Revman5.3软件操作PPT课件

1、Revman软件操作软件操作 主要内容主要内容 lRevmanRevman软件的下载与文章新建软件的下载与文章新建 l二分类变量资料的二分类变量资料的MetaMeta分析实现分析实现 l连续变量资料的连续变量资料的MetaMeta分析实现分析实现 l亚组分析的构建亚组分析的构建 l漏斗图与森林图的解读漏斗图与森林图的解读 l敏感性及异质性分析敏感性及异质性分析 RevmanRevman软件的下载与安装软件的下载与安装 Review ManagerReview Manager（简称（简称 RevManRevMan）是国际）是国际 Cochrane Cochrane 协作协作 网为系统评价（网为系

2、统评价（systematic reviewsystematic review）工作者所提供的专）工作者所提供的专 用软件，是用软件，是 Cochrane Cochrane 系统评价的一体化、标准化软件。系统评价的一体化、标准化软件。 下载地址：下载地址： http:/www.cochrane.es/Download/Files/revman.htmhttp:/www.cochrane.es/Download/Files/revman.htm /software/revman.htm/software/rev

3、man.htm http:/www.cc- 打开Revman软件，点 击“create a review”新 建一个Meta分析 诊断准确性系统评价 干预性系统评价 诊断准确性系统评价 方法学系统评价 灵活系统评价 为研究取一个名字 Protocol 是制作cochrane review 时候用的，其他时 候不用，所以选“full review”,点finish 左边为revman的功能区， 右边则为主体区 左边可以看到5把“钥匙”，点击第 1把Review information 可以修改这 个review的基本信息 点击第2把“钥匙” main text , 可以看到这个Review 的提

4、纲， 初学者可以参照来写 第3把钥匙 tables 表格区。 主要有两个功能：1.各个研 究的特点和偏移；2.呈现 Summary of finding tables。 Data and analysis 是 Revman的核心，统计和 计算都在这里 Figures，图片区，纳入研究的流程图和偏移风 险图都在这里，此外，其他区基本不用 先点击Studies and refrences， 然后点 Add Study，则可以开 始录入研究 点击 studies and refrences, 然后点击右边的 Add Study自动跳转到这个界面， 输入研究者名字和年 份，如 Jack 2007 连续

5、默认“next”，则会出现如图 界面，如所有研究都已录入完毕， 则选择“nothing”，若还需录入新 的研究，则选择第3项添加另一个研 究到这里 研究全部添加后 是这样的 第二部分第二部分 二分类变量资料的二分类变量资料的Meta分析实现分析实现 概述概述 l 有些变量的测量结果只有两种类别，譬如：男性和有些变量的测量结果只有两种类别，譬如：男性和 女性、有效与无效、生或死等等，这种按事物的某女性、有效与无效、生或死等等，这种按事物的某 一性质划分的只有两类结果的变量，称为二分类变一性质划分的只有两类结果的变量，称为二分类变 量量 l Meta Meta分析中，二分类变量汇总的是发生率、死亡

6、率、分析中，二分类变量汇总的是发生率、死亡率、 有效率这些数据有效率这些数据 l完成一个完成一个MetaMeta分析的数据合并，需要进行至多三分析的数据合并，需要进行至多三 层工作：层工作： l第一层是第一层是“ComparisonComparison”，代表的是一个对比，代表的是一个对比 （试验组（试验组vsvs对照组）对照组） l第二层是第二层是“OutcomeOutcome”，代表对比的是什么（结，代表对比的是什么（结 局指标）局指标） l第三层是第三层是“SubgroupSubgroup”，亚组分析时才会用到，亚组分析时才会用到， 可以没有可以没有 研究全部录入后，就 来到数据区：Da

7、ta and analysis 开始数据分析，点Add comprison 为这个对比 取一个名字， 如“A vs B” 比较已经建好， Add outcome 二分类变量 连续型变量 O-E和方差 一般倒方差 其他数据类型 二分类变量和连 续型变量是最常 用的 点“Dischotomous”， 然后 next 为这个结果取一 个名字，如这个 结果是分析安全 性，如：Safety 这一界面主要选择： 1.统计学方法 2.统计模型 3.统计指标 统计学方法 Peto：只能用于二分类变量 里的OR值 MH法：只能用于二分类变量 IV法：连续型变量和二分类 变量都可以 效应模型的选择 FE：固定效应

