网状Meta分析中网状关系图的绘制

网状关系图能够清晰地展示网状Meta分析时各干预措施间存在的直接比较关系。目前有较多绘制网状关系图的方法,但不同方法绘制的网状关系图所提供的信息量有所区别,且软件不同,其操作的友好程度亦不一样。本文简要介绍了如何应用R软件network程序包和gemtc程序包、Stata软件、ADDIS软件绘制网状关系图,并对其异同点进行了比较。     

应用ADDIS软件实现网状Meta分析

在当前能够实现网状Meta分析的软件中,ADDIS软件是一款基于贝叶斯框架、运用Markov chain Monte Carlo（MCMC）法对数据进行先验评估与处理的非编程软件。该软件操作较为简便,只需操作者对模型一致性及结果收敛性诊断做相关判断后,软件将自动产出结果及相关图形;但该软件的最大缺点在于数据录入较为繁琐。本文介绍了如何应用ADDIS软件实现网状Meta分析。     

应用R软件pcnetmeta程序包实现网状Meta分析

R软件pcnetmeta程序包是一款基于贝叶斯理论实现网状Meta分析的程序包,其融合了JAGS软件的优势计算功能与R软件特有的数据整合和强大的图形绘制等功能。pcnetmeta程序包通过调用JAGS软件来实现运算,提供了3种不同模型供操作者选取,每种模型均给出3种不同的效应量(RR、OR及RD)结果;同时可以绘制多种图形,极大程度上满足了使用者处理复杂网状Meta分析的客观需求。本文以实例方式展现该程序包的完整操作流程。     

R软件调用JAGS软件实现网状Meta分析

JAGS(Just Another Gibbs Sampler)是为弥补BUGS软件无法在Unix或Linux等非Windows系统上运行的缺陷而研发的编程软件,其自身独立拥有一套贝叶斯理论运算函数及公式,具有操作界面简单、与系统兼容好、运行流畅、且与其他编程软件具有良好交互性等特点。然而,由于JAGS软件在结果数据读取、解读以及图形绘制方面存在功能性缺失,限制了其推广应用;通过R2jags、rjags及runjags程序包从R中调用JAGS软件则克服了这些缺陷。R2jags、rjags及runjags这3款程序包的工作原理均是在R语言的框架下通过调用JAGS软件来完成相关迭代运算,它们的功能结构基本相似,都具有操作简单、命令简洁、数据读取和结果汇总以及图形绘制功能较完善的特点,但在实践运用中仍存在差异。本文介绍了如何使用R软件通过R2jags、rjags及runjags程序包调用JAGS软件来实现网状Meta分析。     

网状Meta分析中敏感性分析和一致性分析在R软件中的实现

目的介绍网状Meta分析的敏感性和一致性检验及其在R软件中的应用。方法以实例演示的方式,采用随机效应模型与固定效应模型比较的方法实现敏感性分析,并采用R软件metafor包和combinat包实现一致性分析。结果随机效应模型与固定效应模型所得结果相近,数据较稳健。一致性检验结果表明,各环的可信区间均与空白值相交,说明网状Meta分析计算结果与直接比较计算结果无明显差异,一致性较好。结论网状Meta分析作为一种间接比较的分析方式,敏感性尤为重要,而一致性的引入使网状Meta分析更准确。通过R软件实现网状Meta分析的敏感性和一致性分析是一种可行的方法。     

网状Meta分析在Stata软件中的实现

WinBUGS软件除了能够与R软件配合实现网状Meta分析外,还可以通过与Stata软件配合实现。与R软件不同的是,通过Stata软件实现时需先行创建相关的ADO脚本文件,从而极大地简化了操作过程。与R软件相同的是,在绘制网状关系图时,Stata软件亦需要另行加载一个程序包。本文简要介绍了如何使用Stata软件渊用WinBUGS软件实现网状Meta分析。     

