stata在诊断准确性试验meta分析中

1、2015/11/30PrefaceØ Stata功能强大，操作简单Stata在准确性试验Meta分析中的应用Ø 可给出单个指标的合并值李胜大学中南医院循证与转化医学中心大学循证与转化医学中心Center for Evidence-Based and Translational Medicine, Zhongnan Hospital of Wuhan UniversityØ 可绘制指示的森林图、SROC曲线Ø 可实现双变量模型及HSROC的拟合运算省市武昌区东湖路169号，430071: 2010lishengmidas简介Contextu Stata中用

2、于Ø midasØ metandi试验评价Meta分析令midas命令是基于双变量混合效应logistic回归模型合并原始数据，进行试验Meta分析的综合命令midas命令可以给出模型系数估计值及方差-协方差矩阵、SROC曲线、合并的优势比及似然比、合并的灵敏度及特异度还可以对异质性进行探索，检测发表偏倚，生成Fagan列线图、似然比矩阵等midas简介模型选择项(ming_options)u midas命令基本格式为：estimator(x)用于指定估计命令x代表Stata10.0版本及其以上版本中的xtmelogi命令Estimator(x)后必须加上以下选择项至少一项

3、，此时midas varlist if exp in range , options才u 其中varlist为变量名，该项必须按tp、fp、fn、及能正常运行：pddam()、fagan、forest()、rocplane、sroc1、sroc2、hetfor、results()、table()和lrmatrixtn的顺序输入；if exp用于指定条件表；inrange用于设定变量；options为选择项，midas命令的选择项丰富且复杂，按应用可分为10个部分12015/11/30结果选择项(reporting_options)For Exampleresults(all) 提供所有计算的相

4、关结果results(het)为用户提供异质性检验的统计量table(dss | dlr | dlor)以列表的形式给出相应统计量及其对应的异质性检验的结果，其中dss表示给出灵敏度和特异度结果，dlr表示给出似然比的结果，dlor表示给出势比的结果优森林图选择项(forest_plot_options)ForExampleid(varname)为森林图添加，最多可添加四个变量forest(dss | dlr| dlor)为用户提供每一项研究及总的效应量及其可信区间fordata为将每项研究的效应量及其95%CI置于y轴上ROC曲线选择项(roc_options)ForExamplesroc1

5、绘制SROC曲线sroc2可增绘CI及轮廓(prediction contours)rocplane该选择项给出的图形可以评估阈值效应的大小，界点值越大，灵敏度越高，特异度越低2S UD ( E R)S UD ( EAR)S i n ws 012S i nows 20 2R ch w 012R c ow 20 2i ol 011N co 2011eo 011o 20 1Mi er 011M l e 2011Io n i is 011o n d s 20 1wn 011wn 20 1Sco t 011S ot 20 1R ch w 011R c ow 20 1he on 011er n 2011

6、M r owe 011M l we 20 1Mo re 011Mou e 20 1Bow es 011B wl s 20 1M b uny 2 11M b u y 2011H lb 010He b 2010COMB NEDCOMBIN DQ = 49 36 df = 4 00 p = 0 00Q = 9 6 df = 14 00 p = 0 002 = 1 63 6 85 - 6 2I2 = 82 5 4 9 90 500 11 00 81 0SENSI I IS ECI CI2015/11/30异质性选择项(heterogeneity_options)ForExamplegalb(dss |

7、 dlr | dlor)通过标准化效应量(如lnDOR)相对于精度倒数作图，即标准化效应量作为y轴，精度倒数作为x轴hetfor用于生成所有统计量的复合森林图，用于观察各统计量的异质性大小covars用于多变量的Meta回归分析发表偏倚选择(publication_bias_options)ForExampleSSa ianowspubbias指采用线性回归的检验是否发表偏倚Ra hoNfunnel用于绘制漏斗图，是以样本量和效应量分别为轴的二维图eM loann dawScRa hohe oMa owMouBowleMa bruHe质量评价选择项（quality_assessment_opt

8、ions）ForExamplequalitab生成qualibar生成学质量评价的表格学质量评价的条形图qlab需要结合qualitab或者qualibar使用，即将变量于表格或条形图中(无Unclear这一项)用3udyIdSensi iv tySpeci ci yosi ive ike ihood RatioNegative ke ihood Rat oD agnostic Odds Rat oa 20 2w 2012col 2011o 2011er 2011is 2011n 2011tt 2011w 2011n 011e 2011e 2011s 2011y 2011lb 20100 11

9、 0 0 81 0 1 93127 7 0 01 2 4 5104455 72015/11/30For ExampleFor Example midas tp fp fn tn pselection intest refstandard, qualitFor Example概率选择项（probability_revision_options） midas tp fp fn tn, es(x) fagan prior(0.20)fagan（00.99）用于生成Fagan列线图，显示先验概率、似然比及后验概率之间的pddam(p | r)利用合并的似然比（01），生成后验概率及先验概率的图lrma

10、trix用于生成各项研究的阳性似然比、并的效应量的散点图（似然比矩阵图）似然比及合metandi简介For Example midas tp fp fn tn, es(x) lrmatØ metandi命令同时给出了HSROC及双变量模型的统计计算结果，在不协变量的情况下，两者的结果是一致的Ø 此外该命令结果还给出了灵敏度、特异度及似然比等常见试验评价指标的合并值Ø 但此命令不能给出其他有价值的图形，metandi命令不允协变量进行拟合，因此也不能进行Meta回归分析4Post test P obabi ity (%)Fagan's Nomogram0.9

11、9.90.299.80.399.0.599.50.99.39929839595930902080300406050506040030802090093955939829999.30.99.50.599.0.399.80.299.90.Like ihood Ratio00050020050200520.500.0.050.020.00.0050.0020.00P o P ob (%) = 20LR_Posit ve = 74 Post_P ob_Pos (%) = 95 LR_Negative = 0.32Post_P ob_Neg (%) =72015/11/30metandi简介ForExampleu metandi命令的基本格式为:metandi tp fp fn tn if in , plot gllamm force ip(g | m) nip(#)nobivariate nohsroc nosummaryptlevel(#) trace nologu tp、fp、fn、tn分别为真阳性数、假阳性数、假数数及真u plot选择项为SROC曲线，同metandiplot命令结果一样，但