8、模型，当纳入的各 研究间异质性较好，即P值0.1 或I250%时，可以用； RE：随机效应模型，通用 效应指标的选择 OR：比值比，万金油，可用于 所有的二分类变量的研究 RR：相对危险度，仅用于队列 研究和RCT RD：率差，仅用于队列研究和 RCT 亚组选择 研究可信区间的选择 总可信区间的选择 一般全部选择 默认，然后 next Left/Right Gragh Lable:试验组和对 照组的标签，可以 自定义一下 Scale：森林图的尺 度，默认100 Sort By：研究的排序方法， 一般选第一个，选Study ID的 首字母进行排序 全部设置完毕点 Nothing,然后 finis

9、h Outcome就建 好了，点击它 可以看到这个 outcome现在 还是空的 这时需要点击右上 角 添加研究， 选择这个outcome 所需纳入的研究， 然后Finish 分别将每个研究试 验组及对照组事件 数及样本量录入 譬如这个原始数据，对应相应的 研究，将数据直接复制进去 如图所示，数据录入 后结果自动生成 这个滑动键可 以调节这个森 林图的大小 两组的事件数和样本量 各个研究的OR值 权重：每个研究在合并 结果中所占的比重 统计方法是MH 效应值是OR 固定效应模型95%可信区间 我们来看一下结果 总的事件数及 样本量 合并的效应量及 95%可信区间 总OR值的统计学 检验（Z检验

10、）结 果，总OR值的P值 异质性检验：P=0.42，I2=0%， 说明无明显异质性 下面来介绍一下这几个小 按钮的功能 这个按钮可以用来添这个按钮可以用来添 加新的研究加新的研究 这个按钮可以切换 效应指标，也就是 OR、RR、RD 这个按钮可以切换效应模型，这个按钮可以切换效应模型， 即即RE(随机效应模型随机效应模型)、 FE(固定效应模型），鼠标固定效应模型），鼠标 点击即可完成切换点击即可完成切换 这个按钮是用来打开森林这个按钮是用来打开森林 图的图的 这个按钮是用来打开漏斗这个按钮是用来打开漏斗 图的图的 这个按钮是可打开计算器这个按钮是可打开计算器 这个 可以设置这个 Outcom

11、e的所有条件， 包括分析方法、分析数 据类型、细节、图表等 可以 更改 数据类型 更改实验组和对照 组的标签 更改outcome的名字 更改效 应指标 切 换 统 计 方 法 更改效 应模型 是否显示亚 组 研究的可信区间 汇总结果的 可信区间 森林图 的显示 Outcome中数 据的排序方式 可以设置的内容就是 我们当初新建Outcome 时的内容，所以新建 Outcome只需随便选择， 数据汇总后再根据异质 性等进行修改 发现了吗？ 第三部分第三部分 连续型变量资料的连续型变量资料的Meta分析实现分析实现 概述概述 l连续型变量：有具体数值的数据，如：身高、连续型变量：有具体数值的数据，

12、如：身高、 体重、肿瘤直径、血糖、血氧等体重、肿瘤直径、血糖、血氧等 lMetaMeta分析中，连续型变量是身高、体重、血分析中，连续型变量是身高、体重、血 压、淀粉酶等数据，描述这样的数据，需要压、淀粉酶等数据，描述这样的数据，需要 三个元素：均数、标准差和样本量三个元素：均数、标准差和样本量 在做二分类变量的时候研究已 经录入完毕，再次来到数据区： Data and analysis,然后“Add Comparison” 为这个新的“Comparison”取 一个名字，如“C VS D”,然 后Next 点“Nohing”,然后Finish 新的比较就建好了 接下来，Add Outcome

13、 点“Continuous”， 然后 next 为这个结果取一个 名字，如：Length of ICU stay 又到了选择统计方 法、效应指标、效 应模型这一页，其 和二分类变量有所 区别 效应模型，同二分类变量 FE：固定效应模型，当纳入 的各研究间异质性较好，可 以用； RE：随机效应模型，通用 所以这里选择IV法，RE模 型，MD值，然后Next 亚组选择 研究可信区间的选择 总可信区间的选择 一般全部选择 默认，然后 next Left/Right Gragh Lable:试 验组和对照组的标签，可 以自定义一下 Scale：森林图的尺度， 默认100 Sort By：研究的排序方法

