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R软件:meta分析教程

2017-07-30 miffery 临床科研与meta分析
> library(rmeta)载入需要的程辑包:grid> data(cochrane)   > cochrane name ev.trt n.trt ev.ctrl n.ctrl 1 Auckland 36 532 60 538 2 Block 1 69 5 61 3 Doran 4 81 11 63 4 Gamsu 14 131 20 137 5 Morrison 3 67 7 59 6 Papageorgiou 1 71 7 75 7 Tauesch 8 56 10 71> model.FE <- meta.MH(n.trt,n.ctrl,ev.trt,ev.ctrl, names=name,data=cochrane)> summary(model.FE)Fixed effects ( Mantel-Haenszel ) meta-analysis Call: meta.MH(ntrt = n.trt, nctrl = n.ctrl, ptrt = ev.trt, pctrl = ev.ctrl, names = name, data = cochrane) ------------------------------------ OR (lower 95% upper) Auckland 0.58 0.38 0.89 Block 0.16 0.02 1.45 Doran 0.25 0.07 0.81 Gamsu 0.70 0.34 1.45 Morrison 0.35 0.09 1.41 Papageorgiou 0.14 0.02 1.16 Tauesch 1.02 0.37 2.77 ------------------------------------ Mantel-Haenszel OR =0.53 95% CI ( 0.39,0.73 ) Test for heterogeneity: X^2( 6 ) = 6.9 ( p-value 0.3303 )> model.RE <- meta.DSL(n.trt,n.ctrl,ev.trt,ev.ctrl, names=name,data=cochrane)> summary(model.RE)Random effects ( DerSimonian-Laird ) meta-analysis Call: meta.DSL(ntrt = n.trt, nctrl = n.ctrl, ptrt = ev.trt, pctrl = ev.ctrl, names = name, data = cochrane) ------------------------------------ OR (lower 95% upper) Auckland 0.58 0.38 0.89 Block 0.16 0.02 1.45 Doran 0.25 0.07 0.81 Gamsu 0.70 0.34 1.45 Morrison 0.35 0.09 1.41 Papageorgiou 0.14 0.02 1.16 Tauesch 1.02 0.37 2.77 ------------------------------------ SummaryOR= 0.53 95% CI ( 0.37,0.78 ) Test for heterogeneity: X^2( 6 ) = 6.86 ( p-value 0.334 ) Estimated random effects variance: 0.03 > tabletext<-cbind(c("","Study",model.FE$names,NA,"Summary"),c("Deaths","(steroid)",cochrane$ev.trt,NA,NA), c("Deaths","(placebo)", cochrane$ev.ctrl, NA,NA), c("","OR",format(exp(model.FE$logOR),digits=2),NA,format(exp(model.FE$logMH),digits=2)))> m<- c(NA,NA,model.FE$logOR,NA,model.FE$logMH)> l<- m-c(NA,NA,model.FE$selogOR,NA,model.FE$selogMH)*2> u<- m+c(NA,NA,model.FE$selogOR,NA,model.FE$selogMH)*2> forestplot(tabletext,m,l,u,zero=0,is.summary=c(TRUE,TRUE,rep(FALSE,8),TRUE),   clip=c(log(0.1),log(2.5)), xlog=TRUE,   col=meta.colors(box="royalblue",line="darkblue", summary="royalblue"))

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