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文档简介

1、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 Referemce

2、s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Fin

3、ish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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