14、， 一般选第一个，选Study ID的 首字母进行排序 全部设置完毕 点Nothing,然 后 finish 这个Outcome就建 好了，双击它 和二分类变量一样， 现在这个outcom现 在还是空的 点击右上角 添加 研究， 选择需要纳入的研 究 和二分类变量一样，将相应的 数据Copy进来，结果自动生成 各组研究的MD值 及95%可信区间 各组研究的均数、 标准差及样本量 合并总的MD值 及95%可信区间 两组研究的 样本量 总MD值的统计学 检验（Z检验）结 果，总MD值的P 值 异质性检验：P0.0001， I2=99%，说明具有较高的 异质性 统计指标:MD值，统计方法：IV法，固

15、 定效应模型，95%可信区间 第四部分第四部分 亚组分析的实现亚组分析的实现 亚组分析 亚组分析是处 理异质性的常 用方法，可以 按照研究方案、 研究质量，人 种等进行分组 First author/year CountryEthnicitySNP Sample Size Genotype frequency (Cases/controls)PHWE Cas e Control 11122212 Lacher-2008GermanCaucasiansrs7517847 13 2 25350/7 8 65/12 5 17/50165/28 1 99/2250.06144 rs11209026 1

16、23/ 218 9/340/1255/47 0 9/360.03606 Marquez-2007SpainCaucasianss7517847 36 3 547149/ 192 160/2 60 54/94458/64 4 268/4480.10362 rs11209026 334/ 486 29/600/1697/10 32 29/620.08375 Latiano-2008ItalyCaucasiansrs7517847 84 3 749326/ 280 390/3 28 88/1081042/8 88 566/5440.10740 rs11209026 750/ 634 72/911/1

17、1572/1 359 74/940.01388 Oliver-2007SpainCaucasiansrs7517847 22 2 34292/1 21 102/1 53 29/35286/39 5 160/2230.02948 rs11209026 203/ 302 19/340/6425/63 8 19/460.10594 rs1343151 99/1 36 101/1 57 22/49299/42 9 145/2550.11293 Ebrahimi-2014IranAsianrs7517847 777845/4 4 28/304/4118/11 8 36/380.83685 rs11209

18、026 71/7 2 6/60/0148/15 0 6/60.98144 rs1004819 25/1 9 36/4116/1886/7968/770.35917 rs1343151 55/4 1 20/322/513011424/420.01470 rs2201841 26/1 9 36/4015/1988/7866/780.21064 用种族进行亚组分析 添加一个新的“Outcome” 选择二分类变 量，然后Next 为这个研 究取一个 名字 全部选择默认，然 后Next 全部默认，然 后Next 选择默认，Next 点Nothing,然后Finish 这个名为“Subgroup”的 新的

19、Outcome就建好了 点右键，出现”Add Subgroup”,添加亚组 取一个名字 “亚裔” 选择添加一个新的 亚组，Continue 起另一个名字， 叫“高加索裔”， 然后Finish 这个亚组就建好了， 点击“Subgroup“ 点击“Asian”,然后点击 右上键的 添加研究 将亚裔的研 究添加进去 点击“Caucasians”,然后 点击右上键的 添加研究 添加“高加索 裔”的研究 每个亚组的研究都 纳入了，然后将相 应的数据拷贝进来 结果自动生成，还有可 爱的森林图 森林图导出后是 这样的 第五部分第五部分 森林图和漏斗图的解读森林图和漏斗图的解读 森林图森林图 先打开森林图先打

20、开森林图 横线代表研究结果的可信区间，即此研究 真实存在的范围。 l横线越长，样本量越小，结果越欠可靠 l横线越短，样本量越大，结果越可靠 这个点代表单项研究的效应量，点的 大小代表研究的权重，就是这个研究 对Meta分析的贡献度 这个菱形代表合并后的结果 这条直线叫无效线，将图一分为二， 用于判定统计结果有无统计学意义。 若菱形与该直线相交，则代表两组的 差异无统计学意义 如果效应量是OR、RR值，这条直线 代表1，即比值相等 如果效应量是MD、SMD、RD值。这 条直线代表0，即差值为零 菱形与直线不相交： 如果效应量是OR、RR,，菱形落于直 线右侧，即比值大于1，说明实验组 发生事件多

21、于对照组，落于左侧则相 反 如果效应量是MD、SMD、RD值。菱 形落于直线右侧，说明试验组的指标 大于对照组，落于左侧则相反 若菱形与直线不相交： 落于右侧：说明试验组事件较多，对 于有效、治愈等有利事件，试验组发 生较多，效果较好；对于死亡、复发 等不利事件，试验组发生较多，效果 更差； 落于左侧则相反 森林图与异质性： 森林图显示了各个研究的效应 量和可信区间，若各研究间可 信区间有较少重叠，则可能存 在异质性 点击这个 将图 片“另存为” 选择一个格式保存， 就可以用于杂志的发 表， 一般选择PDF格式， 清晰度好 漏斗图漏斗图 打开漏斗图 漏斗图可用来识别发 表偏移和其他偏移 优点是