应用Stata软件mvmeta程序包实现网状Meta分析

Stata软件是一款集编程与非编程于一体的统计软件,其操作简单、使用效率高且具有良好的扩展性,在Meta分析制作方面功能强大。Stata软件mvmeta程序包是一款基于多元回归模型实现网状Meta分析的程序包,且能够实现"多结局-多变量"数据的同时处理。当前该程序包实现网状Meta分析的操作过程较为繁琐,排序功能较差,且缺少绘图功能。本文通过实例展示介绍了如何使用该程序包实现网状Meta分析。     

Microsoft Excel调用BUGS软件实现网状Meta分析

BugsXLA宏命令是基于贝叶斯理论在Excel内核框架下编写的,其目的是在Microsot Excel框架下通过调用BUGS软件实现相关贝叶斯数据统计处理。在当前所有调用BUGS软件实现网状Meta分析的软件中,BugsXLA宏命令具有兼容性好、操作简单、运行流畅、消耗内存少、数据录入及提取、存储方便等优点,能够将数据存储与计算融为一体。但其绘图功能过于简单,当前仅能绘制密度图。此外,调用WinBUGS软件的功能已成熟,但调用OpenBUGS软件的功能尚不成熟。     

应用SAS软件PROCMCMC过程实现网状Meta分析

SAS软件是一款功能强大、国际认可度高的编程软件,其可以实现包括网状Meta分析在内的各种Meta分析。贝叶斯统计是一种重要的统计学方法,其可以通过马尔科夫-蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)算法进行各种统计推断。在SAS软件中运用PROC MCMC过程实现网状Meta分析正是基于这一思想进行的,本文通过实例操作展示了该过程。     

R软件gemtc程序包在网状Meta分析中的应用

R软件相关程序包对于网状Meta分析的理论原理大多是基于贝叶斯统计模型,也有少部分使用广义线性模型。R软件gemtc程序包通过调用对应的rjags程序包、BRugs程序包或R2WinBUGS程序包（软件依次为JAGS、OpenBUGS及WinBUGS）来执行网状Meta分析。同时,还可以为GeMTC软件生成相关的数据存储文件。其本质是调用基于MCMC法的软件进行网状Meta分析。本文简要介绍R软件gemtc程序包调用OpenBUGS软件进行网状Meta分析。     

R软件调用OpenBUGS软件实现网状Meta分析

R软件当前可通过R2OpenBUGS程序包、BRugs程序包和rbugs程序包来调用OpenBUGS程序包实现网状Meta分析。本文分别对这3种程序包实现网状Meta分析的过程进行演示。从结果来看,3种程序包的计算结果相近,但rbugs程序包无绘图功能,仅R2OpenBUGS程序包能绘制森林图。     

R软件R2WinBUGS程序包在网状Meta分析中的应用

R软件是一个自由、免费及开放的统计软件,并具有强大的绘图功能,但其处理网状Meta分析数据的代码命令较为复杂,因此易错且不易掌握.WinBUGS软件是基于贝叶斯理论而开发的一款统计软件,具有强大的数据处理功能,在处理网状Meta分析数据时,代码编写易懂且操作方便,但对结果的绘图功能欠佳.为充分发挥R软件与WinBUGS软件各自的优势,开发者在R软件的基础上研发了R2WinBUGS程序包,构建了R软件与WinBUGS软件之间的“桥梁”,使网状Meta分析的过程和结果处理方便快捷又美观.本文以实例操作的方式展示使用R软件R2WinBUGS程序包进行网状Meta分析的过程.     

应用Microsoft Excel软件Net Meta XL宏命令实现网状Meta分析

Net Meta XL是一款基于贝叶斯理论研发的在Microsot Excel框架下执行网状Meta分析的宏。该宏于2014年正式推出,将数据提取与输入、结果输出和图形绘制集于一体。当前,该宏可供选择的模型丰富,所有操作均为菜单式且操作简单,但其仅适用于二分类数据的网状Meta分析,仍有较大提升空间和需要完善之处。本文通过实例介绍应用Net Meta XL宏实现网状Meta分析的方法。     

