系統(tǒng)評價中的常用統(tǒng)計分析方法

1、1,系統(tǒng)評價中的常用統(tǒng)計分析方法及stata軟件,2,內容,1、meta分析的用途 2、meta分析的基本步驟 3、meta分析中常用的統(tǒng)計指標 4、meta分析中常用統(tǒng)計方法 5、meta分析舉例及結果解釋 6、meta分析結果的穩(wěn)定性和可靠性分析 7、與stata有關的meta分析文獻及書籍介紹,3,Meta分析簡介,Meta分析（meta analysis）由beecher在1955年最先提出，并由Glass在1977年首次命名。目前，meta分析已經在教育學、心理學、社會科學等領域得到越來越多廣泛的應用，在循證醫(yī)學和循證衛(wèi)生管理中也發(fā)揮越來越重要的作用。,4,Meta分析的用途,在世界

2、范圍內，對同一研究目的的研究可能有幾個，幾十個，甚至上百個學者在不同地區(qū)、不同年代進行研究并報告結果，但各學者在研究設計、對象選擇、樣本含量、指標選擇、統(tǒng)計方法等方面不完全相同，導致研究結果并不完全一致，對這些結果進行綜合評價和取舍是十分困難的，而meta分析正是對這些結果進行定量綜合的適宜統(tǒng)計方法。,5,Meta分析的用途,通過meta分析可以達到以下目的： 1、提高統(tǒng)計學檢驗效能 在進行假設檢驗時，能否得到“有統(tǒng)計學意義”的結果與樣本含量存在一定的關系，meta分析綜合多個同類研究結果，總樣本量增大，因而可提高統(tǒng)計檢驗的效能。,6,Meta分析的用途,2、解決單個研究間的矛盾，評價結果的一

3、致性 由于各種研究在設計、對象的選擇、樣本含量、試驗條件等方面不同，其研究結果的質量存在很大差異，一般綜述方法很難對研究結果進行取舍，而meta分析可以估計各個研究可能存在的偏倚以及異質性的來源，采用統(tǒng)計方法對各個研究結果進行定量綜合評價。,7,Meta分析的用途,3、改善對效應量的估計 多個同類研究的結果可能在程度和方向上存在差異，有時甚至得到相互矛盾的研究結果。用meta分析的綜合研究結果可以估計各個研究效應量的平均水平，從而可得到一個供選擇的明確結論。,8,Meta分析的用途,4、解決既往單個研究未明確的新問題 meta分析可以探索單個研究未闡明的某些問題，發(fā)現既往研究存在的缺陷，繼而提

4、出新的研究問題的思路。,9,Meta分析的臨床應用,干預措施的評價 估計預防、治療、康復的效果和風險 診斷性試驗 提供更為可靠的診斷性試驗精確性計算 流行病學 提供更為可靠的病因/危險因素估計,10,11,Meta分析的基本步驟,1、提出問題，制定研究計劃 問題的提出需要系統(tǒng)復習大量文獻，meta分析所研究的問題一般可來自生物醫(yī)學研究領域中不確定或有爭議的問題。與其他研究一樣，meta分析課題的研究計劃包括研究目的、現狀、意義、方法、數據收集與分析、結果解釋、報告撰寫等。,12,Meta分析的基本步驟,2、檢索相關文獻 一般從欲研究的問題出手，確定相應的檢索詞及其之間的搭配關系，制定檢索策略和

5、檢索范圍。對檢索結果要進行查全、查準與否的評價，這是至關重要的，否則會影響meta分析結論的可靠性和真實性。,13,Meta分析的基本步驟,3、篩選納入文獻 以明確的納入和排除標準從檢索出的文獻中篩選合乎要求的文獻。在制定文獻納入和排除標準時，要考慮研究對象、設計類型、處理因素、結局效應、樣本大小、觀察年限、文獻發(fā)表時間和語種等方面的問題。,14,Meta分析的基本步驟,4、提取納入文獻的數據信息 被meta分析采用的數據信息一般包括基本信息、研究特征、結果測量等內容、確定和選擇需要分析和評價的效應變量。,15,Meta分析的基本步驟,5、納入文獻的質量評價 主要考察各個研究的質量間是否存在差

