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文档简介
对于二分类变量,一般需要结局发生人数和总人数,而对于连续变量,则需要提取两组的均数、标准差、总人数,另外常以第一作者姓氏的拼音和发表年限标识某项研究。接下来,双击安装好的RevMan,出现欢迎界面。单击左上角的File,通过New开始一项新的meta分析。可以看到RevMan列出主要的5项功能,前两项较为常用。第一项为Intervention review,因为最开始meta分析主要集中在RCT,其实现在只要是二分类变量和连续变量都可以用第一项进行meta分析。第二项的Diagnostic test为诊断试验的meta分析。第一步,添加纳入的研究。单击Studies and Referemces左侧的钥匙样按钮,展开下拉选项。选中References to studies,单击右键,在弹出的菜单中选择Add Study。在弹出的New Study Wozard页面中,在Study ID填入研究名称,一般为文章第一作者的姓氏拼音和发表年限,如Liu 2005,点击Finish完成研究的添加。重复该过程,添加其他研究。第二步,添加比较,右键单击Data and analyses,在弹出的菜单中选择第一项Add Comparison。在弹出的New Comparison Wizard页面,对两组进行命名,比如试验组vs对照组,或者Experimnetal vs Control。点击Finish完成添加比较。第三步,添加结局指标。在添加的Experimnetal vs Control下方有Add Outcome选项,单价该选项,弹出New Outcome Wizard。在弹出的New Outcome Wizard页面,选择数据类型,这里选择二分类变量,如果是对两组连续变量进行meta,则选择第二项。也可以对结局指标进行描述,比如治愈、好转等。点击Finish完成添加结局指标。第四步,添加结局指标数据,点击下图绿色加号的图标,可弹出New Study Data Wizard,选择进行meta分析的研究,将每个研究试验组和对照组的痊愈人数和总人数填入相应位置。第五步,选择效应量和统计模型。点击表格上方的OR,可在OR、RR和RD之间切换效应量。点击表格上方的FE,可在固定效应模型和随机效应模型之间切换。第六步,导出森林图、漏斗图等。终于出结果了,森林图是对meta分析的汇总结果,最后一列是将效应量OR及其区间图形化了,每条短横线代表相应研究OR的置信区间,短横线上的黑色方块为OR的点估计。Total一行则是合并后的结果,也就是meta分析的结果。点击表格上方的森林图图标,弹出Forest Plot,在Forest
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