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作者：陳凌霄

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　　漏斗圖通常被用作檢測(cè)報(bào)告偏倚是否存在，它是一種簡單的散點(diǎn)圖,，圖上的每一個(gè)點(diǎn)表示的是單個(gè)研究的效應(yīng)量對(duì)其精確度（現(xiàn)在通常用效應(yīng)量的標(biāo)準(zhǔn)誤來表示）,。通常橫坐標(biāo)是其效應(yīng)量，縱坐標(biāo)是其精確度,。之所以得名漏斗圖是因?yàn)樾颖狙芯课挥趫D倒漏斗的底部且較分散,，大樣本研究位于倒漏斗的頂部且比較集中，當(dāng)研究數(shù)量比較多的時(shí)候,，看上去就像一個(gè)倒著的漏斗,。我們以下圖這張發(fā)表在BMJ上的漏斗圖為例演示如何用RevMan 5.3來繪制漏斗圖（需要軟件的小伙伴請(qǐng)?zhí)砑咏饴菪譃楹糜兴饕治⑿盘?hào)：helixlife0）。

第一步,，準(zhǔn)備工作

　　與之前相同,，還是添加研究，添加數(shù)據(jù)等常規(guī)工作,，不過這次我們不用點(diǎn)擊森林圖按鈕了,。下面對(duì)關(guān)鍵的步驟進(jìn)行簡單的圖示。

　　根據(jù)變量的不同填入我們提取好的數(shù)據(jù),，RevMan軟件會(huì)幫助我們將其轉(zhuǎn)換成為所需的效應(yīng)量及其標(biāo)準(zhǔn)誤,。這里需要指出的是在單臂研究以及生存分析中會(huì)有一些特殊情況，我們需要使用R或者Stata軟件來實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)誤的計(jì)算,，大家有興趣可以參閱相關(guān)文獻(xiàn)也可以在丁香園循證醫(yī)學(xué)討論板塊翻看精華帖,。

第二步，生成漏斗圖

　　點(diǎn)擊紅框內(nèi)的漏斗圖按鈕,，一張漏斗圖就畫出來了,。

　　為了盡可能在短的篇幅內(nèi)說清楚，筆者在這里使用了自己的一組數(shù)據(jù),，上圖的紅色和綠色箭頭所示的空心矩形所表示的不同亞組的研究,，這里我們可以看到不同亞組對(duì)漏斗圖的影響，跟上面那張BMJ的圖相比,，少了雙斜線,，要想得到兩邊的雙斜線其實(shí)也很簡單，我們將隨機(jī)效應(yīng)模型改至固定效應(yīng)模型再出圖即可,。

第三步,，漏斗圖的解讀

　　下面簡單講一下如何解讀漏斗圖，我們還是以最上面的那張BMJ的漏斗圖為例

　　大家注意到它最中間的那條豎實(shí)線（在RevMan中是虛線),，它是合并效應(yīng)量的延長線,。我們通過肉眼觀察豎線兩側(cè)的點(diǎn)，如果其越對(duì)稱,，則說明其偏倚相對(duì)越小,，進(jìn)一步的，如果各點(diǎn)集中在圖的頂部,，則更加說明偏倚小,。

總結(jié)

　　當(dāng)然肉眼觀察漏斗圖始終是一種比較主觀的方法，通常我們還要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn),，這里還需要說明的一點(diǎn)就是,，到底幾個(gè)研究以上需要做漏斗圖。目前相對(duì)權(quán)威的Cochrane干預(yù)試驗(yàn)系統(tǒng)評(píng)價(jià)手冊(cè)上給出的是至少10個(gè),，不過大家在實(shí)際投稿中可能會(huì)碰到的審稿人堅(jiān)持要求做漏斗圖,，即便只有6,、7個(gè)研究，這時(shí)候是據(jù)理力爭還是順從審稿人的意見大家可以酌情選擇,。最后,，對(duì)于報(bào)告偏倚的檢測(cè)其實(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)比漏斗圖復(fù)雜，涉及到一些相對(duì)復(fù)雜的方法就需要用到Stata和R,，這里就不做展開了,，大家有興趣可以參照參考書自學(xué)。