系统评价中的常用统计分析方法2013.1.15.ppt

1、1,系统评价中的常用统计分析方法及stata软件,2,内容,1、meta分析的用途2、meta分析的基本步骤3、meta分析中常用的统计指标4、meta分析中常用统计方法5、meta分析举例及结果解释6、meta分析结果的稳定性和可靠性分析7、与stata有关的meta分析文献及书籍介绍,3,Meta分析简介,Meta分析（meta analysis）由beecher在1955年最先提出，并由Glass在1977年首次命名。目前，meta分析已经在教育学、心理学、社会科学等领域得到越来越多广泛的应用，在循证医学和循证卫生管理中也发挥越来越重要的作用。,4,Meta分析的用途,在世界范围内，对同

2、一研究目的的研究可能有几个，几十个，甚至上百个学者在不同地区、不同年代进行研究并报告结果，但各学者在研究设计、对象选择、样本含量、指标选择、统计方法等方面不完全相同，导致研究结果并不完全一致，对这些结果进行综合评价和取舍是十分困难的，而meta分析正是对这些结果进行定量综合的适宜统计方法。,5,Meta分析的用途,通过meta分析可以达到以下目的：1、提高统计学检验效能 在进行假设检验时，能否得到“有统计学意义”的结果与样本含量存在一定的关系，meta分析综合多个同类研究结果，总样本量增大，因而可提高统计检验的效能。,6,Meta分析的用途,2、解决单个研究间的矛盾，评价结果的一致性 由于各种

3、研究在设计、对象的选择、样本含量、试验条件等方面不同，其研究结果的质量存在很大差异，一般综述方法很难对研究结果进行取舍，而meta分析可以估计各个研究可能存在的偏倚以及异质性的来源，采用统计方法对各个研究结果进行定量综合评价。,7,Meta分析的用途,3、改善对效应量的估计 多个同类研究的结果可能在程度和方向上存在差异，有时甚至得到相互矛盾的研究结果。用meta分析的综合研究结果可以估计各个研究效应量的平均水平，从而可得到一个供选择的明确结论。,8,Meta分析的用途,4、解决既往单个研究未明确的新问题 meta分析可以探索单个研究未阐明的某些问题，发现既往研究存在的缺陷，继而提出新的研究问题

4、的思路。,9,Meta分析的临床应用,干预措施的评价 估计预防、治疗、康复的效果和风险诊断性试验 提供更为可靠的诊断性试验精确性计算流行病学 提供更为可靠的病因/危险因素估计,10,11,Meta分析的基本步骤,1、提出问题，制定研究计划 问题的提出需要系统复习大量文献，meta分析所研究的问题一般可来自生物医学研究领域中不确定或有争议的问题。与其他研究一样，meta分析课题的研究计划包括研究目的、现状、意义、方法、数据收集与分析、结果解释、报告撰写等。,12,Meta分析的基本步骤,2、检索相关文献 一般从欲研究的问题出手，确定相应的检索词及其之间的搭配关系，制定检索策略和检索范围。对检索结

5、果要进行查全、查准与否的评价，这是至关重要的，否则会影响meta分析结论的可靠性和真实性。,13,Meta分析的基本步骤,3、筛选纳入文献 以明确的纳入和排除标准从检索出的文献中筛选合乎要求的文献。在制定文献纳入和排除标准时，要考虑研究对象、设计类型、处理因素、结局效应、样本大小、观察年限、文献发表时间和语种等方面的问题。,14,Meta分析的基本步骤,4、提取纳入文献的数据信息 被meta分析采用的数据信息一般包括基本信息、研究特征、结果测量等内容、确定和选择需要分析和评价的效应变量。,15,Meta分析的基本步骤,5、纳入文献的质量评价 主要考察各个研究的质量间是否存在差异。质量高低可用权

6、重来表示，也可用量表或评分系统来评价。,16,Meta分析的基本步骤,6、数据的统计学处理 主要包括：明确资料类型、选择恰当的效应指标；进行同质性检验、选择适合的统计分析模型；效应合并的参数估计与假设检验；效应合并值参数估计的图示。,17,Meta分析的基本步骤,7、敏感性分析 目的是了解分析结论的稳健性。主要通过以下方式来考察meta分析的结论是否因为采取不同的分析措施而发生根本性的变化。（1）选择不同统计模型时，效应合并值点估计与区间估计的差异；（2）排除质量较差的文献前后，结论的差异；（3）对文献进行分层前后，结论的差异；（4）改变纳入和排除标准，结论的差异。,18,Meta分析的基本步

