種族進行亞組分析,添加一個新的“Outcome”,為這個研究取一個名字,全部選擇默認，然后Next,全部默認，然后Next,選擇默認，Next,點Nothing,然后Finish,取一個名字“亞裔”,選擇添加一個新的亞組，Continue,起另一個名字，叫“高加索裔”，然后Finish,這個亞組就建好了，點擊“Subgroup“,點擊“Asian”,然后點擊右上鍵的 添加研究,將亞裔的研究添加進去,添加“高加索裔”的研究

11、,每個亞組的研究都納入了，然后將相應(yīng)的數(shù)據(jù)拷貝進來,結(jié)果自動生成，還有可愛的森林圖,森林圖導(dǎo)出后是這樣的,第五部分 森林圖和漏斗圖的解讀,森林圖,先打開森林圖,橫線代表研究結(jié)果的可信區(qū)間，即此研究真實存在的范圍。 橫線越長，樣本量越小，結(jié)果越欠可靠 橫線越短，樣本量越大，結(jié)果越可靠,這個菱形代表合并后的結(jié)果,這條直線叫無效線，將圖一分為二，用于判定統(tǒng)計結(jié)果有無統(tǒng)計學(xué)意義。若菱形與該直線相交，則代表兩組的差異無統(tǒng)計學(xué)意義,如果效應(yīng)量是OR、RR值，這條直線代表1，即比值相等 如果效應(yīng)量是MD、SMD、RD值。這條直線代表0，即差值為零,菱形與直線不相交： 如果效應(yīng)量是OR、RR,，菱形落于直線右

12、側(cè)，即比值大于1，說明實驗組發(fā)生事件多于對照組，落于左側(cè)則相反 如果效應(yīng)量是MD、SMD、RD值。菱形落于直線右側(cè)，說明試驗組的指標大于對照組，落于左側(cè)則相反,若菱形與直線不相交： 落于右側(cè)：說明試驗組事件較多，對于有效、治愈等有利事件，試驗組發(fā)生較多，效果較好；對于死亡、復(fù)發(fā)等不利事件，試驗組發(fā)生較多，效果更差； 落于左側(cè)則相反,森林圖與異質(zhì)性： 森林圖顯示了各個研究的效應(yīng)量和可信區(qū)間，若各研究間可信區(qū)間有較少重疊，則可能存在異質(zhì)性,點擊這個 將圖片“另存為”,選擇一個格式保存，就可以用于雜志的發(fā)表， 一般選擇PDF格式，清晰度好,漏斗圖,打開漏斗圖 漏斗圖可用來識別發(fā)表偏移和其他偏移 優(yōu)點

13、是直觀 缺點是主觀，不同的人判讀結(jié)果不同,繪制漏斗圖至少需要納入10項研究。若小于10項，研究數(shù)太少，檢驗效能不足，難以評定漏斗圖的對稱性,理想的漏斗圖如左圖所示： 大樣本研究集中地分布于圖形上方 小樣本研究分散地分布于圖形下方 形似漏斗，所以叫做漏斗圖,如果存在發(fā)表偏移，如一些陰性結(jié)果未能發(fā)表，漏斗圖就會出現(xiàn)缺角，如左圖的右下角,漏斗圖與異質(zhì)性: 漏斗圖常用于發(fā)表偏移的識別，然而，引起漏斗圖不對稱的原因很多，發(fā)表偏移也是其中之一 漏斗圖可大致了解各研究間是否存在異質(zhì)性,這兩條斜線是漏斗圖的95%可信區(qū)間 理想情況下，漏斗圖中應(yīng)有95%的點落在這個區(qū)間內(nèi)，提示可能不存在異質(zhì)性，如果有更多的點落

14、在外面，則提示可能存在異質(zhì)性,點擊 將圖 片另存為,第六部分 異質(zhì)性和敏感性分析,異質(zhì)性,理想狀態(tài)下，一個Meta分析應(yīng)該相當(dāng)于一個大型的多中心研究，納入的各項研究應(yīng)該是同質(zhì)的 研究內(nèi)的變異是相似的，各項研究應(yīng)該是指向同一個結(jié)果的 然后，由于研究人員、對象、地點、條件、種族等的不同，研究間的異質(zhì)性是“絕對”存在的,異質(zhì)性的評價方法,森林圖和漏斗圖法，前面已經(jīng)說過了，這兩種方法雖然直觀但不客觀，下面來看Q統(tǒng)計量及I2統(tǒng)計量,Revman提供兩種異質(zhì)性檢驗的方法1. Q值檢驗2. I2檢驗,對于Q值統(tǒng)計量檢驗，主要看P值1. P值0.1,無異質(zhì)性2. P值0.1,有異質(zhì)性,I2取值范圍為0%至10

15、0%對于I2統(tǒng)計量檢驗，判定異質(zhì)性的方法主要有兩種：,異質(zhì)性的處理方法,1.檢查納入研究的原始數(shù)據(jù)是否正確，檢查提取數(shù)據(jù)的方法是否正確,2.若異質(zhì)性來源于種族、劑量或療程等可采用亞組分析或者Meta回歸,3.敏感性分析，了解異質(zhì)性來源,就像尋找過敏原一樣，敏感性分析就是找到哪一個因素，哪一個研究對異質(zhì)性的影響最大,4.仍然無法解釋產(chǎn)生異質(zhì)性原因，可以采用隨機效應(yīng)模型進行合并,5.放棄Meta分析誤導(dǎo)的結(jié)果比沒有結(jié)果更糟,研究間的異質(zhì)性無法得到合理的解釋 研究的合并結(jié)果沒有臨床意義 沒有足夠的、真實的相關(guān)研究結(jié)果,敏感性分析,敏感性分析是為了了解meta分析的穩(wěn)定性，雖然敏感性分析不是一種統(tǒng)計學(xué)方法，但有幾種方法可以進行敏感性分析，進而分析Meta分析的穩(wěn)定性，包括： 剪補法 失安全系數(shù)法 去除單項研究法 選擇模型分析法,針對