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Meta分析之网状meta原理

网状meta分析(Network Meta-Analysis,NMA)是一个用来比较多种不同治疗方案对疾病影响的有效方法,它最大的优势在于能使用间接比较的方法去评价无直接临床实验比较的两种治疗方案的优劣...meta分析的方法可以获得A vs C的结果,从数学的角度看,它体现了一种运算的传递性,这种运算可以认为是咱们的meta运算(这个是米老鼠自己的理解,可能优有点不严谨),具体点就是先将meta中的A vs...其实将直接meta分析(direct meta-analysis)和间接meta分析(indirect meta-analysis)结合起来就是网状meta分析。...(2) 网络连接性假设(Network Connectivity):在评价任何一个干预措施的效果时,都需要将它置于meta分析的网络中,解释其直接效应和间接效应。...希望大家能好好理解网状meta分析的基本假设,下次我将利用R语言讲解具体如何进行网状meta分析。 参考文献: 1.

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    R语言meta分析⑴meta

    从那时起,meta分析不仅成为医学的基本工具,而且在经济学,金融学,社会科学和工程学中也越来越受欢迎。负责制定循证医学标准的组织,如英国国家健康和护理卓越研究所(NICE),广泛使用meta分析。...然而,R同样是做meta分析的绝佳平台,因为统计分析正是R语言的强项,并且R语言上已经包含了许多针对meta分析的软件包,可以满足meta分析的各个方面需求。...代码如下 library(meta) data(Olkin95) head(Olkin95) meta1<- metabin(event.e, n.e, event.c, n.c,...data=Olkin95, sm="RR",studlab=paste(author, year)) summary(meta1)#汇报具体的结果 一致性检验结果提示,纳入Meta分析的各研究之间不存在有统计学意义的异质性...meta包中的命令是metainf()。metainf(meta1),随机效应模型需要修改参数pooled=random,而这里默认是固定效应模型。

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    Meta分析系列之传统meta分析

    传统的meta分析(直接meta分析,也称直接比较)是一个有效获取临床证据的方法,它是在系统评价各个临床试验的基础上,运用统计学合并效应量的方法,获得不同方法在治疗某一疾病方面的有效证据。...可以看出这三部分都属于直接比较的传统meta分析。...一般这些差异可以通过制定严格而统一的文献纳入标准来解决,其实meta分析中有一个非常重要的部分就是研究设计,这个研究设计包括文献检索原则、文献纳入标准、数据提取和分析方法、异质性检验和亚组分析,最后是敏感性分析...那么对于上述不同试验研究中存在的差异,meta分析就是一个很好的方法去根据现有的实验结果给出一个更加科学的结论。...在第一部分中,meta分析的结果(第一个Subtotal部分)是RR = 0.77,95%CI (confidence interval)为 (0.71,0.83),从这个结果看与服用非他汀类药物相比,

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    R语言meta分析(5)累积Meta分析

    R语言meta分析(1)meta包 R语言meta分析(2)单个率的Meta分析 R语言meta分析(3)亚组分析 R语言meta分析(4)网状Meta 分析 R语言meta分析(5)累积Meta分析...在临床试验中,不断有新的试验纳入,这导致meta分析成为了一个动态的连续系统 , 一些学者在 meta分析的基 础上对此提 出了累积meta分析( cumulative meta analysis )...累积 meta分析是将研究资料作为一个连续的统一体 ,每当新的试验做完后 ,即可进行一次 meta分析,它继承了传统 meta分析的优点,同时又具备了新的特点。...(2)累积Meta分析介绍 累积meta分析是指各原始研究按照某个变量的变化依次引人meta分析的一种独特的显示方法。...1、累积meta分析与传统meta分析的共同点是:做法是相同的。 2、累积meta分析与传统meta分析的不同点是:传统meta分析只进行一次分析,而累积meta分析进行多次分析。

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    R语言meta分析(7)诊断性meta分析(meta4diag包)