7、骤,8、结果的分析与讨论 包括异质性及其对效应合并值的影响；几种设计类型的亚组分析；各种差异的识别与控制；meta分析结果的实际意义。,19,常用数据类型,计量（定量）数据，如身高，体重，肺活量等 二分类，如生存/死亡、有效/无效等分类数据 有序，如-,+,+,+等 多分类 无序，如血型，职业等,20,Meat分析中常用的效应指标,计数资料，常用的效应测量指标为：危险度（risk），又称率。危险比率（risk ratio,RR），又称为相对危险度（relative risk，RR）比值比（odds ratio,OR）危险差（risk difference，RD） 前两个为相对效应指标，即试验治

8、疗与对照治疗何者为优；后一指标为绝对效应。相对危险减少率（relative risk reduction，RRR）需处理病人数（number needed to treat，NNT）,21,危险度（risk）,危险度 24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，则滑倒的危险度为：6人滑到/24人=0.25；Risk=发生某一事件的人数/观察的总人数,22,比值(odds),24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，则滑倒的比值为：6人滑到/18人未滑倒=0.33Odds=发生某一事件的人数/未发生某事件的人数,23,组间比较,Kerugol 2006:incident of common cold,24,危险度与比值的

9、比较,危险度与比值的差异Kerugol试验的对照组中，281名人中有160人发病，则发病的概率为：Risk=160/281=0.57 odds=160/121=1.32Kerugol试验的干预组中，281名人中有121人发病，则发病的概率为：Risk=121/281=0.43 odds=121/160=0.76,25,危险比率（risk ratio,RR）=相对危险度（relative risk,RR）,干预组的危险度为=121/281=0.43对照组的危险度为=160/281=0.57,危险比率=121/281=0.43=0.76 160/281 0.57,RR=1，表明干预组与对照组无差异

10、,26,比值比（odds ratio,OR）,干预组的比值比为=121/160=0.76对照组的比值比为=160/121=1.32,比值比=121/160=0.76=0.58 160/121 1.32,OR=1，表明干预组与对照组无差异,27,效应指标的含义,率，即危险度，用来说明某事发生可能性大小的指标；RR:相对危险度，队列研究中常用指标。说明暴露组的发生率是非暴露组的多少倍。RR越大，表明暴露与结局关联的强度越大。相对危险度与关联的强度见下表,28,OR,OR即比值比，也叫优势比。常用在病例-对照研究中。,OR 值的意义与相对危险度相似，即暴露组的危险性为非暴露组的多少倍！,在慢性病中，

11、或疾率小于5%时，ORRR,29,RD,RD，即（rate difference）,又称特异危险度、归因危险度或超额危险度，或绝对危险度减少率（ARR）。,意义：对照组发病率与暴露组发病率相差的绝对值！,如上例，治疗组的发病率为0.43，对照组的发病率为0.57，则RD=0.14，表示治疗组的发病率比对照组低14%。,30,RRR,RRR，相对危险减少率（relative risk reduction），反应实验组与对照组某病发生率的相对变化量。,如上例，治疗组的发病率为0.43，对照组的发病率为0.57，则RRR=1-0.76=0.24，表示治疗可减少24%的发病率，或由于治疗，使得24%的

12、免于发病。,31,NNT,NNT，需处理病人数（number needed to treat）,意义为：在一定的时间内，对患者采用某种防治措施后，得到一例有利结果需要防治的病例数。,如上例，治疗组的发病率为0.43，对照组的发病率为0.57，则ARR=0.14，NNT=1/0.14=7.14,含义为:只需治疗7人，即可治愈好一人。可见，NNT越小，其防治效果越好，临床意义越大。,32,四、Meta 分析中的统计相关内容,NNH,. NNH临床含义：对患者采用某种防治措施处理，得到一例副作用需要处理的病例数（the nubmer of needed to harm one more patien

13、ts form the therapy, NNH） .计算公式： NNH=1/ |P1g P2g| =1/ARI .由公式可见：NNH值越小，该防治措施引起的副作用越大，其值越大越好。 .例如：某治疗措施引起的副反应发生率64%，而在对照组中出现类似的副反应发生率为37%，计算其ARI= |37%64%|=27% ， NNH=1/27%=4。即该治疗措施每处理4个病例，就会出现1例副反应。,33,Meat分析中常用的效应指标,计量资料，常用的效应测量指标为：,权重的均数差(weighted mean difference, WMD)当采用同样测量方法测量同一个指标时； 标准化的均数差(stan

