《Revman5.3软件操作最新》由会员分享，可在线阅读，更多相关《Revman5.3软件操作最新（157页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、Revman软件操作 主要内容 lRevman软件的下载与文章新建 l二分类变量资料的Meta分析实现 l连续变量资料的Meta分析实现 l亚组分析的构建 l漏斗图与森林图的解读 l敏感性及异质性分析 Revman软件的下载与安装 Review Manager（简称 RevMan）是国际 Cochrane 协作网为系统评价（systematic review）工作者所提 供的专用软件，是 Cochrane 系统评价的一体化、标 准化软件。下载地址： http:/www.cochrane.es/Download/Files/revman. htm http:/www.cochrane.org/s
2、oftware/revman.htm http:/www.cc- 打开Revman软件，点 击“create a review”新 建一个Meta分析 诊断准确性系统评价 干预性系统评价 诊断准确性系统评价 方法学系统评价 灵活系统评价 为研究取一个名字 Protocol 是制作cochrane review 时候用的，其他时 候不用，所以选“full review”,点finish 左边为revman的功能区 ，右边则为主体区 左边可以看到5把“钥匙”，点击第1把 Review information 可以修改这个 review的基本信息 点击第2把“钥匙” main text ,可 以看到
3、这个Review 的提纲， 初学者可以参照来写 第3把钥匙 tables 表格区 。主要有两个功能：1.各个 研究的特点和偏移；2.呈现 Summary of finding tables 。 Data and analysis 是 Revman的核心，统计和 计算都在这里 Figures，图片区，纳入研究的流程图和偏移风 险图都在这里，此外，其他区基本不用 先点击Studies and refrences ，然后点 Add Study，则可以 开始录入研究 点击 studies and refrences, 然后点击右边的 Add Study 自动跳转到这个界面 ，输入研究者名字和 年份，如
4、 Jack 2007 连续默认“next”，则会出现如图界面 ，如所有研究都已录入完毕，则选 择“nothing”，若还需录入新的研究 ，则选择第3项添加另一个研究到这 里 研究全部添加后 是这样的 第二部分 二分类变量资料的Meta分析实现 概述 l 有些变量的测量结果只有两种类别，譬如：男性和 女性、有效与无效、生或死等等，这种按事物的某一 性质划分的只有两类结果的变量，称为二分类变量 l Meta分析中，二分类变量汇总的是发生率、死亡率 、 有效率这些数据 l完成一个Meta分析的数据合并，需要进行至多三 层工作： l第一层是“Comparison”，代表的是一个对比（试 验组vs对照组
5、） l第二层是“Outcome”，代表对比的是什么（结局 指标） l第三层是“Subgroup”，亚组分析时才会用到，可 以没有 研究全部录入后，就 来到数据区：Data and analysis 开始数据分析，点Add comprison 为这个对比 取一个名字 ，如“A vs B” 比较已经建好 ，Add outcome 二分类变量 连续型变量 O-E和方差 一般倒方差 其他数据类型 二分类变量和连 续型变量是最常 用的 点“Dischotomous”， 然后 next 为这个结果取一 个名字，如这个 结果是分析安全 性，如：Safety 这一界面主要选择 ： 1.统计学方法 2.统计模型
6、 3.统计指标 统计学方法 Peto：只能用于二分类变量 里的OR值 MH法：只能用于二分类变量 IV法：连续型变量和二分类 变量都可以 效应模型的选择 FE：固定效应模型，当纳入的各 研究间异质性较好，即P值0.1 或I250%时，可以用； RE：随机效应模型，通用 效应指标的选择 OR：比值比，万金油，可用于 所有的二分类变量的研究 RR：相对危险度，仅用于队列 研究和RCT RD：率差，仅用于队列研究和 RCT 亚组选择 研究可信区间的选择 总可信区间的选择 一般全部选择 默认，然后 next Left/Right Gragh Lable:试验组和对 照组的标签，可以 自定义一下 Sca
7、le：森林图的尺 度，默认100 Sort By：研究的排序方法， 一般选第一个，选Study ID的 首字母进行排序 全部设置完毕点 Nothing,然后 finish Outcome就建 好了，点击它 可以看到这个 outcome现在 还是空的 这时需要点击右上 角 添加研究， 选择这个outcome 所需纳入的研究， 然后Finish 分别将每个研究试 验组及对照组事件 数及样本量录入 譬如这个原始数据，对应相应的 研究，将数据直接复制进去 如图所示，数据录入 后结果自动生成 这个滑动键可 以调节这个森 林图的大小 两组的事件数和样本量 各个研究的OR值 权重：每个研究在合并 结果中所占
8、的比重 统计方法是MH 效应值是OR 固定效应模型95%可信区间 我们来看一下结果 总的事件数及 样本量 合并的效应量及 95%可信区间 总OR值的统计学 检验（Z检验）结 果，总OR值的P值 异质性检验：P=0.42，I2=0% ，说明无明显异质性 下面来介绍一下这几个小 按钮的功能 这个按钮可以用来添 加新的研究 这个按钮可以切换 效应指标，也就是 OR、RR、RD 这个按钮可以切换效应模型 ，即RE(随机效应模型)、 FE(固定效应模型），鼠标 点击即可完成切换 这个按钮是用来打开森林 图的 这个按钮是用来打开漏斗 图的 这个按钮是可打开计算器 这个 可以设置这个 Outcome的所有条
