診斷性試驗Meta分析

..>Revman,Stata,Meta-disc在診斷試驗準確性〔DTA〕系統(tǒng)評價中的應用文獻數據摘自"ProGRP與NSE對小細胞肺癌診斷價值的meta分析"文中提取數據作者國家研究方法盲法研究對象金標準病例數陽性界值〔pg/ml〕TPFPFNTNabababababSchneider德國前瞻--連續(xù)病理298353818351613229212Stieber德國回憶----病理31441399444648218183Molina西班牙前瞻--連續(xù)病理802502513411479504161548577Nissan以色列前瞻--連續(xù)病理16248222918612819119113Shibayama日本----連續(xù)病理35949744911104065234235Lamy法國回憶是--病理24553171171102429369795Takada日本回憶是連續(xù)病理326736322432838203182Yamaguchi日本--是連續(xù)--602508,180796264748469449Sun中國------病理100502519689156058Yang中國------病理14446464091617237265注：表中10個原始研究均使用酶聯(lián)免疫吸附測定法檢測陽性界值；TP=真陽性數；FP=假陽性數；FN=假陰性數；TN=真陰性數a:ProGRP,b:NSE新建診斷試驗準確性(DTA)系統(tǒng)評價模板添加所有納入研究此處對每篇文獻QUADAS2質量特征進展描述，以便探討異質性來源及作表圖數據分析里面添加所要研究的待評價診斷試驗可計算相關指標〔似然比及診斷比值比和單獨在干預系統(tǒng)評價里面作森林圖〕添加分析里面制作SEN和SPE森林圖及SROC曲線，可對數據進展重新制定設置參數假設用戶對上圖窗口中的統(tǒng)計分析顯示的結果不滿意，可點擊右上角的屬性按鈕);或依次展開樹形目錄分支"DataandAnalyses→Analyses→ProGRP"，選中"ProGRP"并單擊右鍵，選擇"Properties…"，彈出屬性設置對話框。在圖對話框中，可對統(tǒng)計指標(General)、SROC圖、森林圖和異質性來源的參數進展設置，并點擊"Apply"使其生效，見以下圖。亞組分析〔假設，原文沒做〕QUADAS-2偏倚表〔圖〕制作異質性來源在DTA系統(tǒng)評價里面不能直接進展似然比、診斷比值比的森林圖以及各指標漏斗圖制作，但可以改變四個表數據模式或直接計算相關指標，添參加干預性系統(tǒng)評價模板中進展制作及查看異質性、發(fā)表偏倚〔漏斗圖〕。Stata12一擬合雙變量混合效應模型：midas命令1.計算所有診斷試驗統(tǒng)計學指標〔敏感度、特異度、似然比、診斷比值比等〕及異質性檢驗統(tǒng)計量:2.繪制敏感度、特異度森林圖:3.繪制ROC曲線圖：4.繪制漏斗圖，識別發(fā)表偏倚:STATISTICALTESTSFORSMALL STUDYEFFECTS/PUBLICATION BIAS5.繪制似然比森林圖:6.繪制診斷比值比森林圖：7.繪制驗前概率、驗后概率圖：驗前概率=患病率，驗后概率=驗前概率*似然比二擬合HSROC模型：metandi命令1.合并統(tǒng)計量命令2.繪制SROC曲線Meta-disc14表2Meta-Disc軟件的主要功能主要功能說明Describingprimaryresultsande*ploringheterogeneity描述原始結果和探索異質性Tabularresults將結果以表格形式列出Forestplots(sensitivity,specificity,LRs,dOR)以森林圖形式顯示靈敏度、特異度、似然比和診斷比值比ROCplanescatter-plotsROC平面散狀圖Cochran-Q,Chi-Square,Inconsistencyinde*判斷研究間異質性Filtering/subgroupingcapacities亞組分析E*poringThresholdeffect探討閾值效應SpearmancorrelationcoefficientSpearman相關系數ROCplaneplotsROC平面圖SROCcurvefitting.Areaunderthecurve(AUC)andQ擬合SROC曲線、計算AUC和Q指數Meta-regressionanalysis回歸分析，探討異質性來源UnivariateandmultivariateMosesandLitteenbergmodel(weightandunweight)〔加權或未加權〕單變量及多變量MosesLitteenberg模型Statisticalpollingofindices合并統(tǒng)計量Fi*edeffectmodel固定效應模型Randomeffectmodel隨機效應模型數據錄入Meta分析1.探索閾值效應2.合并效應量、探討異質性SummarySpecificityStudy| Spe [95%Conf.Iterval.] TP/(TP+FN)TN/(TN+FP)--------------------------------------------------------------------------------------Schneider| 0.9270.887-0.956 35/51 229/247Stieber| 0.9600.926-0.982 41/87 218/227Molina| 0.8740.845-0.899 134/175 548/627Nissan| 0.9520.898-0.982 29/37 119/125Shibayama| 0.9550.921-0.977 74/114 234/245Lamy| 0.9800.929-0.998 117/146 97/99Takada| 0.9020.856-0.938 73/101 203/225Yamaguchi| 0.9870.973-0.995 80/127 469/475Sun| 0.9090.813-0.966 25/34 60/66Yang| 0.8890.800-0.948 46/63 72/81--------------------------------------------------------------------------------------PooledSpe| 0.9300.920-0.940-------------------------------------------