14、dardisedmean difference, SMD): 对同一治疗效应采用不同的测量方法或单位，如测定疼痛采用不同的量表测量。,均数差的计算,Mean difference干预组均数-对照组均数,34,权重的均数差（weighted Mean difference，WMD）,什么情况下使用：每一试验中以标准方式对连续变量进行测量时使用 Hbmg/dl;BPmmHg以均数和标准差表示汇总的结果以自然单位表示，如mmHg临床医生容易理解,权重的均数差(WMD)=0，表明治疗组与对照组无差异！,35,标准化的均数差standard Mean difference（SMD）,什么情况下使用：每一

15、试验中以不同的测量单位对同一结局指标进行测量时使用如头痛的严重程度，采用不同量表抑郁程度的测量：0-20，0-100不可能进行直接比较以均值和标准差表示(mean value)(standard deviation, SD)汇总的结果不标注单位,36,Meat分析中常用的效应指标,可信区间，CI，confidence inteval使用效应量来估计两组间效应值的差异，如OR=0.736；从统计学看，这种效应差异可能产生于机遇的作用，如何保证这种差异是由于治疗效应的作用而不是随机作用？衡量的指标为可信区间。,37,可信区间CI,一项研究提供效应大小的估计值可信区间是指真实值的测量值所分布的范围9

16、5%CI的含义对测量值的分布范围，人们有95%的信心认为样本（人群）测量真值是在此范围。如果可信区间较窄，说明估计的效应值更精确；如果可信区间较宽，说明效应的估计值的精确度较差。,38,39,权重（加权）weigh,在meta-分析中, 简单地进行效应值的均数计算会造成误导每一个研究被赋予一定的权重 大样本研究由于效应估计值更为精确(更可靠)，在汇总分析中具有较大的权重 小样本研究由于估计值不够精确(欠可靠)，赋予的权重较小,Meta分析的合并效应量为各独立研究的加权平均数,40,权重的计算,各研究对合并效应量的贡献大小不等，根据事件发生率和样本含量分配权重，然后根据各研究的权重计算出合并效应

17、量平均权重的计算公式为：,Ti：研究i的疗效估计值Wi：该研究在全部研究中所分配的权重。,41,二分类变量meta分析常用的统计方法,倒方差法（woolfs method）M-H法（Mantel-Haenszel）Peto法,42,二分类变量效应量方差的计算公式,43,倒方差法,基本思想：根据标准误（SE）计算方差的倒数而获得各研究的权重。通过此法，具有较小标准误的大规模研究获得的权重大于具有较大标准误而规模较小的研究，这种分配权重的方法减少了合并效应量的不确定性。使用固定效应模型分配权重。平均权重计算公式为：,Ti：研究i的疗效估计值Si：该估计值的标准误。,44,M-H法,权重中反应了标准

18、误的变化，适合小样本含量和事件发生较多的研究。,45,Peto法,适用于大型研究的小效应量的合并分析，包括生存资料、实际事件数（O）和理论数（E）差值的比较。步骤为：1、计算各研究的实际数（O，Observed enents）和理论数（E,expected enents ）。2、计算各研究（O-E）及其总和。3、计算各研究的精确方差V及其总和（V：研究权重）；4、比较实际差值与其方差：,46,倒方差法、M-H法和Peto法权重差异,三种方法由于在分配权重方法上的差异，各研究的权重可出现很大的差异，但对合并效应量的影响可能不会太大。OR、RR、RD的选择一般原则如下：小事件选择Peto OR或M

19、-H OR，大事件选择RR。但由于OR和RR是相对效应量，往往不能反映实际效应量的大小。如两种不同药物做了两个治疗的研究，每个研究的治疗组和对照组各100人，研究1治疗组治愈40人，对照组治愈20人，则OR=2；研究2的治疗组治愈数为20例，对照组为10例，RR=2，仅从RR看疗效相同。但使用RD来表示时，前者的RD为20%，后者为10%，疗效的优劣一目了然。,47,连续性变量meta分析常用的统计方法,1、均数差：MD=2、权重的计算：与倒方差法权重计算公式同，即3、按照公式合并效应量。,加权均数差与标准化均数差,加权均数差,标准化均数差1、均数差的计算和权重的计算，同上。2、均数差标准化：