6、異。質量高低可用權重來表示，也可用量表或評分系統(tǒng)來評價。,16,Meta分析的基本步驟,6、數據的統(tǒng)計學處理 主要包括：明確資料類型、選擇恰當的效應指標；進行同質性檢驗、選擇適合的統(tǒng)計分析模型；效應合并的參數估計與假設檢驗；效應合并值參數估計的圖示。,17,Meta分析的基本步驟,7、敏感性分析 目的是了解分析結論的穩(wěn)健性。主要通過以下方式來考察meta分析的結論是否因為采取不同的分析措施而發(fā)生根本性的變化。 （1）選擇不同統(tǒng)計模型時，效應合并值點估計與區(qū)間估計的差異； （2）排除質量較差的文獻前后，結論的差異； （3）對文獻進行分層前后，結論的差異； （4）改變納入和排除標準，結論的差異。,

7、18,Meta分析的基本步驟,8、結果的分析與討論 包括異質性及其對效應合并值的影響；幾種設計類型的亞組分析；各種差異的識別與控制；meta分析結果的實際意義。,19,常用數據類型,計量（定量）數據，如身高，體重，肺活量等 二分類，如生存/死亡、有效/無效等 分類數據 有序，如-,+,+,+等 多分類 無序，如血型，職業(yè)等,20,Meat分析中常用的效應指標,計數資料，常用的效應測量指標為： 危險度（risk），又稱率。 危險比率（risk ratio,RR），又稱為相對危險度（relative risk，RR） 比值比（odds ratio,OR） 危險差（risk difference，R

8、D） 前兩個為相對效應指標，即試驗治療與對照治療何者為優(yōu)；后一指標為絕對效應。 相對危險減少率（relative risk reduction，RRR） 需處理病人數（number needed to treat，NNT）,21,危險度（risk）,危險度 24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，則滑倒的危險度為：6人滑到/24人=0.25； Risk=發(fā)生某一事件的人數/觀察的總人數,22,比值(odds),24人沿一斜坡滑雪，6人滑到，則滑倒的比值為：6人滑到/18人未滑倒=0.33 Odds=發(fā)生某一事件的人數/未發(fā)生某事件的人數,23,組間比較,Kerugol 2006:incident of

9、common cold,24,危險度與比值的比較,危險度與比值的差異 Kerugol試驗的對照組中，281名人中有160人發(fā)病，則發(fā)病的概率為： Risk=160/281=0.57 odds=160/121=1.32 Kerugol試驗的干預組中，281名人中有121人發(fā)病，則發(fā)病的概率為： Risk=121/281=0.43 odds=121/160=0.76,25,危險比率（risk ratio,RR）=相對危險度（relative risk,RR）,干預組的危險度為=121/281=0.43 對照組的危險度為=160/281=0.57,危險比率=121/281=0.43=0.76 160

10、/281 0.57,RR=1，表明干預組與對照組無差異,26,比值比（odds ratio,OR）,干預組的比值比為=121/160=0.76 對照組的比值比為=160/121=1.32,比值比=121/160=0.76=0.58 160/121 1.32,OR=1，表明干預組與對照組無差異,27,效應指標的含義,率，即危險度，用來說明某事發(fā)生可能性大小的指標； RR: 相對危險度，隊列研究中常用指標。說明暴露組的發(fā)生率是非暴露組的多少倍。RR越大，表明暴露與結局關聯的強度越大。 相對危險度與關聯的強度見下表,28,OR,OR即比值比，也叫優(yōu)勢比。常用在病例-對照研究中。,OR 值的意義與相對

11、危險度相似， 即暴露組的危險性為非暴露組的多少倍！,在慢性病中，或疾率小于5%時，ORRR,29,RD,RD，即（rate difference）,又稱特異危險度、歸因危險度或超額危險度，或絕對危險度減少率（ARR）。,意義：對照組發(fā)病率與暴露組發(fā)病率相差的絕對值！,如上例，治療組的發(fā)病率為0.43，對照組的發(fā)病率為0.57，則RD=0.14，表示治療組的發(fā)病率比對照組低14%。,30,RRR,RRR，相對危險減少率（relative risk reduction），反應實驗組與對照組某病發(fā)生率的相對變化量。,如上例，治療組的發(fā)病率為0.43，對照組的發(fā)病率為0.57，則RRR=1-0.76=

