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meta分析之二分类变量的meta分析干货

2020-01-15 09:31:32浏览:266

二分类变量在meta分析中极为常见,我们习惯使用这样的提取数据做二分类变量的meta分析:实验组阳性数目、实验组总数目、对照组阳性数目、对照组总数目,但很多时候上述数据提取不到,文章中只有OR或者调整后的OR,这时候怎么办呢?

其实,只有OR和95%CI也是可以做meta分析的,往下看!


1

数据输入

我们使用stata进行分析,下面我们就是用meta软件,以HR的转换和合并为例进行讲解。

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meta分析


or、ll、hl是数值型变量,study、type为字符串变量。

数据录入完毕后,输入以下代码,完成数据的转换。

gen lnul=ln(hl)

gen lnll=ln(ll)

gen lnhr=ln(or)

就是对hl、ll、or取对数

gen selogOR=(ln(hl)-ln(ll))/3.92

gen selogor=(ln(hl)-ln(ll))/3.92

执行的结果如下:

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meta分析大全


数据转换完成后进行数据进一步处理。


2

数据的处理

直接复制我的命令代码到command对话框中即可。

执行代码:

. metan lnor lnll lnhl,eform label(namevar=study)  boxsca(0.9)  random xlabel(0.5,1,1.5) effect("OR")

结果如下图:

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meta分析方法


然后再点击more就出现森林图,85%的异质性的确不小,下一步进行亚组分析去寻找异质性的来源。

????????

meta分析数据


3

亚组分析

亚组分析也可用代码去做,因为代码比用菜单操作更加方便,

执行代码:

. metan lnor lnll lnhl,eform label(namevar=study)  boxsca(0.9) by(type)  random xlabel(0.5,1,1.5) effect("OR")

结果如下图:

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meta分析干货


同样,点击more出现森林图


4

发表偏移

执行代码

metabias lnor selogor, graph(begg)

结果见下图:

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meta分析教学


需注意的是,11个以上的纳入资料才能做发表偏移。

执行代码

. metabias lnor selogOR, graph(egger)

结果见下图:

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meta分析课程


如何,只知道OR做二分类变量的meta分析的方法学会了吗?如果你还想学习其他类型的meta分析,可以留言哦~