20、SMD=MD/SD，SD的计算见下。3、按照公式合并效应量，公式同上。,48,SMD的计算,Standardized mean difference solution：express in standard units:effect size(ES) SMD=MD/SD=ES,49,Meta分析中的异质性（heterogeneity）,系统综述中纳入的研究会有较大不同，研究中任何变异的情况都可被称之为异质性。异质性总是存在的，但鉴定研究间的异质性十分重要。,50,异质性的类型,临床异质性(概念上的异质性)：如对象特征、诊断、干预、对照、研究地点、评价结局等不同方法学异质性：研究设计与质量不同统

21、计学上的异质性：不同试验中观察得到的效应，其变异性超过了机遇(随机误差)本身所致的变异性,51,临床异质性产生的原因,对象：研究间纳入/排除标准差异研究设计：随机、盲法、样本大小研究场所：入院偏倚治疗措施：变异性，辨证论治，复杂干预评价结局：结局定义与测量不同平均效应值是否具有临床意义?,52,如何检验异质性,图形审查 如果每个研究结果的可信区间互不重叠，则研究间的差异很可能具有统计学上的显著性。对同质性检验的统计学检验1、异质性的定性分析 采用卡方检验和P值。卡方值在Cochrane中又称Q值。Q值相对于自由度（文献数-1）越大，P值越小，则存在异质性的可能性越大；反之越小。该法不是很可靠的

22、检验尤其是对于小样本试验或试验数有限。2、异质性的定量分析I2 =(Q-df)/Q100%, Q=卡方值，df=n-1; I2 50% 较明显的异质性， I2 75% 高度异质性,53,如何处理研究间存在的显著性异质性,提醒系统综述的读者注意，并对汇总资料作出解释时要慎重探讨造成差异的可能原因，并力图加以解释 核对资料提取有无错误？ 研究设计的质量如何? 剂量有无差异? 对象特征方面有无差异?,54,模型的选择,依据异质性检验的结果： 如果异质性检验的结果P0.05，可认为各研究间不存在异质性，可采用固定效应模型，主要统计方法包括：Mantel-Haenszel法、Peto法和General

23、variance-Based法； 如果异质性检验的结果P0.05，可认为各研究间存在异质性，应采用随机效应模型，其主要的统计方法有DerSimonianLaird法。,55,Stata软件简介,Stata软件由美国计算机资源中心研制，现为stata公司的产品。1985年推出。小巧玲珑、操作简单、统计方法齐全，完美实现了使用简单和功能强大两者的结合，受到初学者和高级用户的欢迎。与SAS、SPSS一起被并称为新的三大权威统计软件，是WHO和国际临床流行病学网推荐使用的统计分析软件。,56,Meta分析举例,定性变量的meta分析定量变量的meta分析方法累积meta分析Meta回归分析,57,Me

24、ta分析举例-定性资料,Silagy and Ketteridge reported a systematic review of randomized controlled trials investigating the effects of physician advice on smoking cessation.数据如下：,58,Meta分析举例-定性资料,a：干预组戒烟人数；r1:干预组总人数；c：对照组戒烟人数；r2:对照组总人数；,59,State软件操作步骤如下,1、命令方式：gen b=r1-a; /*计算出干预组未发生人数*/gen d=r2-c; /*计算出对照组未发生

25、人数*/ metan a b c d, label(namevar=name, yearvar=year) fixed rr xlabel(0.1,0.2,0.5,0.75,1,1.25,2,5,10),60,Stata软件操作步骤如下,2、菜单方式：2.1 分别计算干预组和对照组未发生人数。操作如下：DataCreate or Change data Create new variable,出现如下对话框，如图填入即可。同理可计算d。,61,Stata软件操作步骤如下（续）,2、菜单方式2.2 meta分析。操作如下：User菜单Meta-Analysis of Binary and Con

26、tinuous（metan）,弹出如下对话框：,62,Stata软件操作步骤如下（续）,菜单方式2.3 上图graph opts选项卡设置如下：,设置坐标轴刻度,63,结果,64,结果,65,LAbbe图的制作过程异质性评价工具,User菜单Meta-AnalysisLabbe，出现如下对话框并设置如下。,66,67,LAbbe图的作用,判断研究结果有无异质性。LAbbe图是以研究中的干预组事件发生率相对于对照组事件发生率作图，若研究结果同质，则所有点呈直线分布，偏离线过远，则表明研究结果不同质。图中圆圈的大小表示效应量的大小。,68,Galbraith星状图异质性评价工具,User菜单Met

