R软件系列：实现连续数据的Meta分析
R软件系列：实现连续数据的Meta分析
内容来自实用“Meta分析”公众号
本文将介绍用R软件的meta数据包介绍连续数据资料的Meta分析。
meta数据包提供分析连续数据的命令是: metacont()，能够计算连续型资料的固定效应值或随机效应值，命令提供了SMD和MD两种方法。具体命令格式如下：
metacont(n.e,mean.e, sd.e, n.c, mean.c, sd.c, studlab, data=NULL, subset=NULL, level=0.95, 1eve1.comb=leve1, sm=MD, comb.fixed=TRUE, comb.random=TRUE)。命令中，n.e, mean.e, sd.e分别为实验组的例数、均数和标准差，n.c, mean.c, sd.c分别为对照组的例数、均数和标准差。sm选项是连续数据的效应量，可选择SMD或者MD两种方法，其他命令解释同metabin。具体的步骤：
1.加载meta数据包
library(meta)
2.具体分析操作
①效应量的合并
运用Meta自己带的数据集，Fleiss93cont表示在精神疗法在医疗资源的使用方面的一个连续性数据的数据集，study, year, n.e, mean.e, sd.e, n.c, mean.c, sd.c分别表示纳入文献的第一作者，发表年份，实验组的例数、均数、标准差以及对照组的例数、均数和标准差。
具体的命令：
data(Fleiss93cont)
meta1 <-metacont(n.e, mean.e, sd.e, n.c, mean.c, sd.c, data=Fleiss93cont, studlab=paste(study,year),sm="SMD")
结果显示，异质性检验Q=3.68, P=0.4515, I2=0,可以认为没有统计学意义的异质性，选用固定效用模型，SMD=-0.3434, 95%CI: -0.6068- -0.08, z= -2.5555, P=0.0106,统计学上可以作出精神疗法能够降低医疗医疗资源的作用。
②森林图的绘制
具体的命令如下：
forest(meta1)
从森林图中，非常简单和直观地看到Meta分析的统计结果
发表偏倚的命令是metabias()，但是当纳入文献的数目小于10时，不再推荐做发表偏倚。
④敏感性分析
meta包中的命令是metainf()，具体的命令：
metainf(meta1)
从敏感性分析的结果中，可以看到如果忽略掉“Florell”文献，结果发生改变，病例组和对照组不再有统计学意义上的差异，表明结果不是很稳健，应该做出相应的讨论。
本文结合实例，介绍了在R软件中如何实现连续性数据的Meta分析，程序比较简单，易操作，功能强大，越来越多的SCI论文采用R软件，值得推广。
微信扫一扫，关注该公众号