RevMan5最新内部资料.pdf
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RevMan5实例图解目录Meta分析简介.2ReviewManager(RevMan)软件简介.3一、创建一个新的系统评价.31、新建一个系统评价.32、选择系统评价类型.43、输入系统评价的标题.54、选择系统评价的类型.5二、添加纳入研究.71、展开面板.72、添加纳入研究.73、输入研究名称.84、选择研究来源.95、输入研究发表年份.106、添加研究识别码.117、添加下一个纳入研究.128、添加全部纳入研究.139、完成纳入研究的添加.1310、展开面板.14三、添加比较和结局.141、添加比较.142、输入比较名称.153、添加结局.164、选择数据类型.175、输入结局名称.176、选择分析方法.187、为结局添加相关研究.198、选择纳入研究.20四、森林图和漏斗图的绘制.211、在表中输入数据.222、绘制森林图.223、绘制漏斗图.234、调整图像.235、森林图和漏斗图的解读.26Meta分析简介随着科学技术的不断发展和互联网的普及,全世界的医学期刊每年大约刊登200万学术论文。
临床医生和研究人员由于时间和资源有限不能全面及时掌握医学信息。
因此,对原始文献的结果进行综合分析的需求应运而生。
Meta分析是对具有相同研究目的的多个独立研究结果进行系统分析、定量综合的一种研究方法。
该方法源于Fisher1920年“合并P值”的思想,1976年,心理学家Glass进一步将之发展为“合并统计量”,并首次将这类分析命名为“Meta-analysis”,国内也称“荟萃分析”。
经过多年发展,Meta分析已经成为循证医学对文献资料进行系统综述的基本统计方法,广泛应用于医学研究的各个领域,包括病因研究、临床试验、诊断、治疗和预后研究等等。
ReviewManager(RevMan)软件简介ReviewManager(RevMan)是Cochrane协作网出品的免费Meta分析软件,它和Cochrane的Archie数据库一起组成Cochrane信息管理系统(CochraneInformationManagementSystem,IMS)。
注册成为Cochrane评价小组(CochraneReviewGroup,CRG)的成员后,评价者就可利用RevMan进行Cochrane系统评价的准备和维护,如不注册,评价者还是可以利用RevMan进行Cochrane系统评价的准备和维护,但是完成后的系统评价不能进入Cochrane系统评价资料库(TheCochraneDatabaseofSystematicReviews,CDSR)。
作为Cochrane协作网的系统综述写作软件,RevMan已内置Cochrane系统综述的模板,评价者只需按Cochrane系统评价员手册(CochraneHandbook)的要求逐一填写便可。
RevMan目前可供下载有三个版本RevMan4.2、RevMan4.3和RevMan5。
Cochrane协作网目前强制要求使用RevMan5,RevMan5于2008年3月14日发表,最新的一次更新在2010年9月15日,版本号为5.0.25。
下载地址:
RevMan5:
http:
/ims.cochrane.org/revman/downloadRevMan4.3:
http:
/www.cochrane-net.org/download/revman/revman43.exeRevMan4.2:
http:
/www.cochrane-net.org/download/revman/revman42.exe一、创建一个新的系统评价1、新建一个系统评价从菜单选择File(文件)New(新建)点击Next(下一步)2、选择系统评价类型在此我们选择Interventionreview(干预评价)点击Next(下一步)注:
于RevMan4系列相比,RevMan5除了支持Cochrane干预评价(CochraneInterventionreview)外,还增加了对Cochrane方法学评价(CochraneMethodologyreview)、Cochrane诊断试验评价(CochraneDiagnostictestaccuracyreview)和Cochrane同类系统评价(CochraneOverviewofreviews)的支持。
3、输入系统评价的标题以4项关于高氟区与低氟区女童第二掌骨皮质厚度(mm)的研究为例,在此输入“HighFluorineversusLowFlurorineforCCT”。
(此处不支持中文输入)注:
什么样的题材适合作Meta分析?
