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RevMan:meta分析森林图亚组分析的两种做法,你掌握了吗?

发布网友 发布时间:2024-10-21 22:41

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热心网友 时间:2024-11-15 03:05

Meta分析森林图的亚组分析旨在通过年龄、性别、疾病分组、研究类型等变量对纳入的研究进行分层,探讨异质性的来源。RevMan提供了两种主要的亚组分析方法。

首先,当添加结局指标后,可以通过“Add a subgroup for the new outcome”直接进行亚组分析。其次,选择已完成的meta分析结局指标,右击并选择“IntroduceSubgroup”。在进行分析前,需要创建综述文件并添加研究,操作教程可参考往期推文。

接下来,我们将详细介绍在添加结局指标后直接进行亚组分析的步骤。在完成数据添加后,选择“Data and analyses”,点击“Add comparison”。命名comparison后,选择添加结局并点击“Continue”。根据结局的特点选择数据类型,如连续型变量。填写结局指标并逐级点击“Next”至步骤5,添加并命名亚组,然后继续命令第二个亚组。完成命名后,分别给亚组添加研究数据。在左侧菜单中,根据研究结局和亚组分别添加数据。选择一个亚组后,右击并选择“Add Study Data”。根据实际情况添加研究,森林图雏形将随之出现。最后,填入数据并完成亚组分析,点击森林图图标以保存结果。

当面临亚组分析中效应模型选择的矛盾问题时,通常建议选择随机效应模型进行合并。随机效应模型不仅考虑了组内的异质性,还考虑了组间的异质性,因此得到的结果更为可靠。在分析中,若异质性检验无显著性,随机效应模型和固定效应模型合并的结果差异不大时,可以选择忽略模型矛盾。

总结而言,RevMan提供了直观的操作方法来进行亚组分析,通过合理选择效应模型,可以有效处理分析中可能出现的矛盾。若有关于Meta分析的问题,欢迎在评论区进行讨论或单独咨询。更多相关资料和软件,可关注同名公众号“尔云间meta分析”获取。
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