12、0.24，表示治療可減少24%的發(fā)病率，或由于治療，使得24%的免于發(fā)病。,31,NNT,NNT，需處理病人數（number needed to treat）,意義為：在一定的時間內，對患者采用某種防治措施后，得到一例有利結果需要防治的病例數。,如上例，治療組的發(fā)病率為0.43，對照組的發(fā)病率為0.57，則ARR=0.14，NNT=1/0.14=7.14,含義為:只需治療7人，即可治愈好一人。 可見，NNT越小，其防治效果越好，臨床意義越大。,32,四、Meta 分析中的統(tǒng)計相關內容,NNH,. NNH臨床含義：對患者采用某種防治措施處理，得到一例副作用需要處理的病例數（the nubmer

13、of needed to harm one more patients form the therapy, NNH） .計算公式： NNH=1/ |P1g P2g| =1/ARI .由公式可見：NNH值越小，該防治措施引起的副作用越大，其值越大越好。 .例如：某治療措施引起的副反應發(fā)生率64%，而在對照組中出現類似的副反應發(fā)生率為37%，計算其ARI= |37%64%|=27% ， NNH=1/27%=4。即該治療措施每處理4個病例，就會出現1例副反應。,33,Meat分析中常用的效應指標,計量資料，常用的效應測量指標為：,權重的均數差(weighted mean difference, WM

14、D)當采用同樣測量方法測量同一個指標時； 標準化的均數差(standardisedmean difference, SMD): 對同一治療效應采用不同的測量方法或單位，如測定疼痛采用不同的量表測量。,均數差的計算,Mean difference 干預組均數-對照組均數,34,權重的均數差 （weighted Mean difference，WMD）,什么情況下使用：每一試驗中以標準方式對連續(xù)變量進行測量時使用 Hbmg/dl;BPmmHg 以均數和標準差表示 匯總的結果以自然單位表示，如mmHg 臨床醫(yī)生容易理解,權重的均數差(WMD)=0，表明治療組與對照組無差異！,35,標準化的均數差 s

15、tandard Mean difference（SMD）,什么情況下使用：每一試驗中以不同的測量單位對同一結局指標進行測量時使用 如頭痛的嚴重程度，采用不同量表 抑郁程度的測量：0-20，0-100 不可能進行直接比較 以均值和標準差表示(mean value)(standard deviation, SD) 匯總的結果不標注單位,36,Meat分析中常用的效應指標,可信區(qū)間，CI，confidence inteval 使用效應量來估計兩組間效應值的差異，如OR=0.736；從統(tǒng)計學看，這種效應差異可能產生于機遇的作用，如何保證這種差異是由于治療效應的作用而不是隨機作用？衡量的指標為可信區(qū)間。

16、,37,可信區(qū)間CI,一項研究提供效應大小的估計值 可信區(qū)間是指真實值的測量值所分布的范圍 95%CI的含義 對測量值的分布范圍，人們有95%的信心認為樣本（人群）測量真值是在此范圍。 如果可信區(qū)間較窄，說明估計的效應值更精確；如果可信區(qū)間較寬，說明效應的估計值的精確度較差。,38,39,權重（加權）weigh,在meta-分析中, 簡單地進行效應值的均數計算會造成誤導 每一個研究被賦予一定的權重 大樣本研究由于效應估計值更為精確(更可靠)，在匯總分析中具有較大的權重 小樣本研究由于估計值不夠精確(欠可靠)，賦予的權重較小,Meta分析的合并效應量為各獨立研究的加權平均數,40,權重的計算,各

17、研究對合并效應量的貢獻大小不等，根據事件發(fā)生率和樣本含量分配權重，然后根據各研究的權重計算出合并效應量 平均權重的計算公式為：,Ti：研究i的療效估計值 Wi：該研究在全部研究中所分配的權重。,41,二分類變量meta分析常用的統(tǒng)計方法,倒方差法（woolfs method） M-H法（Mantel-Haenszel） Peto法,42,二分類變量效應量方差的計算公式,43,倒方差法,基本思想：根據標準誤（SE）計算方差的倒數而獲得各研究的權重。通過此法，具有較小標準誤的大規(guī)模研究獲得的權重大于具有較大標準誤而規(guī)模較小的研究，這種分配權重的方法減少了合并效應量的不確定性。使用固定效應模型分配權

