随机对照研究(有序变量)的Meta分析——stata软件实现(按二分类数据处理)

发布于 2024年5月20日星期一 12:41:24 浏览：275

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在随机对照研究(有序变量)的Meta分析——stata软件实现(按原始数据处理一步法拟合随机效应模型)一文中介绍了随机对照研究中有序变量Meta分析的处理策略。本文将实例演示将有序变量按二分类数据处理策略，在stata软件中使用admetan命令的相关操作。

关键词：stata; Meta分析; 随机对照试验;有序数据; admetan命令

一、案例介绍

本文以模拟数据为例，为研究采用针灸干预联合药物方案对治疗原发性失眠症的效果，现收集了12篇研究报道，均以治疗效果作为主要结局指标，以此来比较采用针灸干预联合药物方案与采用苯二氮卓类药物治疗原发性失眠症是否有统计学差异，数据见表1，案例数据可从“附件下载”处下载。

二、问题分析

(一) 有序数据分析策略

对于有序数据的Meta分析，可以根据不同情况视为二分类数据、连续型数据来处理，也可以直接使用原始有序数据分析。详见随机对照研究(有序变量)的Meta分析——stata软件实现(按原始数据处理一步法拟合随机效应模型)。

本文主要介绍将有序变量按二分类数据处理策略，在stata软件中使用admetan命令的相关操作。

三、软件操作及结果解读

(一) 数据整理及读取

数据读取，可参考stata数据的读取及结果保存。数据整理格式详见图1。在数据栏目中可以查看全部数据情况，数据集中共有9个变量和12行观察数据，8个变量分别代表纳入研究(study)、干预措施1(针灸干预联合药物方案)的临床控制(level41)、干预措施1的显效(level31)、干预措施1的有效(level21)、干预措施1的无效(level11)、干预措施0(苯二氮卓类药物治疗)的临床控制(level40)、干预措施0的显效(level30)、干预措施0的有效(level20)、干预措施0的无效(level10)。

(二) 敏感性分析

1. 软件操作

将有序数据变为二分为类数据时，需要进行敏感性分析，以研究切割点的选择对结果的影响。

首先读入数据，并进行敏感性分析前的数据准备。通过数据重塑，将干预措施1的临床控制(level41)、干预措施1的显效(level 31)、干预措施1的有效(level 21)的所有结果合并为干预措施1的阳性结果(tpositive)，对干预措施0的相关变量也进行同样操作。

代码如下：

generate tpositive= level41 + level31 + level21
rename level11 tnegative
generate cpositive= level40 + level30 + level20
rename level10 cnegative

接下来，进行敏感性分析(注意需要提前运行代码ssc install metafunnel和ssc install metaninf以安装命令)，代码如下：

metaninf tpositive tnegative cpositive cnegative, label(namevar=study) fixed rr

2. 结果解读

从结果图2可知，所有研究的点估计值都落于总效应量的95%CI，则认为该研究对合并效应量影响不大，切割点选择合理。

(三) 异质性检验

1. 软件操作

选择RR为效应量，任意选用固定或随机效应模型进行异质性检验，可以直接得到Q统计量和I²统计量，再根据异质性检验的结果选择相应的效应模型。

代码如下：

metan tpositive tnegative cpositive cnegative, label(namevar=study) fixed rr nograph

2. 结果解读

从结果图3可知，异质性检验Q统计量=20.4，P =0.040，I² = 46.1%，均提示研究间异质性较小，可选用固定效应模型。

(四) 合并效应量，绘制森林图

1. 软件操作

根据具体要求，合并数据，使用admetan命令进行Meta分析，合并RR，产生森林图。结果见图4—图5。

代码如下：

admetan tpositive tnegative cpositive cnegative, rr study(study) model(fixed) forestplot(favours(reduce effect # increase effect) xlabel(.5 1 1.5) textsize(100) counts)

该命令参数介绍如下：