META剖析系列连续性材料meta剖析实例

原标题：meta剖析系列 | 连续性材料meta剖析实例

meta剖析系列 | 连续性材料meta剖析实例

以2019年7月宣布在JAMA Intern Med.的一篇关于“瘦身干涉与非酒精性脂肪肝生物标志物改变的联系：体系总述与meta剖析”为例，咱们将摘录里边的部分数据，为您一步步回答连续性材料meta剖析：

Association of Weight Loss Interventions with Changes in Biomarkers of Nonalcoholic Fatty Liver Disease a Systematic Review and meta-analysis

瘦身干涉与非酒精性脂肪肝生物标志物改变的联系

以R言语完成：

##导入并加载相关软件包

install.packages("meta")

install.packages("metafor")

library(meta)

library(metafor)

##导入数据

test_data<-read.table("F:filemeta剖析 Test_data.txt", header = TRUE,sep="t")

#＃检查数据

head(test_data)

meta_model<- metacont(

##干涉组的样本量，均值，标准差

调查组样本量, 调查组_丙氨酸转氨酶_均值, 调查组_丙氨酸转氨酶_标准差,

##对照组的样本量，均值，标准差

对照组样本量, 对照组_丙氨酸转氨酶_均值, 对照组_丙氨酸转氨酶_标准差,

##数据集，兼并效应量，以及干涉组对照组的标签

data=test_data,sm="SMD",label.e="强干涉组", label.c="弱干涉组",

studlab=paste(Author,Year,Area)

summary(meta_model)

##异质性查验成果，P<0.0001,标明研讨间存在异质性，且I^2=97.6%>50%,提示存在比较显着的异质性，故挑选选用随机效应模型

meta_model_random<- metacont(

调查组样本量, 调查组_丙氨酸转氨酶_均值,

调查组_丙氨酸转氨酶_标准差,

对照组样本量, 对照组_丙氨酸转氨酶_均值,

对照组_丙氨酸转氨酶_标准差,

data=test_data,sm="MD",

label.e="强干涉组",

label.c="弱干涉组",

studlab=paste(Author,Year,Area),

comb.random=TRUE,

comb.fixed=FALSE

##检查模型成果

meta_model_random

forest(meta_model_random)

funnel(meta_model_random)

##a)如无法经过漏斗图判别是不是真的存在偏倚，可经过偏倚性剖析检查宣布偏倚

result_metabias<metabias(

meta_model_random,method.bias="linreg"

#result_metabias

##成果显现，t = 1.275，p-value = 0.2185，不存在宣布偏倚

reg<-metareg(

meta_model_random, ~ Age,

method.tau = meta_model_random$method.tau,

hakn = meta_model_random$hakn,

level.comb = meta_model_random$level.comb,

intercept = TRUE

##检查meta剖析成果

Reg

##byvar分组剖析

meta1<update.meta(

meta_model_random,byvar=Area

result_metainf<metainf(

meta_model_random,pooled="random"

##制作敏感性剖析森林图

forest(result_metainf)

[1] Association of Weight Loss Interventions with Changes in Biomarkers of Nonalcoholic Fatty Liver Disease a Systematic Review and meta-analysis [J]. JAMA Intern Med. 2019 Jul 1. doi: 10.1001/jamainternmed.2019.2248

PS:文献数据获取链接：

链接：https://pan.baidu.com/s/18F3kha4kyyB81MotX8_Uxw

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