Review_Manager_5实例分析

ReviewManager5.1实例操作讲解ReviewMannager软件简介实例详解软件操作步骤森林图及漏斗图结果分析ReviewManager软件简介•ReviewManager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，也可应用该软件，但是完成后的评价不能进入Cochrane系统评价资料库。•作为Cochrane协作网的系统综述协作软件，Revman已内置系统综述的模板，评价者只需要按要求填写即可。ReviewManager5.1为例进行实例讲解•通过Revman软件分析结果，评价针刺治疗慢性前列腺炎的有效性，数据及资料来源于中国知网，下载符合要求的RCT文献数4篇。•资料提取如下：发表年份作者研究质量评估试验组对照组有效总数有效总数2011陈鹏典313230322011陈云龙283023302011文翠芬748446742011朱伟43462329•新建一个系统评价,File--------New•点击NEXT•选择系统评价的类型：•Interventionreview干预评价•Diagnostictestaccuracyreview诊断试验精确评价•Methodologyreview方法学评价•Overviewofreviews同类综述评价•输入系统评价的标题•以针刺治疗慢性前列腺炎随机对照临床研究为例，在此输入：•适合Meta分析的题材：Meta分析最适用于针对同一主题的RCT文献，这类文献的综合分析结果较为可靠，单个文献的质量直接决定了Meta分析的价值。•选择系统评价的类型•Fullreview全文，Protocol草案•点击Finish,弹出如下界面：•添加纳入研究•点击大纲面板中Studiesandreference(研究和参考文献)旁边钥匙图标，再次点击Referencestostudies（研究的参考文献）旁的钥匙图标，在IncludedStudies（纳入的研究）点击鼠标右键，选择Addstudy（添加研究）。•输入研究名称：作者+年份（作者与年份通过空格隔开）•选择研究文献来源：•Publisheddataonly(unpublishednotsought)已发表研究（未检索未发表）•Publishedandunpublisheddata已发表和未发表研究•Unpulisheddataonly未发表研究•Publisheddataonly(unpublishedsoughtbutnotused)已发表研究（检索但未包含未发表研究）•添加研究识别码：•如果经过注册的临床试验有唯一的注册码。•这里我们不填加，继续点击Next•继续添加下一个研究，选择Addanotherstudyinthesamesection•点击Continue,依照上述方法，继续将剩余三项研究添加进去。•将四项研究全部添加完成后，可以看到在Includedstydies里显示出了已经添加的研究：•添加比较：•在Dataandanalysises上点击鼠标右键，选择Addcomparison•在弹出的对话框里输入比较名称，点击Next•添加结局：•这里选择Addanoutcomeunderthenewcomparion,点击Continue•选择数据类型：•Dichotomous二分类变量（定性资料），录入时需要输入各组发生该事件或结局的人数与各组的总人数。•Continuous连续性变量（定量资料），录入时需要输入各组的例数，结局指标的均数及标准差。•O-Eandvariance期望方差法资料，罕见情况下涉及。•Genericinversevariance倒方差法资料，罕见情况下涉及。•输入结局名称：针刺治疗前列腺炎临床随机对照研究文献的Meta分析•组标签分别输入：治疗组和对照组•选择分析方法：•效应量：是指临床上有意义的值或改变量。连续型变量资料(Continuous)•常用的效应指标包括：WMD(weightedmeandifference,加权均数差)和SMD（standardizedmeandifference,标准化均数差）•效应指标的选择：如果数据资料为每一次试验中采用同一种标准化方法测量得出，则使用WMD，比如，身高、血压、生化指标等。若各试验数据采用不同的测量工具用不同的测量单位记录数据时，则用SMD，例如，同一种疾病多种设计不同的评分量表的情况。•连续型变量资料统计分析方法有：方差倒数权重法Inversevariance、D-L法（DerSimonian-Laird）二分类变量资料•常用效应量指标有：比值比OR（Oddsratio）、相对危险度RR(Relatverisk)、危险度差值RD（Riskdifference）。•OR是指病例组有无暴露于某种危险因素的比值与对照组有无暴露于同一危险因素的比值之比——(A/B)/(C/D)。EX•RR是指暴露于某种危险因素的观察对象发病危险度与低暴露或非暴露的观察对象的发病危险度之间的比值——(A/A+B)/(C/C+D)EX•RD是指暴露于某种危险因素的观察对象发病危险度与低暴露或非暴露的观察对象的发病危险度之间的差值——(A/A+B)-(C/C+D)•效应指标的选择：OR目前常用于病例对照研究（回顾性的病因学分析）；RR适用于队列研究，随机对照试验（前瞻性）；RD也适用于随机对照试验（前瞻性）。•二分类变量资料常用的分析方法有：方差倒数权重法Inversevariance、M-H法(Mantel-Haenszel)、Peto法、D-L法（DerSimonian-Laird）M-H法只适用于有四格表资料的二分类变量的研究结果。是一种分层分析方法。