27、a-Analysisgalbraith plot for，出现如下对话框并设置如下。,69,70,Galbraith星状图作用及说明,判断研究结果有无异质性。原理：Galbraith星状图是以标准化估计值（如logOR/lnRR/SE相对于其标准误的倒数做图，若散点图斜率较为接近则说明研究间同质）。如上图，有一个研究落在了95%CI线以外，其它研究的散点斜率差别不是很大，提示研究间有一定同质性，但可接受。,71,异质性的统计量H,72,异质性评价统计量H的计算,是通过对统计量Q进行自由度（文献数）的校正，H统计量：,73,异质性统计量H的意义,74,漏斗图的制作过程发表性偏倚评价工具,User

28、菜单Meta-Analysisfunnel Graph,ver，出现如下对话框并设置如下。,metafunnel _ES _selogES, var xtitle(risk ration) ytitle(1/SE(Effect size),75,76,发表偏倚的评价Egger、Begg检验及Egger图、Begg图,步骤：User菜单Meta-Analysispublication Bias，出现如下对话框并设置如下。,77,发表偏倚检验结果,78,本质为旋转的漏斗图,79,80,剪补法（metatrim）发表偏倚识别工具,User菜单Meta-Analysistrim and Fill An

29、alysis，出现如下对话框并设置如下。,81,82,敏感性分析metainf,敏感性分析，即通过比较纳入或排除某些研究进行的meta分析结果，探讨被去除的研究对合并效应的影响程度，从而判断结果的稳定性。且通过比较可了解异质性的来源。操作过程：User菜单Meta-Analysisinfluence analysis，metan-based，出现如下对话框并设置如下。,83,84,85,86,NNTmetannt,87,。,88,Meta分析举例-定量资料,例：比较氟含量对身体发育的影响，以女童掌II皮质厚度为指标，收集11个研究的数据如下，试进行meta分析。,89,State软件操作步骤如

30、下,操作如下：User菜单Meta-Analysis of Binary and Continuous（metan）,弹出如下对话框：,90,结果,91,92,漏斗图的制作,93,94,累积meta分析,意义 累积meta分析（cumulative meta-analysis）指当一个新的研究出现时，将其纳入到以前的meta分析中，并重新进行meta分析。 在实施时，一般按照临床试验的先后顺序，将先实施的试验进行meta分析，以后每出现一个就纳入一个，这样可提高效应的精确性。,95,累积meta分析举例（选自Meta-analysis in stata中的累积meta分析章节：链激酶治疗心肌梗

31、死）,干预组,对照组,96,Stata操作步骤,Step1：计算两组未死亡人数，命令如下： gen nondeath1=pop1-deaths1gen nondeath0=pop0-deaths0step2：计算log(OR)值及其方差，命令如下： gen logor=log( deaths1/ nondeath1)/( deaths0/ nondeath0) gen varlogor=1/ deaths1+1/ nondeath1+1/ deaths0+1/ nondeath0Step3：meta分析，命令为： meta logor varlogor,var eform graph(f) i

32、d( trialnam) xlab(0.1,0.5,1,2,10) ltr(0.1) rtr(10) cline xline(1) print b2(odds ratio) fmult(1.5),97,Meta分析结果,98,99,上例的菜单操作方式,操作如下：User菜单Meta-Analysis cumulative,弹出如下对话框：,100,上例的菜单操作方式,101,累积Meta分析,命令如下： metacum deaths1 nondeath1 deaths0 nondeath0, label(namevar=trialnam, yearvar=year) fixed or xlab

33、el(0.1,0.5,1,2,10),102,累积Meta运行结果,103,Meta回归,Meta回归的意义 各研究的疗效存在异质性时，可用meta回归(meta-regression)对疗效与研究特性的关系进行分析。 meta回归是亚组分析的一种扩展，可进行多因素分析，一般要求研究的文献数量不少于10个。,104,Meta回归举例选自Meta-analysis in stata中的meta回归分析章节：BCG预防结核）,105,Meta回归举例,上例变量的意义为,106,分析过程,gen logor=log( rt/( nt- rt)/( rc/( nc- rc) gen selogor=s

34、qrt(1/rc)+(1/( nc- rc)+(1/ rt)+(1/(nt-rt) meta logor selogor,eform graph(r) cline xlab(0.5,1,1.5) xline(1) boxsh(4) b2(odds ratio-log scale),107,Meta分析结果,108,Sort lat,此图和上图是一样的，只不过是按照lat排序后显示。,109,Meta回归,命令：metareg logor lat, wsse(selogor) bsest(reml) noiter graph结果为：,110,Meta回归分析结果,111,Meta回归举例2（该例