18、重。 平均權重計算公式為：,Ti：研究i的療效估計值 Si：該估計值的標準誤。,44,M-H法,權重中反應了標準誤的變化，適合小樣本含量和事件發(fā)生較多的研究。,45,Peto法,適用于大型研究的小效應量的合并分析，包括生存資料、實際事件數（O）和理論數（E）差值的比較。步驟為： 1、計算各研究的實際數（O，Observed enents）和理論數（E,expected enents ）。 2、計算各研究（O-E）及其總和。 3、計算各研究的精確方差V及其總和（V：研究權重）； 4、比較實際差值與其方差：,46,倒方差法、M-H法和Peto法權重差異,三種方法由于在分配權重方法上的差異，各研究的

19、權重可出現很大的差異，但對合并效應量的影響可能不會太大。 OR、RR、RD的選擇一般原則如下：小事件選擇Peto OR或M-H OR，大事件選擇RR。但由于OR和RR是相對效應量，往往不能反映實際效應量的大小。如兩種不同藥物做了兩個治療的研究，每個研究的治療組和對照組各100人，研究1治療組治愈40人，對照組治愈20人，則OR=2；研究2的治療組治愈數為20例，對照組為10例，RR=2，僅從RR看療效相同。但使用RD來表示時，前者的RD為20%，后者為10%，療效的優(yōu)劣一目了然。,47,連續(xù)性變量meta分析常用的統(tǒng)計方法,1、均數差：MD= 2、權重的計算：與倒方差法權重計算公式同，即 3、

20、按照公式合并效應量。,加權均數差與標準化均數差,加權均數差,標準化均數差 1、均數差的計算和權重的計算，同上。 2、均數差標準化：SMD=MD/SD，SD的計算見下。 3、按照公式合并效應量，公式同上。,48,SMD的計算,Standardized mean difference solution：express in standard units:effect size(ES) SMD=MD/SD=ES,49,Meta分析中的異質性（heterogeneity）,系統(tǒng)綜述中納入的研究會有較大不同，研究中任何變異的情況都可被稱之為異質性。異質性總是存在的，但鑒定研究間的異質性十分重要。,50,

21、異質性的類型,臨床異質性(概念上的異質性)：如對象特征、診斷、干預、對照、研究地點、評價結局等不同 方法學異質性：研究設計與質量不同 統(tǒng)計學上的異質性：不同試驗中觀察得到的效應，其變異性超過了機遇(隨機誤差)本身所致的變異性,51,臨床異質性產生的原因,對象：研究間納入/排除標準差異 研究設計：隨機、盲法、樣本大小 研究場所：入院偏倚 治療措施：變異性，辨證論治，復雜干預 評價結局：結局定義與測量不同 平均效應值是否具有臨床意義?,52,如何檢驗異質性,圖形審查 如果每個研究結果的可信區(qū)間互不重疊，則研究間的差異很可能具有統(tǒng)計學上的顯著性。 對同質性檢驗的統(tǒng)計學檢驗 1、異質性的定性分析 采用

22、卡方檢驗和P值?？ǚ街翟贑ochrane中又稱Q值。Q值相對于自由度（文獻數-1）越大，P值越小，則存在異質性的可能性越大；反之越小。該法不是很可靠的檢驗尤其是對于小樣本試驗或試驗數有限。 2、異質性的定量分析 I2 =(Q-df)/Q100%, Q=卡方值，df=n-1; I2 50% 較明顯的異質性， I2 75% 高度異質性,53,如何處理研究間存在的顯著性異質性,提醒系統(tǒng)綜述的讀者注意，并對匯總資料作出解釋時要慎重 探討造成差異的可能原因，并力圖加以解釋 核對資料提取有無錯誤？ 研究設計的質量如何? 劑量有無差異? 對象特征方面有無差異?,54,模型的選擇,依據異質性檢驗的結果： 如果

23、異質性檢驗的結果P0.05，可認為各研究間不存在異質性，可采用固定效應模型，主要統(tǒng)計方法包括：Mantel-Haenszel法、Peto法和General variance-Based法； 如果異質性檢驗的結果P0.05，可認為各研究間存在異質性，應采用隨機效應模型，其主要的統(tǒng)計方法有DerSimonianLaird法。,55,Stata軟件簡介,Stata軟件由美國計算機資源中心研制，現為stata公司的產品。1985年推出。小巧玲瓏、操作簡單、統(tǒng)計方法齊全，完美實現了使用簡單和功能強大兩者的結合，受到初學者和高級用戶的歡迎。與SAS、SPSS一起被并稱為新的三大權威統(tǒng)計軟件，是WHO和國際

