主要目的是先能够简单的复现一些论文的研究方法，按照计划是了解Revman，stata与R语言的相关分析方法即可。
锚定复现的论文信息为：
论文名称：Clinical evaluation of prophylactic abdominal aortic balloon occlusion in patients with placenta accreta: a systematic review and meta-analysis
论文地址：https://link.springer.com/article/10.1186%2Fs12884-019-2175-0
针对连续型变量主要使用的数据为关于AABO手术中的失血量的数据：
| article | year | AABO_Mean | AABO_SD | AABO_Total | NO_AABO_Mean | NO_AABO_SD | AABO_Total |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Chen | 2016 | 11.55 | 3.937 | 20 | 20.174 | 8.747 | 23 |
| Duan | 2016 | 5.86 | 3.55 | 32 | 24.85 | 5.6 | 30 |
| Gong | 2017 | 9.3211 | 0.8254 | 53 | 20.1053 | 2.8669 | 19 |
| Qiu | 2015 | 12.9 | 3.9 | 10 | 36.6 | 8.46 | 10 |
| Wei | 2018 | 8.5 | 1 | 20 | 25 | 2.3 | 20 |
| Wu | 2016 | 9.21 | 1.99 | 230 | 27.9 | 3.35 | 38 |
| Xie | 2017 | 9.61 | 7.84 | 30 | 15.6 | 13.53 | 41 |
针对二分类数据，使用AABO手术过程中是否进行子宫切除术（hysterectomy_rate）的相关数据：
| Article | year | AABO_Events | AABO_Total | NO_AABO_Events | NO_AABO_Total |
|---|---|---|---|---|---|
| Chen | 2016 | 4 | 20 | 12 | 23 |
| Cui | 2016 | 0 | 24 | 2 | 24 |
| Duan | 2016 | 1 | 32 | 7 | 30 |
| Gong | 2017 | 5 | 53 | 6 | 19 |
| Panici | 2012 | 2 | 15 | 9 | 18 |
| Qiu | 2015 | 3 | 10 | 3 | 10 |
| Sun | 2018 | 4 | 19 | 6 | 12 |
| Wang | 2017 | 7 | 10 | 21 | 33 |
| Wei | 2018 | 1 | 20 | 6 | 20 |
| Wu | 2016 | 0 | 230 | 3 | 38 |
| Xie | 2017 | 5 | 30 | 10 | 41 |
一. 使用RevMan进行Meta分析
RevMan使用上很简单，简单记录下步骤：
添加工程使用全文
在Tables, Characteristics of studies ,Characteristics of included studies结构的右键添加研究对象，格式只需要为“Xie 2017”这样。
-
PRISMA模板的研究流程图，在Figures中添加Study flow diagram(PRISMA template)。相应图形如下：
image.png -
风险偏倚分析，在Tables, Characteristics of studies ,Characteristics of included studies中为对应的文章添加评价结果，low risk,high risk或者unclear risk，对于unclear risk的一定要写原因。然后在Figures中添加Risk of bias graph或者是Risk of bias summary。
[图片上传中...(image.png-cf7475-1579447318650-0)]相关图形如下：
image.png
Summary产生如下结果：
-
森林图
在Data and analyses中添加Add outcome，选择连续性变量(continuous)或者二分类变量(dichotomous). 数据如下：
-
亚组分析森林图
在Data and analyses中添加Add outcome，如异质性分析的步骤一样，为其选择增加亚组。相应图形如下：
image.png -
漏斗图
漏斗图在森林图的生成界面点击对应图标即可。
image.png普通的漏斗图：
亚组分析的漏斗图：
二. 使用Stata进行Meta分析
2.1 安装问题
个人安装的版本为Stata14， 需要安装相应的包，
-
在help的Search中搜索meta_dialog，然后点击pr0012，进行对应安装，后面可点击" (click here to install)"
image.png -
制作profile.do文件
生成一个名字为profile.do的文件然后放在C:\ado\plus下，文件内容为：
if _caller() >= 8 {
window menu clear
window menu append submenu "stUser" "&Meta-Analysis"
window menu append item "Meta-Analysis" "Of Binary and Continuous (meta&n)" "db metan"
window menu append item "Meta-Analysis" "Of Effects (&meta)" "db meta"
window menu append item "Meta-Analysis" "Of p-values (meta&p)" "db metap"
window menu append item "Meta-Analysis" "Cumulative (meta&cum)" "db metacum"
window menu append item "Meta-Analysis" "Regression (meta?)" "db metareg"
window menu append item "Meta-Analysis" "Funnel Graph, metan-based (f&unnel)" "db funnel"
window menu append item "Meta-Analysis" "Funnel Graph, &vertical (metafunnel)" "db metafunnel"
window menu append item "Meta-Analysis" "L'abbe Graph, metan-based (&labbe)" "db labbe"
window menu append item "Meta-Analysis" "NNT, metan-based (metann&t)" "db metannt"
window menu append item "Meta-Analysis" "Influence Analysis, metan-based (metan&inf)" "db metaninf"
window menu append item "Meta-Analysis" "Influence Analysis, meta-based (metain&f)" "db metainf"
window menu append item "Meta-Analysis" "Galbraith Plot for Heterogeneity (&galbr)" "db galbr"
window menu append item "Meta-Analysis" "Publication Bias (meta&bias)" "db metabias"
window menu append item "Meta-Analysis" "Trim and Fill Analysis (met&atrim)" "db metatrim"
window menu refresh
}
执行profile.do只需要在窗口中运行run c:\ado\plus\profile.do
-
结果只要能够找到如下模块即可。
image.png
2.2 模块安装
如果提示缺少对应的模块，直接ssc install xxx xxx即可，一般如果网络比较慢，使用手机热点会比较快点。
在user-Meta Analysis中的括号中都是模块名字，可以按照这个名字安装，比如
ssc instal metan
2.3 数据分析-连续型变量
森林图
相应命令例子：
metan var3 var4 var5 var6 var7 var8, label(namevar=var1, yearvar=var2) random nostandard
亚组分析
相应命令例子：
metan var3 var4 var5 var6, label(namevar=var1, yearvar=var2) by(var1) random nostandard
敏感性分析
相应命令例子：
metaninf var3 var4 var5 var6 var7 var8, label(namevar=var1, yearvar=var2) fixed cohen
发表偏倚
egger
相应命令例子：
metabias _ES _seES, egger graph
begg
相应命令例子：
metabias _ES _seES, begg
漏斗图
相应命令例子：
metafunnel _ES _seES
Meta回归
相应命令例子：
metareg ES var2 var10 var12, wsse(seES) bsest(reml)
2.4数据分析-连续型变量
森林图
相应命令例子：
metan var3 var4 var5 var6, label(namevar=var1, yearvar=var2) fixed rr
亚组分析
相应命令例子：
metan var3 var4 var5 var6, label(namevar=var1, yearvar=var2) by(var7) fixed rr
敏感性分析
相应命令例子：
metaninf var3 var4 var5 var6, label(namevar=var1, yearvar=var2) fixed rr
发表偏倚
首先切换数据为log
gen logRR=log(_ES)
egger
相应命令例子：
metabias logRR _selogES , egger graph
begg
相应命令例子：
metabias logRR _selogES, begg
漏斗图
相应命令例子：
metafunnel logRR _selogES
Meta回归
相应命令例子：
回归过程中变量只能是数字
metareg logRR var2 var8 var10, wsse(_selogES) bsest(reml)