35、选自“丁香园网站”）,112,步骤,1、先做单因素的meta回归（itt，alloc,phd无意义）2、将有意义的因素再做多因素的meta回归（见后）3、结果的解释,113,结果,114,meta分析结果的稳定性和可靠性分析,稳定性分析，有：符合方案集分析；意向性分析失安全数；最佳结果演示最差结果演示以上内容详见循证医学（杨克虎主编）,115,meta分析结果的稳定性和可靠性分析,发表偏倚分析，有：漏斗图法；Beggs法；Eggers法；剪补法；,116,与stata有关的meta分析文献解读,文献1：stata在Meta分析中的应用.柏建玲等，2007; 介绍了在进行meta分析时，stat

36、a软件与RevMan软件相比的优势；并介绍了meta分析的常用命令；通过列举3个例子，分别介绍了二分类计数资料的meta分析、计量资料的meta分析和生存分析数据的meta分析；最后，将stata软件和RevMan软件的功能做了比较。,117,与stata有关的meta分析文献解读(续),文献2：应用stata软件的meta分析完成医学科研定量评价.王静等，2008年.介绍了metan,meta,metap,metacum(举例),metareg（举例）,敏感性分析命令metainf和metaninf;发表偏倚的识别命令metabias和metatrim的用法，并介绍了发表性偏倚的识别工具，如

37、漏斗图、Beggs检验和Eggers检验、剪补法如何解读。,118,与stata有关的meta分析文献解读(续),文献3：stata软件在临床试验计量资料效应比较的Meta分析中的应用.莫传伟等,2005.该文献重点介绍了计量资料的meta分析在stata软件的实现。通过举例介绍了固定效应模型和随机效应模型，尤其介绍了对结局变量d进行meta分析的stata命令。,119,与stata有关的meta分析文献解读(续),文献4：累积Meta分析在stata中的实现.张天嵩.2010.介绍了二分类数据及计量资料累积Meta分析的常用命令，并通过实例对累积meta分析的命令做了演示，对累积meta分

38、析的结果进行了详细的说明。,120,与stata有关的meta分析文献解读(续),无对照二分类资料的Meta分析方法及stata实现.王佩鑫等，2012.简要介绍了无对照二分类meta分析的原理及方法；通过列举了3个实例，分别说明当结局指标为患病率，发病密度和比值时的无对照meta分析在stata软件中的实现。,121,与stata有关的meta分析文献解读(续),Stata在Meta分析时异质性评价中的应用.张天嵩等.2008.研究间异质性评价是Meta分析的重要组成部分，本文介绍了Stata评价异质性的各种方法，包括图示法（含森林图、LAbbe图、Galbraith星状图）以及统计学检验法

39、（含Q检验、I2检验、H检验）的命令及实例。,122,与stata有关的meta分析文献解读(续),Stata在探索异质性来源Meta回归分析中的应用.张天嵩.2009.通过2个实例，介绍了具有1个协变量和多个协变量时，如何利用Meta回归的方法探索异质性。,123,与stata有关的meta分析文献解读(续),Stata软件在Meta分析发表性偏倚识别中的探讨.王丹等.2008.通过实例，介绍了发表性偏倚的识别方法，包括漏斗图、Begg漏斗图、Egger回归图和剪补法漏斗图法的制作过程，结果解释等.,124,与stata有关的meta分析文献解读(续),漏斗图的绘制与不对称检验在stata中

40、的实现.张天嵩等，2009.通过实例，介绍了漏斗图、Begg漏斗图、Egger漏斗图、Galbraith图以及上述漏斗图的不对称性检验的命令及结果说明。另外，分类变量的Meta分析中的偏倚的检测方法Egger法和Begg法，与上述文献的作用同.,125,与stata有关的meta分析书籍解读,Meta-Analysis in Stata：An Updated Collection from the Stata Journal.Introduction Meta-Analysis.Michael Borenstein etc.Data Analysis in Systematic Reviews-Meta Analysis. 以上均有电子本（PDF）,126,127,作业,阅读前面提到的用stata软件实现的meta分析有关中文文献，掌握meta分析在stata软件中的实现。掌握二分类数据的meta分析、连续性数据的meta分析、累积meta分析和meta回归。案例讨论及练习，见word文档。,128,谢谢！,