24、臨床流行病學網推薦使用的統(tǒng)計分析軟件。,56,Meta分析舉例,定性變量的meta分析 定量變量的meta分析方法 累積meta分析 Meta回歸分析,57,Meta分析舉例-定性資料,Silagy and Ketteridge reported a systematic review of randomized controlled trials investigating the effects of physician advice on smoking cessation.數據如下：,58,Meta分析舉例-定性資料,a：干預組戒煙人數；r1:干預組總人數； c：對照組戒煙人數；r2:

25、對照組總人數；,59,State軟件操作步驟如下,1、命令方式： gen b=r1-a; /*計算出干預組未發(fā)生人數*/ gen d=r2-c; /*計算出對照組未發(fā)生人數*/ metan a b c d, label(namevar=name, yearvar=year) fixed rr xlabel(0.1,0.2,0.5,0.75,1,1.25,2,5,10),60,Stata軟件操作步驟如下,2、菜單方式： 2.1 分別計算干預組和對照組未發(fā)生人數。操作如下：DataCreate or Change data Create new variable,出現如下對話框，如圖填入即可。同理

26、可計算d。,61,Stata軟件操作步驟如下（續(xù)）,2、菜單方式 2.2 meta分析。操作如下：User菜單Meta-Analysis of Binary and Continuous（metan）,彈出如下對話框：,62,Stata軟件操作步驟如下（續(xù)）,菜單方式 2.3 上圖graph opts選項卡設置如下：,設置坐標軸刻度,63,結果,64,結果,65,LAbbe圖的制作過程異質性評價工具,User菜單Meta-AnalysisLabbe，出現如下對話框并設置如下。,66,67,LAbbe圖的作用,判斷研究結果有無異質性。 LAbbe圖是以研究中的干預組事件發(fā)生率相對于對照組事件發(fā)生

27、率作圖，若研究結果同質，則所有點呈直線分布，偏離線過遠，則表明研究結果不同質。 圖中圓圈的大小表示效應量的大小。,68,Galbraith星狀圖異質性評價工具,User菜單Meta-Analysisgalbraith plot for，出現如下對話框并設置如下。,69,70,Galbraith星狀圖作用及說明,判斷研究結果有無異質性。 原理：Galbraith星狀圖是以標準化估計值（如logOR/lnRR/SE相對于其標準誤的倒數做圖，若散點圖斜率較為接近則說明研究間同質）。 如上圖，有一個研究落在了95%CI線以外，其它研究的散點斜率差別不是很大，提示研究間有一定同質性，但可接受。,71,異

28、質性的統(tǒng)計量H,72,異質性評價統(tǒng)計量H的計算,是通過對統(tǒng)計量Q進行自由度（文獻數）的校正，H統(tǒng)計量：,73,異質性統(tǒng)計量H的意義,74,漏斗圖的制作過程發(fā)表性偏倚評價工具,User菜單Meta-Analysisfunnel Graph,ver，出現如下對話框并設置如下。,metafunnel _ES _selogES, var xtitle(risk ration) ytitle(1/SE(Effect size),75,76,發(fā)表偏倚的評價Egger、Begg檢驗及Egger圖、Begg圖,步驟：User菜單Meta-Analysispublication Bias，出現如下對話框并設置如

29、下。,77,發(fā)表偏倚檢驗結果,78,本質為旋轉的漏斗圖,79,80,剪補法（metatrim）發(fā)表偏倚識別工具,User菜單Meta-Analysistrim and Fill Analysis，出現如下對話框并設置如下。,81,82,敏感性分析metainf,敏感性分析，即通過比較納入或排除某些研究進行的meta分析結果，探討被去除的研究對合并效應的影響程度，從而判斷結果的穩(wěn)定性。且通過比較可了解異質性的來源。 操作過程： User菜單Meta-Analysisinfluence analysis，metan-based，出現如下對話框并設置如下。,83,84,85,86,NNTmetann

30、t,87,。,88,Meta分析舉例-定量資料,例：比較氟含量對身體發(fā)育的影響，以女童掌II皮質厚度為指標，收集11個研究的數據如下，試進行meta分析。,89,State軟件操作步驟如下,操作如下：User菜單Meta-Analysis of Binary and Continuous（metan）,彈出如下對話框：,90,結果,91,92,漏斗圖的制作,93,94,累積meta分析,意義 累積meta分析（cumulative meta-analysis）指當一個新的研究出現時，將其納入到以前的meta分析中，并重新進行meta分析。 在實施時，一般按照臨床試驗的先后順序，將先實施的試驗進

