ADDIS软件使用手册-中文版

ADDIS软件ADDIS软件是一个决策支持系统，可以同时实现直接比较的meta分析、网状meta分析和风险收益评估。其界面简单，操作容易。该软件是一个开源软件，可以在上免费下载。该软件实践网状meta分析，主要是利用贝叶斯等级模型（Bayesianhierarchicalmodel），可以提供一致性模型、不一致性模型和点分法（node-splitting）模型。该软件可以采用图表和定量分析的方法展示网状meta分析的结果。图ADDIS软件Loadexample：载入案例，该软件提供两个案例，分别是关于抑郁症和高血压。Openfile：打开文件，这个功能可以打开已有的ADDIS软件。Newdataset：新建数据库，这个功能可以开始建立一个新的ADDIS文件，从而输入数据，并进行分析。图ADDIS软件的操作界面该软件有3个菜单栏，file（文件）、edit（编辑）、add（添加）。在file（文件）的菜单栏里面有new（新建），load（载入），save（保存），saveas（另存为）、exit（退出）；在edit（编辑）的菜单栏里面有edit（编辑）、delete（删除）；在add（添加）的菜单栏里面有units（单位）、indications（指征）、drugs（药物）、treatments（治疗措施）、endpoint（结果指标）、adverseevents（不良反应）、populationcharacteristics（患者的基本资料）、studies（研究）、pair-wisemetaanalysis（直接比较的meta分析）、networkmetanalysis（网络meta分析）和benefit-riskassessments（风险收益评估），可以分别添加不同的单位、指征、药物、治疗措施、结果指标、不良反应、患者的基本资料、研究、直接比较的meta分析、网状meta分析和风险收益评估。添加研究点击“Newstudy”（添加研究），就开始添加研究的整个过程了。图添加研究的第一步ID：研究序号，在此处添加研究序号；Title：研究题目，在此处添加研究题目。图添加研究的第二步添加研究的第二步即是添加该研究关注的疾病（指征），点击加号“+”，就弹出来一个对话框，可以填写SNOMEDConceptID（医学系统命名法，即临床术语）和FullySpecifiedName（全称）。图添加研究第三步添加研究第三步就是添加该研究的所有相关特征，如随机、盲法、中心数、试验状态、纳入标准、排除标准。图添加研究第四步添加研究第四步，即是为添加治疗措施的名称和样本量。图添加研究第五步添加研究第五步，即是为添加试验的不同时间，一般添加四个时间段：筛选、洗脱期、随机和治疗，可以根据试验的具体特征添加时间。图添加研究第六步添加研究第六步，即是把第五步中的所有阶段和治疗措施分别拖至不同的框里面。图添加研究第七步添加研究第七步，即是添加结果指标以及结果指标的测量时间。图添加研究第八步添加研究第八步，即是添加结果指标的事件发生数和总体样本。图添加研究第九步添加研究第九步，即是添加不良反应和不良反应的测量时间。图添加研究第十步添加研究第十步，即是添加不良反应的事件发生数和总体样本。图添加研究第十一步添加研究第十一步，即是添加研究纳入患者的基线特征。图添加研究第十二步添加研究第十二步，即是添加研究纳入患者的基线特征的数据。图添加研究第十三步添加研究第十三步，完成研究的输入。图添加完所有的研究后的界面添加网状meta分析图添加网状meta分析第一步添加网状meta分析第一步，即是输入网状meta分析的题目、疾病和结果指标。图添加网状meta分析第二步添加网状meta分析第二步，即是选择网状meta分析要评估的治疗措施。图添加网状meta分析第三步添加网状meta分析第三步，即是选择网状meta分析要评估的治疗措施，按照一定的措施分类。图添加网状meta分析第四步添加网状meta分析第四步，即是选择网状meta分析要评估的治疗措施。由于本案例中治疗措施1、2、3、4、4mini就是各个治疗措施，因此此步骤与第三步、第四步都是相似的。图添加网状meta分析第五步添加网状meta分析第五步，即是选择网状meta分析要纳入的研究。图添加网状meta分析第六步添加网状meta分析第六步，即是选择网状meta分析要纳入的治疗措施。图添加网状meta分析第七步添加网状meta分析第七步，即预览网状meta分析纳入干预措施形成的证据网络图。图结果指标Pain的网状meta分析纳入研究简介该页面提供了结果指标、采用的统计学方法、治疗措施和纳入研究的详细信息。图一致性模型的分析结果一致性模型的假设前提是所有的研究在临床特征，如患者、干预措施、对照、结果指标的测量和研究设计上足够相似，但是该方法不能够排除不一致性的存在。图一致性模型下的结果排序图和成为最佳治疗的概率只有在满足相似性和同质性的情况下，才能够进行一致性模型分析，只有在这种情况下，才有可能对结果进行排序。对结果的排序依据贝叶斯的统计学方法，计算出来的P值即为干治疗措施可能成为最佳治疗措施的概率。由于本结果指标是疼痛，疼痛评分越低越好，因此在5种排序中，最后一种排序结果是最好的。图不一致性模型尽管在开展网状meta分析的时候，所有的研究在足够相似的情况下，一致性模型可以得到很好的结果，但是还需要进行不一致性模型来检测结果的稳定性。图点分法模型点分法是另外一种评估不一致性的方法，这种方法主要通过比较某一组治疗措施的直接证据和间接证据之间的差异来判断一致性的存在与否。P大于0.05就认为不存在统计学不一致性。图模型的收敛性无论是在不一致性模型还是一致性模型中，ADDIS软件采取收敛来评价链条间和链条内的方差，主要采用潜在的标尺缩减参数（PSRF）来评价，当PSRF接近1，或者等于1，这就说明已经达到很好的收敛效能。当PSRF没有很好接近1的时候，可以继续对该模型进行扩展运算。