诊断性试验Meta分析报告.docx
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诊断性试验Meta分析报告
Revman,Stata,Meta-disc在诊断试验准确性（DTA）系统评价中的应用
文献数据摘自《ProGRP与NSE对小细胞肺癌诊断价值的meta分析》
文中提取数据
作者
国家
研究方法
盲法
研究对象
金标准
病例数
阳性界值（pg/ml）
TP
FP
FN
TN
a
b
a
b
a
b
a
b
a
b
Schneider
德国
前瞻
--
连续
病理
298
29.1
9.6
35
38
18
35
16
13
229
212
Stieber
德国
回顾
--
--
病理
314
38.3
11.9
41
39
9
44
46
48
218
183
Molina
西班牙
前瞻
--
连续
病理
802
50
25
134
114
79
50
41
61
548
577
Nissan
以色列
前瞻
--
连续
病理
162
48
22
29
18
6
12
8
19
119
113
Shibayama
日本
--
--
连续
病理
359
49
7.5
74
49
11
10
40
65
234
235
Lamy
法国
回顾
是
--
病理
245
53
17
117
110
2
4
29
36
97
95
Takada
日本
回顾
是
连续
病理
326
33.8
10.6
73
63
22
43
28
38
203
182
Yamaguchi
日本
--
是
连续
--
602
50
8,1
80
79
6
26
47
48
469
449
Sun
中国
--
--
--
病理
100
50
16.3
25
19
6
8
9
15
60
58
Yang
中国
--
--
--
病理
144
46
16.3
46
40
9
16
17
23
72
65
注：
表中10个原始研究均使用酶联免疫吸附测定法检测阳性界值；TP=真阳性数；FP=假阳性数；FN=假阴性数；TN=真阴性数a:
ProGRP,b:
NSE
Revman5.2
新建诊断试验准确性（DTA）系统评价模板
添加所有纳入研究
此处对每篇文献QUADAS2质量特征进行描述，以便探讨异质性来源及作表图
数据分析里面添加所要研究的待评价诊断试验
可计算相关指标（似然比及诊断比值比和单独在干预系统评价里面作森林图）
添加分析里面制作SEN和SPE森林图及SROC曲线，可对数据进行重新制定
设置参数
若用户对上图窗口中的统计分析显示的结果不满意，可点击右上角的属性按钮
）;或依次展开树形目录分支"DataandAnalyses→Analyses→ProGRP"，选中"ProGRP"并单击右键，选择"Properties…"，弹出属性设置对话框。
在图对话框中，可对统计指标（General）、SROC图、森林图和异质性来源的参数进行设置，并点击"Apply"使其生效，见下图。
亚组分析（假如，原文没做）
QUADAS-2偏倚表（图）制作
异质性来源
◆在DTA系统评价里面不能直接进行似然比、诊断比值比的森林图以及各指标漏斗图制作，但可以改变四个表数据模式或直接计算相关指标，添加入干预性系统评价模板中进行制作及查看异质性、发表偏倚（漏斗图）。
Stata12
一拟合双变量混合效应模型：
midas命令
1.计算所有诊断试验统计学指标（敏感度、特异度、似然比、诊断比值比等）及异质性检验统计量:
2.绘制敏感度、特异度森林图:
3.绘制ROC曲线图：
4.绘制漏斗图，识别发表偏倚:
STATISTICALTESTSFORSMALLSTUDYEFFECTS/PUBLICATIONBIAS
5.绘制似然比森林图:
6.绘制诊断比值比森林图：
7.绘制验前概率、验后概率图：
验前概率=患病率，验后概率=验前概率*似然比
二拟合HSROC模型：
metandi命令
1.合并统计量命令
2.绘制SROC曲线
Meta-disc14
表2Meta-Disc软件的主要功能
主要功能
说明
Describingprimaryresultsandexploringheterogeneity
描述原始结果和探索异质性
●Tabularresults
●将结果以表格形式列出
●Forestplots（sensitivity,specificity,LRs,dOR）
●以森林图形式显示灵敏度、特异度、似然比和诊断比值比
●ROCplanescatter-plots
●ROC平面散状图
●Cochran-Q,Chi-Square,Inconsistencyindex
●判断研究间异质性
●Filtering/subgroupingcapacities
●亚组分析
ExporingThresholdeffect
探讨阈值效应
●Spearmancorrelationcoefficient
●Spearman相关系数
●ROCplaneplots
●ROC平面图
SROCcurvefitting.Areaunderthecurve（AUC）andQ
拟合SROC曲线、计算AUC和Q指数
Meta-regressionanalysis
回归分析，探讨异质性来源
●UnivariateandmultivariateMosesandLitteenbergmodel（weightandunweight）
●（加权或未加权）单变量及多变量MosesLitteenberg模型
Statisticalpollingofindices
合并统计量
●Fixedeffectmodel
●固定效应模型
●Randomeffectmodel
●随机效应模型
数据录入
Meta分析
1.探索阈值效应
2.合并效应量、探讨异质性
SummarySpecificity
Study|Spe[95%Conf.Iterval.]TP/（TP+FN）TN/（TN+FP）
--------------------------------------------------------------------------------------
Schneider|0.9270.887-0.95635/51229/247
Stieber|0.9600.926-0.98241/87218/227
Molina|0.8740.845-0.899134/175548/627
Nissan|0.9520.898-0.98229/37119/125
Shibayama|0.9550.921-0.97774/114234/245
Lamy|0.9800.929-0.998117/14697/99
Takada|0.9020.856-0.93873/101203/225
Yamaguchi|0.9870.973-0.99580/127469/475
Sun|0.9090.813-0.96625/3460/66
Yang|0.8890.800-0.94846/6372/81
--------------------------------------------------------------------------------------
PooledSpe|0.9300.920-0.940
--------------------------------------------------------------------------------------
Heterogeneitychi-squared=77.68（d.f.=9）p=0.000
Inconsistency（I-square）=88.4%
No.studies=10.
FilterOFF
Add1/2toallcellsofthestudieswithzero
3.绘制森林图
4.绘制SROC曲线
5.meta回归分析
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