22、直观 缺点是主观，不同的 人判读结果不同 绘制漏斗图至少需要 纳入10项研究。若小 于10项，研究数太少， 检验效能不足，难以 评定漏斗图的对称性 各个点代表纳 入的各个研究 中间的竖线是合并后 的OR值 理想状态下各个研究 应平均地分布于竖线 的左右两侧 纵轴是标准误，进一 步理解就是样本量 样本量越大，分布越 向上 样本量越小，分布越 向小 理想的漏斗图如左图所示： 大样本研究集中地分布于图形上方 小样本研究分散地分布于图形下方 形似漏斗，所以叫做漏斗图 如果存在发表偏移，如一 些阴性结果未能发表，漏 斗图就会出现缺角，如左 图的右下角 漏斗图与异质性: 漏斗图常用于发表偏 移的识别，然而

23、，引 起漏斗图不对称的原 因很多，发表偏移也 是其中之一 漏斗图可大致了解各 研究间是否存在异质 性 这两条斜线是漏斗图 的95%可信区间 理想情况下，漏斗图 中应有95%的点落在 这个区间内，提示可 能不存在异质性，如 果有更多的点落在外 面，则提示可能存在 异质性 点击 将图 片另存为 第六部分第六部分 异质性和敏感性分析异质性和敏感性分析 异质性异质性 l理想状态下，一个理想状态下，一个MetaMeta分析应该相当于一分析应该相当于一 个大型的多中心研究，纳入的各项研究应个大型的多中心研究，纳入的各项研究应 该是同质的该是同质的 l研究内的变异是相似的，各项研究应该是研究内的变异是相似的

24、，各项研究应该是 指向同一个结果的指向同一个结果的 l然后，由于研究人员、对象、地点、条件、然后，由于研究人员、对象、地点、条件、 种族等的不同，研究间的异质性是种族等的不同，研究间的异质性是“绝对绝对” 存在的存在的 异质性的评价方法异质性的评价方法 数值法 lQ统计量 lH统计量 lI2统计量 图示法 lGalbraith图 lLAbbe图 l森林图 l漏斗图 Revman中可以实现的有 Q统计量、I2统计量、森林图、漏斗图 森林图和漏斗图法，前面已 经说过了，这两种方法虽然 直观但不客观，下面来看Q 统计量及I2统计量 异质性检验的结果 在这里 Revman提供两种异质性检验的方法提供两

25、种异质性检验的方法 1.1. Q Q值检验值检验 2.2. I I2 2检验检验 Q Q值检验值检验 I I2 2检验检验 对于对于Q Q值统计量检验，主要看值统计量检验，主要看P P值值 1.1. P P值值0.1,0.1,无异质性无异质性 2.2. P P值值0.1,0.1,有异质性有异质性 卡方值卡方值 自由度自由度= =研究数研究数-1-1 P P值值 I I2 2检验检验 I I2 2取值范围为取值范围为0%0%至至100%100% 对于对于I I2 2统计量检验统计量检验，判定异质性的方法主要有两种：，判定异质性的方法主要有两种： 第二种：（来自第二种：（来自CochraneCoc

26、hrane 手册）手册） 只要只要I I2 2不大于不大于50%50%异质性都异质性都 可以接受可以接受 第一种：第一种： 无异质性无异质性 I I2 20% 0% 轻度异质性轻度异质性I I2 225% 25% 中度异质性中度异质性I I2 250%50% 重度异质性重度异质性I I2 275%75% I I2 2值值 异质性的处理方法 1 1. .检查纳入研究的原始数据是否正确，检查检查纳入研究的原始数据是否正确，检查 提取数据的方法是否正确提取数据的方法是否正确 2.2.若异质性来源于种族、剂量或疗程等可采若异质性来源于种族、剂量或疗程等可采 用亚组分析或者用亚组分析或者MetaMeta回归回归 3.3.敏感性分析，了解异质性来源敏感性分析，了解异质性来源 l就像寻找过敏原一样，敏感性分析就是找就像寻找过敏原一样，敏感性分析就是找 到哪一个因素，哪一个研究对异质性的影到哪一个因素，哪一个