meta分析stata教程

教程内容包含分类变量、连续变量、单个率的Meta分析。

一、分类变量

1.数据输入格式：

注：“a”代表试验组阳性数量，“b”代表试验组阴性数量，“c”代表对照组阳性数量，“d”代表对照组阴性数量。（代码中a、b、c、d同）

2. 森林图代码：metan a b c d, counts or fixed group1(对照组名字) group2(治疗组名字) lcols(Subjects) texts(110)

森林图亚组分析代码：metan a b c d, counts or fixed group1(对照组名字) group2(治疗组名字) lcols(Subjects) texts(110) by(subunit)

注：or代表比值比；fixed代表固定效应模型，可换成random随机效应模型；texts代表图的大小，里面数值可自行设置；by（）是亚组分析的代码，subunit是自定义的亚组列的名字，可自行设置，和a,b,c,d的类型及设置一样。具体见下图。

3.敏感性分析：metaninf a b c d, label(namevar = Subjects) fixed or

4.漏斗图metafunnel _ES _selogES

5.发表偏移

Egger法

gen logor=log(a/b)/(c/d)

gen selogor=sqrt((1/a)+(1/b)+(1/c)+(1/d))

metabias logor selogor, egger

Begg法

gen logor=log(a/b)/(c/d)

gen selogor=sqrt((1/a)+(1/b)+(1/c)+(1/d))

metabias logor selogor, begg

二、连续变量

1.数据输入格式：

注：“tn”代表试验组样本量，“tmean”代表试验组均值，“tsd”代表试验组方差，“cn”代表对照组样本量，“cmean”代表对照组均值，“csd”代表对照组方差。（代码中同）

2.森林图代码：metan tn tmean tsd cn cmean csd, label(namevar=studies) random

森林图亚组分析代码：metan tn tmean tsd cn cmean csd, label(namevar=studies) random cohen by(subunit)

metan tn tmean tsd cn cmean csd, label(namevar=studies) fixed cohen by(subunit)

注：random代表随机效应模型，可换成fixed固定效应模型；by（）是亚组分析的代码，subunit是自定义的亚组列的名字，可自行设置。

3.漏斗图metafunnel _ES _selogES

三、单个率的meta分析

1.数据输入格式

2.stata代码

stata代码：森林图：gen rate=患病人数/总人数；

gen ser=sqrt(rate*(1-rate)/总)

metan rate ser, label(namevar=studies) random

敏感性分析：metaninf rate ser, label(namevar = studies) random or

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