应用R语言netmeta程序包实现网状Meta分析

netmeta程序包是基于经典频率学派研发、在R语言框架下运行的专用于网状Meta分析的程序包。该程序包克服了基于贝叶斯统计学派研发的软件及程序包实现网状Meta分析时对先验设定的难点,同时具备操作流程简单、操作难度小等优点。此外,该程序包还能同时以随机效应与固定效应模型展现单个配对研究及Meta分析合并的结果,并能绘制森林图。本文通过实例展示了应用netmeta程序包实现网状Meta分析的过程。     

R软件nlme程序包在网状Meta分析中的应用

nlme程序包是基于广义最小二乘法和线性混合效应模型研发的、可通过R软件实现广义线性和非线性混合效应模型下的Meta分析。该程序包实现Meta分析时,需要对数据先行转化为效应量的对数值才可进行。本文介绍了使用R软件nlme程序包实现网状Meta分析的过程,详细呈现了如何转化数据这一核心步骤。     

网状Meta分析图形结果解读

网状Meta分析的发展促使多种干预措施的对比得以实现,目前已有众多研究报道了其实施过程,但当前国内研究对其结果解释则鲜有提及。本文对网状Meta分析中的轨迹图、密度图、Brooks-Gelman-Rubin诊断图、排序概率表与排序概率图、累积排序概率图与累积排序概率图下面积、网状图进行解读,以期为网状Meta分析的研究提供参考和帮助。     

应用SAS软件宏命令实现Meta分析统计效能计算

SAS被誉为国际上数据处理和统计分析领域的标准软件,也是实现Meta分析的优秀软件之一,但其程序编写复杂且难度较大,要求使用者具备较强的编程功底。评价显著性检验的统计效能是Meta分析的重要步骤,为更好地使用SAS软件,美国南佛罗里达大学的Guy Cafri等共同研发了一款专用于实现Meta分析统计效能计算的SAS宏命令(%metapower)。该宏命令可实现Meta分析整体结果、异质性和亚组分析统计效能的计算,简洁易操作,本文结合实例对该宏命令进行介绍。     

系统评价中的间接比较与网状Meta分析方法研究进展

在头对头直接比较证据缺乏的情况下,采用间接比较(ITC)与网状Meta分析对多种干预措施进行比较是近年兴起的一种统计学方法。迄今为止,其理论体系仍在完善之中。本文主要从基本概念、方法假设、有效性影响因素以及分析软件等方面对其发展动态进行简要介绍与总结,以帮助研究者更好地理解该方法,并推动其在证据生产中的使用。     

R软件Metafor程序包在Meta分析中的应用

R软件是一款免费使用且功能强大的统计软件,常用的Meta分析程序包有Metafor、Meta、Rrneta等.Metafor程序包可以方便地进行Meta分析,包括二分类及连续性变量的Meta分析、Meta回归、累积Meta分析及对发表偏倚的Begg's检验和Egger's检验等,以及绘制森林图、漏斗图、星状图、拉贝图、Q-Q正态分位图等图形.此外,Metafor程序包是R软件Meta分析程序包中唯一可以进行混合效应模型(包括单个、多个分类或连续性变量)拟合运算的,还可以检验模型系数并获得可信区间.本文结合实例对应用Metafor程序包进行Meta分析的具体操作方法进行详细介绍.     

网状Meta分析一致性的鉴别与处理方法

与传统Meta分析相比,网状Meta分析的混杂因素较多且处理更为困难。由于证据相互传递,异质性可能会被带入间接比较中。因此,异质性的有效鉴别与正确处理备受关注。为保证网状Meta分析结果的可靠性,方法学家提出一致性概念并给出一系列鉴别与处理方法。基于Bucher法的延伸,目前一致性鉴别与处理的方法已扩展至节点分析法、假设检验及两步法等十余种量化措施。然而,由于方法学基本理论与侧重点的差异以及统计效能的局限性,使得目前相关检测与处理方法的力度仍不够高效。因此,高效、简洁、解释度高的检测与处理方法依旧需要进一步探索。