选题是Meta分析重要环节之一,从一定程度上来说,选题直接决定了该Meta分析的价值。
Meta分析十分适用于针对同一主题的RCT(临床随机化对照试验)的综合分析,因为这类试验严格遵循随机化原则,处理组和对照组之间可比性好,综合分析的结果较为可靠,所以针对RCT的Meta分析也是最常见的。
近年来,Meta分析也广泛应用于非试验研究上,如病例对照研究和队列研究,这些研究结果往往不一致,但是暴露因素可能的健康影响效应具有重要的卫生学意义,需要对这类结果进行综合分析。
总之,一个好的选题应立足于专业实际并具有一定的指导价值。
4、选择系统评价的类型在此我们选择Fullreview(全文)点击点击Finish(完成)弹出界面如下:
二、添加纳入研究1、展开面板点击大纲面板中Studiesandreference(研究和参考文献)旁的钥匙图标,再次点击Referencestostudies(研究的参考文献)旁的钥匙图标,如下图:
2、添加纳入研究右键点击Includestudies(纳入研究)选择AddStudy(添加研究)注:
由于Meta分析是对某一主题已有的研究进行综合分析,所以尽可能全面、系统地收集相关文献是进行文献检索的基本原则。
3、输入研究名称在此我们输入A2010点击Finish(完成)注:
研究名称通常为“作者+发表年份”,如“小王2010”。
(此处支持中文输入)4、选择研究来源接受默认选项,点击Next(下一步)注:
可以选择四种来源:
已发表研究(未检索未发表研究)已发表研究和未发表研究未发表研究已发表研究(检索但未包含未发表研究)5、输入研究发表年份接受默认选项,点击Next(下一步)注:
文献检索策略:
常用的检索词:
主题词和关键词。
关键词在计算机检索系统中得到广泛应用,最大的优点是词语可以直接取自最新文献,但是不对文献的实质内容作分析,与主题词相比,检索的准确性要差一些。
文献检索方式:
用数据库和网上资源检索筛选文献信息,再辅以手工检索是Meta分析收集文献的优效方法。
(常见的数据库见前面章节)检索范围:
各种电子数据库、期刊、会议论文以及未发表资料等等。
另外,论文和文献综述后面的相关参考文献也包括在内。
语种和发表年代也需要确定。
6、添加研究识别码不添加研究识别码,点击Next(下一步)注:
如经注册的临床试验有唯一的注册码。
7、添加下一个纳入研究选择Addanotherstudyinthesamesection(继续添加下一个研究)点击Finish(完成)8、添加全部纳入研究继续添加纳入研究B2010,C2010和D20109、完成纳入研究的添加添加完D2010后,选择Nothing(关闭)点击Finish(完成)10、展开面板点击Includedstudies旁的钥匙图标,展开Includedstudies,可查看4项纳入研究已添加进RevMan中。
三、添加比较和结局1、添加比较右击Dataandanalysises(数据和分析)选择AddComparison(添加比较)2、输入比较名称在此我们输入“HighFluorineversusLowFlurorine”点击Next(下一步)3、添加结局选择Addanoutcomeunderthenewcomparison(在该比较下添加结局)点击Finish(完成)4、选择数据类型选择Continuous(连续性变量)点击Next(下一步)注:
RevMan5主要对二分类资料、连续性资料进行Meta分析,对于特殊资料,RevMan采用期望方差法(O-EandVariance)和一般倒方差法(GenericInverseVariance)进行分析。
5、输入结局名称在此我们输入“CCT”6、选择分析方法接受默认选项,点击Next(下一步)注:
研究中常用的效应量指标包括:
连续型变量资料有WMD(加权均数,weightedmeandifference)和SMD(标准化均差standardizedmeandifference)。
二分类资料的效应值指标有相对危险度(relativerisk,RR)、比值比(OddsRatio,OR)、危险度差值(Riskdifference,RD)。
若为等级资料或多分类资料,由于受方法学限制,数据需要转化成上述两种类型。
生存资料的效应指标是危险比(hazardratio,HR)有时候也可当作二分类变量处理,采用RR、OR或RD。
7、为结局添加相关研究选择Addstudydataforthenewoutcome(为该结局添加研究数据)点击Finish(完成)8、选择纳入研究选择全部4个纳入研究,点击Finish(完成)注:
在正式选择文献前需要制定合格文献的纳入与排除标准,采用的标准需根据研究目的和专业意义来确定。
制定纳入和排除标准主要考虑的因素如下:
研究设计的类型如收集RCT报告,非RCT就要排除文献发表的年限和使用语言样本量和随访期限可以对样本量小的研究做出限制,避免其影响综合分析的结果;随访期的长短与结局效应有关,应根据具体情况对其进行限制。
结局测量指标应相同重复发表剔除针对同一研究人群发表的多个文献,只选其中质量最好的或样本量最大的。
信息的完整性需要评估信息的完整性,尽量不要漏掉对结果有重要影响的文献。
但是对入选文献限制的越多,文献纳入偏倚可能越大,需要权衡利弊得失。
我们总的原则是纳入分析的文献形成的样本对研究群具有代表性,同时又能控制一些偏倚对结果的影响。