常见的合并效应量计算方法的选择资料类型合并效应量统计模型计算方法分类变量OR固定方差倒数权重法、M-H法、Peto法随机D-L法RR或RD固定一般方差法、M-H法随机D-L法数值变量WMD或SMD固定方差倒数权重法随机D-L法•结果输出选项•Totals中可以选择显示组和亚组或亚组或不显示组和亚组。•Studyconfidenceinterval（研究置信区间）可设定计算纳入研究效应量的90%、95%、和99%的置信区间。•Totalconfidenceinterval（总体置信区间）可设定计算总体效应量的90%、95%、和99%的置信区间。•图表细节设定：•Left/Rightgraphlabel可设定坐标轴下方试验组与对照组标签名称。•Scale(效应范围)可改变坐标轴上的效应范围。•SortBy(研究文献排列顺序)，可按照文献名称、年份、权重、效应量、偏移风险以及用户自定义顺序排序。•为结局添加相关研究•这里选择Addstudydataforthenewoutcome为结局添加研究数据，点击Continue•选择纳入研究•按住Ctrl键，选择全部4个研究，点击Finish•根据之前的表格，在表中输入数据：•森林图和漏斗图绘制•点击得到森林图，点击得到漏斗图。森林图•Studyorsubgroup组和亚组下面是研究。Events该组发生结果或结局的人数，Total是该组的总人数。Weight权重，各纳入研究在合并效应量时所占的权重。M-H表示采用M-H分析法。Fixed固定效应模式。95%CI效应量95%的置信区间。•图中方块研究效应量的点估计值，大小表示每个研究的权重，方块两边延伸出去的直线表示效应量的置信区间，线段越长，置信区间越宽，结果越不精确，反之亦然。0的垂直线为无效线，若研究的置信区间与无效线相交，表示该项研究效应量无统计学意义，反之，有统计学意义。•菱形代表合并效应量，菱形的重心是合并效应的点估计值，宽是合并效应量的置信区间。ReviewManager软件分析结果解释•对Meta2分析的森林图的统计学意义和临床应用做了较为详细的解释:当统计指标比值比、相•对危险度、加权均数差和标准化均数差的95%可信区间横线与森林图的无效线(横坐标刻度为1或0)相交•时,试验组的效应量等于对照组,试验因素无效;当其95%可信区间横线不与森林图的无效线相交且落在无•效线右侧时,试验组的效应量大于对照组;当其95%可信区间横线不与森林图的无效线相交且落在无效线左•侧时,试验组的效应量小于对照组。值得临床研究者注意的是,当试验组效应量大于对照组时,因研究事件性•质不同而临床意义截然相反;同样,当试验组效应量小于对照组时其临床意义亦然。•需要注意：无论是二分类变量的指标OR\RR，还是连续性变量的指标WMD\SMD，若置信区间落在无效线的右侧，则表示试验组的效应量大于对照组。若某研究的置信区间落在无效线的左侧，则表示试验组的效应量小于对照组。•例如：本例中合并效应量落在无效线的右侧，表明试验组的效应量（针刺治疗前列腺炎的有效率）大于对照组的效应量（药物治疗前列腺炎的有效率），又因为研究为“有利事件”，所以表明试验组的实验因素会增加有利事件的发生。•若研究为无效率、死亡率、某疾病的症状积分等为不利事件时，合并效应量落在无效线的右侧(试验组的效应量大于对照组的效应量)，表明该实验因素会增加“不利事件”的发生率。•当某研究RR的95%CI包含了1,即在森林图中•其95%CI的横线与无效竖线相交时,可认为试验组•发生率与对照组发生率相等,试验因素无效。•当某研究RR的95%CI上下限均1,即在森•林图中,其95%CI横线不与无效竖线相交,且该横•线落在无效线右侧时,可认为试验组的发生率大•于对照组的发生率,若研究者所研究的事件是不•利事件(如发病、患病、死亡等)时,试验组的试验因素会增加该不利事件的发生,试验因素为有害•因素(危险因素);若研究者所研究的事件是有益•事件(如有效、缓解、生存等)时,试验因素会增加•该有益事件的发生,试验因素为有益因素。•当某研究的95%CI上下限均1,即在森林图•中,其95%CI横线不与无效竖线相交,且该横线落•在无效线左侧时,可认为试验组的发生率小于对•照组的发生率,若研究者所研究的事件是不利事•件(如发病、患病、死亡等)时,试验组的试验因素•会减少该不利事件的发生,试验因素为有益因素•(保护因素);若研究者所研究的事件是有益事件•(如有效、缓解、生存等)时,试验因素会减少该有•益事件的发生,试验因素为有害因素。•Heterogeneity异质性分析：使用OR的CochraneQ检验（卡方）的P=0.950.1，异质指数I²=22%，表明无异质性。•CochraneQ检验：本质为卡方检验，异质性定性分析的方法，也是RevMan默认进行的计算方法，此法敏感性不高，多数人主张取显著性水平α=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，P0.1，表示研究间存在异质性。•I²：此法为异质性定量分析，I²=100%×（Q-df）/Q，认为较卡方检验敏感，特别是样本量较小时。当I²值超过25%、50%、75%时，提示研究间具有低度、中度、高度异质性，一般认为I²50存在实质性的异质性。•对于同质性好的研究宜采用固定效应模型分析，对于存在较明显异质性的研究，应采用随机效应模型合并，随机效应模型计算的可信区间较宽，因此，结果更为“保守”。漏斗图•漏斗图（Funnelplots）是从直观上识别发表偏倚的方法。•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。谢谢！•某中学发生一起因饮水引起的甲型肝炎爆发，经调查发现，该校部分学生有生饮自来水的习惯，34名甲肝患者中有22人生饮