31、行meta分析，以后每出現一個就納入一個，這樣可提高效應的精確性。,95,累積meta分析舉例（選自Meta-analysis in stata中的累積meta分析章節(jié)：鏈激酶治療心肌梗死）,干預組,對照組,96,Stata操作步驟,Step1：計算兩組未死亡人數，命令如下： gen nondeath1=pop1-deaths1 gen nondeath0=pop0-deaths0 step2：計算log(OR)值及其方差，命令如下： gen logor=log( deaths1/ nondeath1)/( deaths0/ nondeath0) gen varlogor=1/ deaths1

32、+1/ nondeath1+1/ deaths0+1/ nondeath0 Step3：meta分析，命令為： meta logor varlogor,var eform graph(f) id( trialnam) xlab(0.1,0.5,1,2,10) ltr(0.1) rtr(10) cline xline(1) print b2(odds ratio) fmult(1.5),97,Meta分析結果,98,99,上例的菜單操作方式,操作如下：User菜單Meta-Analysis cumulative,彈出如下對話框：,100,上例的菜單操作方式,101,累積Meta分析,命令如下：

33、metacum deaths1 nondeath1 deaths0 nondeath0, label(namevar=trialnam, yearvar=year) fixed or xlabel(0.1,0.5,1,2,10),102,累積Meta運行結果,103,Meta回歸,Meta回歸的意義 各研究的療效存在異質性時，可用meta回歸(meta-regression)對療效與研究特性的關系進行分析。 meta回歸是亞組分析的一種擴展，可進行多因素分析，一般要求研究的文獻數量不少于10個。,104,Meta回歸舉例選自Meta-analysis in stata中的meta回歸分析章節(jié)：

34、BCG預防結核）,105,Meta回歸舉例,上例變量的意義為,106,分析過程,gen logor=log( rt/( nt- rt)/( rc/( nc- rc) gen selogor=sqrt(1/rc)+(1/( nc- rc)+(1/ rt)+(1/(nt-rt) meta logor selogor,eform graph(r) cline xlab(0.5,1,1.5) xline(1) boxsh(4) b2(odds ratio-log scale),107,Meta分析結果,108,Sort lat,此圖和上圖是一樣的，只不過是按照lat排序后顯示。,109,Meta回歸,

35、命令： metareg logor lat, wsse(selogor) bsest(reml) noiter graph 結果為：,110,Meta回歸分析結果,111,Meta回歸舉例2（該例選自“丁香園網站”）,112,步驟,1、先做單因素的meta回歸（itt，alloc,phd無意義） 2、將有意義的因素再做多因素的meta回歸（見后） 3、結果的解釋,113,結果,114,meta分析結果的穩(wěn)定性和可靠性分析,穩(wěn)定性分析，有： 符合方案集分析； 意向性分析 失安全數； 最佳結果演示 最差結果演示 以上內容詳見循證醫(yī)學（楊克虎主編）,115,meta分析結果的穩(wěn)定性和可靠性分析,發(fā)表

36、偏倚分析，有： 漏斗圖法； Beggs法； Eggers法； 剪補法；,116,與stata有關的meta分析文獻解讀,文獻1：stata在Meta分析中的應用.柏建玲等，2007; 介紹了在進行meta分析時，stata軟件與RevMan軟件相比的優(yōu)勢；并介紹了meta分析的常用命令；通過列舉3個例子，分別介紹了二分類計數資料的meta分析、計量資料的meta分析和生存分析數據的meta分析；最后，將stata軟件和RevMan軟件的功能做了比較。,117,與stata有關的meta分析文獻解讀(續(xù)),文獻2：應用stata軟件的meta分析完成醫(yī)學科研定量評價.王靜等，2008年. 介紹了metan,meta,metap,metacum(舉例),metareg（舉例）,敏感性分析命令metainf和metaninf;發(fā)表偏倚的識別命令metabias和metatrim的用法，并介紹了發(fā)表性偏倚的識別工具，如漏斗圖、Beggs檢驗和Eggers檢驗、剪補法如何解讀。,118,與stata有關的meta分析文獻解讀(續(xù)),文獻3：stata軟件在臨床試驗計量資料效應比較的Meta分析中的應用.莫傳偉等,2005. 該文獻重點介紹了計量資料的meta分析在stata軟件的實現。通過舉例介紹了固定效