四、森林图和漏斗图的绘制女童第二掌骨皮质厚度(mm)研究编号高氟区x1低氟区x2n126554645s1n2s2ABCD2.262.392.502.640.32420.31400.30500.26502.332.492.672.900.330.320.350.45*.n为样本量、x为样本均数、s为样本标准差1、在表中输入数据注:
在数据及相关信息提取前制定收集信息的信息表,主要内容包括:
文献的基本信息如发表刊物、文献名称、作者名称、发表年代等;研究的类型和方法学特征如观察性研究还是试验性研究;研究对象特征如研究人群的性别年龄和种族等基本特征,患者的诊断标准及对照的选择标准等等;干预措施和结局测量指标;Meta分析的效应指标有的可以直接从文献中获取,有的需要经过对文献中的数据进行计算后获得;样本含量等等。
2、绘制森林图点击得到森林图3、绘制漏斗图点击得到漏斗图4、调整图像点击一般选项卡:
分析方法选项卡:
分析细节选项卡:
注:
Totals(组和亚组)中可选择显示组和亚组、亚组、不显示组和亚组。
StudyConfidenceInterval(研究置信区间)可设定计算纳入研究效应量的90、95和99置信区间。
TotalConfidenceInterval(总体置信区间)可设定计算总体效应量的90、95和99置信区间。
图像选项卡:
注:
GraphLabel(图像标签)可改变坐标轴上的标签名称。
Scale(效应范围)可改变坐标轴上的效应范围。
5、森林图和漏斗图的解读StudyorSubgroup(组和亚组)下是纳入研究。
Mean为样本均数,SD为样本标准差,Total为样本量。
Weight(权重)表示各纳入研究在合并效应量时所占权重。
IV(InverseVariance)表示采用方差倒数权重法。
Fixed表示采用固定效应模型。
95CI表示效应量的95%置信区间。
常见的合并效应量计算方法资料类型分类变量合并的效应量OR统计模型固定随机固定随机固定随机计算方法方差倒数权重法;M-H法*;Peto法D-L法*RR或RDWMD或SMD一般方差法;M-H法D-L法数值变量方差倒数权重法D-L法*M-H法:
Mantel-Haenszel法*D-L法:
DerSimonian-Laird法随机效应模型,简称D-L法。
MeanDifference表示采用加权均数差WMD描述效应量,如在分析方法选项卡中改效应量为Std.MeanDifference,则表示采用标准化均数差来描述效应量。
森林图相应地变为:
森林图中方块()表示每个研究效应量的点估计值,方块的大小表示每个研究的权重,方块两边延伸出的直线代表效应量的置信区间,线段越长,置信区间越宽,结果越不精确,反之亦然;穿越0的垂直线为无效线,本例中,A和B研究效应量的95置信区间包含0(),表示这两个研究的效应量无统计学意义,而C和D研究效应量的95置信区间不包含0(这两个研究的效应量有统计学意义;棱形(),表示)代表合并效应量,棱形的重心是合并效应量的点估计值,宽则是合并效应量的置信区间。
也就是说,森林图是Weight栏和Weight右边结果栏数据的图像化。
使用加权均数差WMD的异质性检验结果中,CochraneQ检验即卡方检验的P0.1,I=22%,2表明无异质性。
使用标准化均数差SMD的异质性检验结果中,CochraneQ检验即卡方检验的P0.1,I=0%,2也表明无异质性。
注:
异质性分析:
总的原则是必须从专业角度和统计学方法对纳入的研究间的异质性进行全面的分析,而不能只着眼于研究的简单统计汇总,否则可能导致错误的结论。
有多种统计学方法可检测研究间的异质性,RevMan使用Q检验和计算I值。
2CochraneQ检验:
本质为卡方检验,异质性定性分析的方法,为Cochrane系统评价员手册(CochraneHandbook)所推荐,也是RevMan默认进行计算的方法。
因为此法敏感性不高,多数学者主张取显著性水平0.1以提高其敏感性,P0.1表示研究间无统计学异质性;相反,当P50%提示存在实质2性的异质性。
Higgins等人认为此法较卡方检验优越。
若发现异质性,如当I50%时不宜行Meta分析,此时最常用的方法为描述性系统评价或2使用亚组分析或Meta回归等探讨异质性来源。
亚组分层分析分层因素可按方法学或生物学特征进行。
如按人群的种族分或按指标的测量方法分。
但是不宜过多分层。
Meta回归若影响因素多,不宜用分层方法时,可采用Greenland在1987年根据回归分析的基本思路提出的Meta回归方法。
对于同质性较好的研究宜采用固定效应模型分析;对存在较明显异质性的研究,应使用随机效应模型合并。
但是事实上无论存不存在异质性,现在都趋向采用随机效应模型,因为随机效应模型计算所得可信区间较固定效应模型为大,结果更为“保守”。
漏斗图基本对称,提示无发布偏倚。
注:
发表偏倚是Meta分析最常见的系统误差。
由于阳性结果比阴性结果更容易发表,形成了为数不少的“抽屉文件”,根据发表文献所做的综合分析有可能歪曲了真实效应。
据调查统计,临床试验报告阳性结果的发表率约为77%,而阴性结果发表率仅为42%。
因此,在Meta分析中必须对发表偏倚进行讨论。
漏斗图(funnelplots)是从直观上识别发表偏倚的方法。
漏斗图的横坐标为原研究的效应量,若为连续性变量可直接用原始测量值,若为关联性指标可用自然对数转换后的值。
纵坐标为原研究的样本量,或标准误或精确度(标准误的倒数)。
样本量越小,分布越分散;样本量大,分布越集中。
若没有偏倚,呈对称的漏斗状。
相反,图形不对称有偏向,表示存在偏倚。
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