Stata在meta分析中的应用.docx
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1、精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -1 定量资料两组比较的meta 分析2 定性资料两组比较的meta 分析实例:分类资料的 meta 分析为了探讨用 Aspirin预防心肌梗塞 (myocardialinfarction,MI) 后死亡的发生;美国在1976 1988 年问进行了 7 个关于 Aspirin预防 MI 后死亡的讨论,具体结果见表1,其中 6 项讨论的结果说明Aspirin组与劝慰剂组的MI 后死亡率的差别无统计学意义;只有1 项结果说明 Aspirin预防 MI 后死亡有效并且差别有统计学意义;现 依据表 1 供应的结果进行meta 分
2、析表 1Aspirin预防心肌梗塞死亡的临床试验结果Aspirin 组劝慰剂组讨论发表年份总例数死亡例数总例数死亡例数MRC-119746154962467CDP19767584477164MRC-21979832102850126GASP19793173230938PARIS19808108540652AMIS198022372462257219ISIS-2操作步骤198885871570860017201 把数据输入 stata软件1 / 10第 1 页,共 10 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -2 变量
3、的说明Study纳入的讨论Year年份Death1Aspirin组的死亡人数Live1Aspirin组的存活人数Death2劝慰剂组的死亡人数Live2劝慰剂组的死亡人数3 进行 meta 分析metandeath1live1dead2live2,orlabel(namevar=study, yearvar=year)结果:2 / 10第 2 页,共 10 页 - - - - - - - - - -精品word 可编辑资料 - - - - - - - - - - - - -以上结果分成两部分(1) meta分析的合并统计量合并 OR值 OR=0.897,95% 的可信区间 (0.841,0.9
4、57)(2) 给出异质性检验的结果只要异质性检验的P值不小于 0.10( 或者 I-squared小于 50%)就可以认为不存在异质性,可以用应固定效应模型(stata默认的情形 ) ;假如质性检验的P 值小于等于 0.10( 或者 I-squared大于 50%),就不同的组间存在异质性,应当应用随机效应模型随机效应模型的命令如下:metandeath1 live1 dead2 live2, or label(namevar=study, yearvar=year) random在运行 meta 分析命令的同时stata输出森林图,如下:3 / 10第 3 页,共 10 页 - - - -
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- 关 键 词:
- Stata meta 分析 中的 应用
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