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        【 CMA 应用】想快速拿下 Meta 分析?你需要这个神器

        科研论文时间

        3256

        目前,很多专家学者热衷于做荟萃分析(Meta 分析)。在临床工作中,Meta 分析可以帮助解决临床争议,助推医学科学的发展。而且还不需要做实验,给没有实验条件的临床医生发 SCI 提供了一条捷径。

        当前做 Meta 分析的软件有很多,如:Revman,Stata 和 R 软件等,然而这些软件或需要编程,或操作繁琐,给 Meta 分析初学者带来很多困惑。

        本文和大家分享一款专用 meta 分析软件:Comprehensive meta-analysis software (CMA)。

        CMA 软件是一款操作界面友好,具有强大的功能,可满足荟萃分析的统计软件。提供数据录入,异质性检验,meta 回归,发表偏倚判断,绘制森林图和漏斗图多种功能。

        同 Revman,Stata 和 R 软件相比,具有以下优势:

        1)操作简单,不用编程

        2)界面友好

        3)功能强大,结果解释清晰

        4)提供了详细的帮助演示文档

        CMA 软件的官方网站:https://www.meta-analysis.com/;

        官网提供了 CMA 软件的信息介绍及下载方式,在此不再赘述。

        图片

        图片来源:官网截图

        在下载安装好软件后,主界面打开如图所示。

        图片

        图片来源:软件截图

        首先,需要向空白表输入数据,点击 Insert,在下拉菜单中选择 Column for,选择 Study name。

        接下来就是输入数据结果,选择 Column for 中的 Effect size data, 出现下图界面。根据纳入 Meta 分析资料的研究数据类型,主要分为分类数据资料,连续变量资料,相关资料,生存资料等。

        本文以随机对照试验中,常用的二分类资料为例,对 CMA 软件操作进行解析。

        图片

        图片来源:软件截图

        在选择二分类数据资料后,在 Group names 界面可以对不同处理组进行重新命名,而后点击「Apply」。

        本文将比较的两组分别命名为:Treat(实验组)和 Control(对照组)。

        图片

        图片来源:软件截图

        一、研究资料数据的录入

        本文选取的分类数据资料,最后纳入 7 篇最新文献研究进行 Meta 分析,数据结果输入如图所示。

        标黄的部分 Odds ratio,log odds ratio 和 Std Error 是自动填充的,双击标黄区域的空格,软件会自动给出具体的计算公式和结果。

        图片

        图片来源:软件截图

        二、森林图的绘制

        接下来,点击「Run analyses」,对数据进行汇总分析,选择 Computational Options 下拉菜单选项,选取研究分析的统计量。

        本文选取的 MH Odds ratio,得到下面森林图结果。图中分别给出了固定效应(Fixed effect) 和随机效应(Random Effect)模型的结果,同时也给出了两种模型下的各纳入研究权重和标准残差。

        图片

        图片来源:软件截图

        三、同质性检验

        Meta 分析中纳入研究选用固定效应模型还是随机效应模型,可根据同质性检验进行判别。

        在 CMA 软件中,通过点击 View 中的「Meta analysis statistics」,观察纳入研究的同质性检验结果,本研究中,结果显示 I2 = 39.675, P>0.05,提示选用固定(Fixed effect)模型结果。

        图片

        图片来源:软件截图

        四、森林图结果报告生成

        同时,CMA 软件可以生成 Meta 分析的高分辨率的森林图结果,点击「 High Resolution Plot」,得到下图的结果报告。

        图片

        图片来源:软件截图

        五、发表偏倚判定

        Meta 分析研究中的发表偏倚,是大家比较关心的话题。所谓发表偏倚,是指有统计学意义的结果,比无统计学意义的研究更容易投稿和发表。

        最常见的识别发表偏倚的方法是绘制漏斗图(Funnel Plot)。利用漏斗图,可直观的判别研究效应估计值是否与样本量有关。

        当存在发表偏倚时,漏斗图呈现偏态分布。同时 Egger 回归也可判别发表偏倚存在。Egger 回归通过线性回归,根据比值比的自然对数来测量漏斗图的对称性。

        在 CMA 软件中点击菜单栏中的「Publication bias」,便会生成下图的漏斗图。通过点击菜单栏上的「Color for screen」,可调节生成的漏斗图的颜色效果。同时点击「view」下的「Egger 回归检验」,即可得出 Egger 回归结果。

        图片

        图片来源:软件截图

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        图片来源:软件截图

        本文向大家演示了如何通过 CMA 软件做 Meta 分析,操作简单,节省时间,相信对做科研的你大有裨益!

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