循证医学和系统综述.pptVIP

* * * * * * * * * * * * * Included study 2.建立数据表格 （1）定义比较研究的名称 （2）定义变量类型 （3）定义分析参数 （4）定义亚组分析 （1）定义比较研究的名称 展开“Tables”分支，并选择“Tables”的下级分支“Comparisons and data”，按“Add”按钮后，系统产生“Comparisons”对话框，如所示，在其“Description”信息框中定义分析的总称，如“aspirin vs placebo”，再按“OK”返回； Comparisons and data （2）定义变量类型 展开“Comparisons and data”分支，选择其下级分支“01 aspirin vs placebo”，再按“Add”按钮，出现“Add outcome”对话框，如图所示，在“Add outcome”对话框中，需要使用者确定分析的数据类型，本例选择“Dichotomous”（分类资料），然后“OK”； 结局/分类 （Outcomes / categories） 连续变量（Continuous）: 要录入每组的参加人数 (N), 均数和标准差。 二分变量（Dichotomous）: 要录入每组的发生事件人数(n)和参加人数(N) 。 个体病人数据（Individual patient data）: 要录入每组的发生事件人数(n)、参加人数(N) 、 观察－预期值(O-E) 和方差统计量。RevMan 可以帮助计算某一研究的观察－预期值(O-E) 和方差统计量。具体做法是标记相关研究的任一格子，然后点击Calculate。 方差倒数（Generic inverse variance）: 要录入治疗效果的估计值，该值的标准误和每组参加人数。 其他（Other）: 数据按自由格式录入。 （3）定义分析参数 在“Dichotomous outcome”对话框中，有“General”、“Statistical”和“Graph”三个选择卡，用户需要在此卡的“Description”信息框中定义一个分析指标的名称，如“Mortality”，还可以在“Group labels”信息框中定义需要比较的两组名称，默认名称为“Treatment”和“Control”，“General”选择卡如图所示。“Statistical”和“Graph”选择卡如图所示，用户此时可以不定义这两个选卡的内容； General Statistical Graph （4）定义亚组分析 用鼠标单击用户在上一步定义的分析指标名称，如单击“Mortality”后，再按“Add”按钮，此时系统出现“Add sub-category or study”对话框，若用户不用亚组分析，可选择“Study”，若需要做亚组分析可选择“Sub-category”，选择完后按“OK”； Study or Sub-category 输入分析数据 输入分析数据 当数据输入完毕并检查无错后，可按“Save”存盘并退出数据输入界面。 二．数据的分析 用户输入并保存完分析数据后，只要“Analyses”按钮是黑色（而非灰色）按钮时，可用鼠标单击该按钮，即可进行数据分析。 单击“Analyses”按钮后，屏幕显示如图所示分析结果的概括显示“Summary”窗口，此时用户可用鼠标单击分析名称，如本例可单击图中的“01 mortality”，使其前面出现“?”符号，然后可按“Summary/Detail”图标按钮，或直接双击图中的“01 mortality”，进入分析结果的详细显示“Detail”界面，如图所示。 Summary 窗口 Forest plot 可以用直观的图示方法表示 研究结果(线宽表示其95%CI) 研究结果点估计值,其大小代表该研究在Meta分析中的权重 无效应线 各个研究合并后的效应估计 ) ) Meta分析的结果 在数据分析“Detail”窗口中，详细显示了Meta分析的以下内容： （1）纳入分析的数据和权重（Weight）； （2）可信区间（CI）的图示； （3）Meta分析的固定效应模型（Fixed effect model）或随机效应模型（Random effect model）的各项指标： ．各个独立研究的比值比（OR）及OR的95%可信区间（95%CI） ．异质性检验（test for heterogeneity）?2值和P值（该例?2=9.95，P=0.13） ．合并效应量OR合并（Total）（该例OR合并=0.90） ．OR合并的95%可信区间（该例OR合并95%CI =0.84～0.96） ．合并效应的检验（Test for overa