作者：中日循證醫(yī)學(xué)協(xié)作組（CJFH-STEM）范國(guó)輝 徐國(guó)棟 牛文全

1行代碼,？沒錯(cuò)，就1行代碼,，揭下Meta分析森林圖的神秘面紗,。

經(jīng)過上面兩個(gè)步驟，我們已經(jīng)完成了Meta主要模塊的加載和數(shù)據(jù)文件的導(dǎo)入,。您還沒來得及完成,？請(qǐng)速戳：

meta分析如此簡(jiǎn)單？手把手Meta分析之STATA篇（1）：安裝stata,，加載meta模塊

meta分析如此簡(jiǎn)單,？手把手Meta分析之STATA篇（2）：整理數(shù)據(jù)，導(dǎo)入stata

十分鐘搞定基礎(chǔ),！

接下來干嘛,？當(dāng)然是制作文章里的森林圖了！ 本講為第一部分,，主要是針對(duì)二分類結(jié)局變量,。

什么是二分類結(jié)局變量？

各位寫文章最常見的資料類型是什么,？當(dāng)然是結(jié)局定義為“是”,、“否”（生存或死亡，患病或正常）的二分類結(jié)局了,，對(duì)應(yīng)文獻(xiàn)的指標(biāo)有RR,，OR。對(duì)應(yīng)的Stata命令是metan,。

我們假定已經(jīng)整理好的資料中,，有如下變量：

結(jié)局是response，未發(fā)生結(jié)局是nonresponse,，

病例組是case,，對(duì)照組是cont， 則：

病例組發(fā)生結(jié)局例數(shù)為response_case,；

未發(fā)生結(jié)局的例數(shù)為nonresponse_case,；

對(duì)照組發(fā)生例數(shù)為response_cont；

未發(fā)生結(jié)局的例數(shù)為nonresponse_cont,。

在不明確資料是否存在異質(zhì)性的情況下,，采用有無(wú)異質(zhì)性均可擬合良好的隨機(jī)效應(yīng)模型,，于是有：

1.  用代碼實(shí)現(xiàn)

在Command窗口輸入下列代碼后，回車

馬上有：

全部計(jì)算完畢,！

簡(jiǎn)直不要更簡(jiǎn)便?。?/span>

甚至可以直接貼在文章里??！

那這句代碼和結(jié)果都是什么意思呢？我們來逐一解讀,。

代碼的含義

metan response_case   response_contnonresponse_case nonresponse_cont , rr random label(namevar=authoryear)

metan命令是Stata進(jìn)行Meta分析最主要的命令,，輸出異質(zhì)性分析結(jié)果、權(quán)重,、森林圖,、合并效應(yīng)（pooled RR或pooled OR）及其置信區(qū)間。

rr,，表示生成合并RR,，這次我們要計(jì)算的是RR值了。

random,，表示本次采用的隨機(jī)效應(yīng)模型,。

label，在森林圖中添加作者名稱和發(fā)表年份,。namevar= 后面的authoryear是我們自己生成的變量,，可以在制作Excel時(shí)候就生成（如果需要Excel公式，請(qǐng)留言,。如果需要Stata程序,，也請(qǐng)留言）。

紅字部分就是自己定義的變量了,，注意這四個(gè)的順序不能變哦,。

注意！Stata軟件嚴(yán)格區(qū)分大小寫,，所有這些命令務(wù)必采用小寫形式,，包括首字母也要小寫！

結(jié)果怎么讀,？

兩張結(jié)果里都在提異質(zhì)性（Heterogeneity）,，異質(zhì)性是影響我們分析結(jié)果的重要因素。那異質(zhì)性是什么,？應(yīng)該怎么看呢,？

異質(zhì)性指資料之間的差異程度，描述參與者,、干預(yù)措施和一系列研究間測(cè)量結(jié)果的差異和多樣性,，或那些研究間的內(nèi)在真實(shí)性的變異,。根據(jù)Meta分析的統(tǒng)計(jì)原理，只有較好同質(zhì)性的資料才能進(jìn)行合并,。Stata提供了兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量來看異質(zhì)性,，分別是Q檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（Heterogeneity chi-squared）和I²統(tǒng)計(jì)量（I-squared）。Q檢驗(yàn)應(yīng)用較廣但效能較低,，I²統(tǒng)計(jì)量作為一個(gè)率,，受研究個(gè)數(shù)影響較小,，較Q統(tǒng)計(jì)量穩(wěn)健,。一般認(rèn)為，若I²統(tǒng)計(jì)量>50%,，Q檢驗(yàn)P<0.1,，則認(rèn)為各個(gè)研究間異質(zhì)性較大，建議通過敏感性分析尋找異質(zhì)性原因,，消除影響,。此處限于篇幅，不再詳細(xì)展開,，后續(xù)還會(huì)有專題介紹,，敬請(qǐng)期待！

本次例子中,，I² = 77.1%,，Q檢驗(yàn)P<0.001, 異質(zhì)性較強(qiáng)。除采用隨機(jī)效應(yīng)模型外,，建議進(jìn)行進(jìn)一步敏感性分析,。

2.  用窗口菜單欄實(shí)現(xiàn)

依次選擇 User---> Meta-Analysis--->Of Binary and Continuous (metan)

點(diǎn)擊“OK”，即可出現(xiàn)所有結(jié)果,，依然是非常簡(jiǎn)單,。

其他問題

森林圖做出來之后不合心意，怎么辦,？

不用擔(dān)心,，stata生成的森林圖中的字體和菱形都是可以調(diào)節(jié)的，無(wú)需額外編程,，類似于SAS里的sge,，非常親民。

什么時(shí)候用固定效應(yīng)模型,？怎么用,？

若I²統(tǒng)計(jì)量≤50%，Q檢驗(yàn)P≥0.1,，則認(rèn)為各個(gè)研究異質(zhì)性可以接受,，此時(shí)可以采用固定效應(yīng)模型,。

用固定效應(yīng)模型時(shí)候也可以隨機(jī)效應(yīng)模型嗎？

當(dāng)然可以,！根據(jù)我們協(xié)作組的分析經(jīng)歷,，絕大部分情況下，能用固定效應(yīng)分析時(shí),，隨機(jī)效應(yīng)模型也可以,，在沒有異質(zhì)性或異質(zhì)性較低的情況下，固定效應(yīng)模型的區(qū)間寬度會(huì)略窄,，但兩種模型分析結(jié)果相差不大,。異質(zhì)性高的情況下，則必須要選擇隨機(jī)效應(yīng)模型來估計(jì)了,?？紤]到異質(zhì)性普遍存在，協(xié)作組推薦大家用隨機(jī)效應(yīng)模型哦,。

 怎么樣,？躍躍欲試了吧？下次繼續(xù)介紹連續(xù)型變量的分析過程,，敬請(qǐng)期待,！