诊断试验准确性的Meta分析

Meta分析Stata教程
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一、问题与数据

某肿瘤科大夫希望了解CT对某肿瘤的诊断准确性,他查阅了很多国内外文献,发现文献中各研究样本量都偏小,且对该方法的准确性评价结果不一,因此想通过Meta分析的方法对其准确性进行较为可靠的评价。通过对相关文献的检索,共获得以下数据:

 

表1 部分研究数据
 

 

变量意义及赋值情况如下:

 

表2 变量意义与赋值情况
 

二、对问题分析

要进行诊断试验准确性Meta分析,至少应当收集真阳性、假阳性、假阴性与真阴性的人数。然而,Meta分析并不是简单的进行数据的加权合并,因为各研究结果不同的原因通常不仅仅是因为样本量小造成的结果不稳定,还可能是因为研究的设计、执行等多方面的因素存在差异所导致,因此Meta分析的一个重要的任务便是对可能的因素进行探讨,找出文献结果不一的原因,这也是证据评价的过程。

 

表1中,是否是前瞻性研究(predesign)、金标准是否是同一个(samemth)、是否详细描述待评价试验(index)、是否详细描述金标准(reftest)和是否详细描述待评价人群(subject)是本研究中研究者认为可能的影响因素。

三、Stata分析
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四、结果解释
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五、延伸阅读

1. 诊断试验准确性的Meta分析过程与其他Meta分析过程一致,但具体的分析模型存在明显不同。

 

2. 诊断试验准确性的Meta分析模型比较多,相应软件也比较多,各有优缺点。Meta-disc软件操作非常简单,但其功能也较为有限。Stata中midas的meta回归无法同时调整多个变量,若要实现此功能,需使用SAS软件nlmixed过程,具体程序可以参考Cochrane官网发布的诊断试验Meta分析指南第十章(http://methods.cochrane.org/sdt/handbook-dta-reviews)。要进行高质量的诊断试验准确性Meta分析,推荐阅读该Cochrane指南。

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