    R语言meta分析(7)诊断性meta分析(meta4diag包) meta4diag程序包是R软件中专用于实现诊断准确性试验(diagnostic test accuracy,DTA) Meta分析的程序包...本文以实例形式就 meta4diag程序包实现诊断准确性试验DTA Meta分析的数据准备与分析、结果汇总及图形绘制等功能作相 关简述。...R语言作为一款功能强大的统计和制图软 件,可独立完成诊断试验Meta分析的所有统计学 分析,用于诊断性试验Meta分析的程序包诸多且 使用方法多样,其方法主要分为频率学派与贝 叶斯学派,meta4diag...meta') > > META <- read.csv('META.csv', header = T) > > head(META) studynames TP FN FP TN 1 AH...meta4diag程序包通过软件内在处理简化了 贝叶斯推理过程中的复杂性,为简易制作DTA Meta分析提供了可能。

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    meta生成器 —— 表单元素组件 meta表单代码meta的模板data变幻

    这个工具,说白了本身就是一个表单,一个meta属性对应一个meta的属性,合在一起就是一个完整的meta了,只是不同的组件属性不同,需要区分对待不能混为一谈。...左面是表单,右面是控件展示、控件值以及生成的meta。 流程 父级把需要生成的meta,通过属性传递进来, 把属性值设置给内部的固定meta, 根据控件类型筛选出来需要的属性。...想做一个工具生成meta,然后这个工具还想用meta绑定的方式来做。 似乎是个死循环。...meta 破解之法就是,先写个简洁的meta { "101": { "controlId": 101, "colName": "controlId...,把一个表单需要的meta都筹齐了就可以召唤神龙了。

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    meta分析-概述

    meta分析-概述 概述 生活总是这样子,有些时候不得不回头 什么是meta meta的兴起是伴随着循证医学而生,什么是循证医学,即寻找最佳证据的原则 meta分析其实是对具有相同研究题目的医学研究进行综合定量分析的一种研究方法...meta分析的步骤 提出问题,指定研究内容 检索文献 指定纳入排除标准 质量评价 提取数据 统计处理 敏感性分析 关于选题 题目的选取要遵循的关键点 重要性 争议性 这个问题在临床中存在争议,比如哪种治疗方案更加有效...需要查看有没有人做过 问题明确 不设置开放性的问题,如BMI和肺癌的关系,而不是肺癌的危险因素 有明确的指标 一般情况下,选择的指标包括,患病率,OR值、RR值等 有足够的研究 如果没有选题中的文章发表,那么这个meta...也没办法完成 文章数量合适 一般为10篇左右,太少会影响meta的证据质量 关于PICO选题 P:研究对象 I:干预 C:对照 O:结局 根据这个法则可以选择合适的研究题目 如:高血压患者,服用B药,和...结束语 meta分析的概述基本就这些内容,始于足下,练习才是最好的老师。 love & peace

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    R语言meta分析(2)单个率的Meta分析

    R语言meta分析⑴meta包 介绍 在科学研究中,设立对照是一项基本原则,如病例对照研究的病例组和对照组、队列研究中的 暴露组和非暴露组,临床随机对照试验的试验组 和对照组。...本文结合编程和Meta分析程序包,以实例说明R软件在单个率Meta分析中的应用,以期为今后的Meta分析提供方法学指导。...具体操作 1.加载meta数据包 library(meta) 2.具体分析操作 数据的读取 > library(meta) > setwd('/home/ub/Rwork') > meta_data...具体的命令: meta1 <- metaprop (Case ,Number, data=meta, studlab=paste(Author),sm="PFT") meta1 ? ​...下图所示为Meta分析的森林图。 森林图的绘制 具体的命令如下:forest(meta1) 从森林图中,非常简单和直观地看到Meta分析的统计结果 ?

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    R语言meta分析(9)连续数据的meta分析

    R语言meta分析(1)meta包 R语言meta分析(2)单个率的Meta分析 R语言meta分析(3)亚组分析 R语言meta分析(4)网状Meta 分析 R语言meta分析(5)累积Meta分析...R语言meta分析(6)一文解决诊断性meta分析(第一章) R语言meta分析(7)诊断性meta分析(meta4diag包) R语言meta分析(8)基于生存数据的meta分析 R语言meta分析(...9)连续数据的meta分析 本文将介绍用R软件的meta数据包介绍连续数据资料的Meta分析。...meta数据包提供分析连续数据的命令是: metacont(),能够计算连续型资料的固定效应值或随机效应值,命令提供了SMD和MD两种方法。...\\meta') data <- read.csv('Table1.csv',header=T) colnames(data) library(ggplot2) library(meta) str(

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