9、件， 包括分析方法、分析数 据类型、细节、图表等 可以 更改 数据类型 更改实验组和对照 组的标签 更改outcome的名字 更改效 应指标 切 换 统 计 方 法 更改效 应模型 是否显示亚 组 研究的可信区间 汇总结果的 可信区间 森林图 的显示 Outcome中数 据的排序方式 可以设置的内容就是 我们当初新建Outcome 时的内容，所以新建 Outcome只需随便选择 ，数据汇总后再根据异 质性等进行修改 发现了吗？ 第三部分 连续型变量资料的Meta分析实现 概述 l连续型变量：有具体数值的数据，如：身高 、体重、肿瘤直径、血糖、血氧等 lMeta分析中，连续型变量是身高、体重、血
10、 压、淀粉酶等数据，描述这样的数据，需要 三个元素：均数、标准差和样本量 在做二分类变量的时候研究已 经录入完毕，再次来到数据区 ：Data and analysis,然后 “Add Comparison” 为这个新的“Comparison”取 一个名字，如“C VS D”,然后 Next 点“Nohing”,然后Finish 新的比较就建好了 接下来，Add Outcome 点“Continuous”，然后 next 为这个结果取一个 名字，如：Length of ICU stay 又到了选择统计方 法、效应指标、效 应模型这一页，其 和二分类变量有所 区别 效应模型，同二分类变量 FE：固
11、定效应模型，当纳入 的各研究间异质性较好，可 以用； RE：随机效应模型，通用 所以这里选择IV法，RE模 型，MD值，然后Next 亚组选择 研究可信区间的选择 总可信区间的选择 一般全部选择 默认，然后 next Left/Right Gragh Lable:试 验组和对照组的标签，可 以自定义一下 Scale：森林图的尺度， 默认100 Sort By：研究的排序方法， 一般选第一个，选Study ID的 首字母进行排序 全部设置完毕 点Nothing,然 后 finish 这个Outcome就建 好了，双击它 和二分类变量一样 ，现在这个outcom 现在还是空的 点击右上角 添加 研
12、究， 选择需要纳入的研 究 和二分类变量一样，将相应的 数据Copy进来，结果自动生成 各组研究的MD值 及95%可信区间 各组研究的均数 、标准差及样本 量 合并总的MD值 及95%可信区间 两组研究的 样本量 总MD值的统计学 检验（Z检验）结 果，总MD值的P 值 异质性检验：P0.0001， I2=99%，说明具有较高的 异质性 统计指标:MD值，统计方法：IV法，固 定效应模型，95%可信区间 第四部分 亚组分析的实现 亚组分析 亚组分析是处 理异质性的常 用方法，可以 按照研究方案 、研究质量， 人种等进行分 组 First author/year CountryEthnicity
13、SNP Sample Size Genotype frequency (Cases/controls)PHWE Ca se Control 11122212 Lacher-2008GermanCaucasiansrs7517847 13 2 25350/7 8 65/12 5 17/50165/28199/2250.06144 rs11209026 123/ 218 9/340/1255/4709/360.03606 Marquez-2007SpainCaucasianss7517847 36 3 547149/ 192 160/2 60 54/94458/644268/4480.10362
14、rs11209026 334/ 486 29/600/1697/103 2 29/620.08375 Latiano-2008ItalyCaucasiansrs7517847 84 3 749326/ 280 390/3 28 88/1081042/88 8 566/5440.10740 rs11209026 750/ 634 72/911/11572/13 59 74/940.01388 Oliver-2007SpainCaucasiansrs7517847 22 2 34292/1 21 102/1 53 29/35286/395160/2230.02948 rs11209026 203/
15、 302 19/340/6425/63819/460.10594 rs1343151 99/1 36 101/1 57 22/49299/429145/2550.11293 Ebrahimi-2014IranAsianrs7517847 777845/4 4 28/304/4118/11836/380.83685 rs11209026 71/7 2 6/60/0148/1506/60.98144 rs1004819 25/1 9 36/4116/1886/7968/770.35917 rs1343151 55/4 1 20/322/513011424/420.01470 rs2201841 26/1 9 36/4015/1988/7866/780.21064 用种族进行亚组分析 添加一个新的“Outcome” 选择二分类变 量，然后Next 为这个研 究取一个 名字 全部选择默认，然 后Next 全部默认，然 后Next 选择默认，Next 点Nothing,然后F
