R小技巧

单臂meta(后附R代码)

2020-05-23  本文已影响0人  养猪场小老板

1、单臂试验是可以发SCI的

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2、单臂试验文章提取指标类型

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提取的指标可以来自RCT、病例对照和病例报道

3、单臂试验的概念

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必要性

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单臂meta的R代码

##############################################################
###################  单个率的meta分析  ######################
#############################################################
rm(list=ls())
###1、加载包
library(meta)
###2、读取文件
metasuccessrate <- read.table('successrate.txt',header = T,sep = "\t")

###3、样本率的估计方法的选择
##单个率资料的Meta分析要求率的分布应该尽量的服从正态分布。
##如原始率不服从正态分布可经过转换使其服从或接近正态分布,从而提高合并结果的可靠性。
##命令metaprop()进提供了5种样本率的估计方法,根据样本率的分布决定使用哪种合并方法,
rate <- transform(metasuccessrate ,
                  p = Events/Total,##“PRAW”(没有转换的原始率), 
                  log=log(Events/Total),##”PLN”(对数转换)
                  logit=log((Events/Total)/(1-Events/Total)),##”PLOGIT“(logit转换)
                  arcsin.size=asin(sqrt(Events/(Total+1))),##“PAS”(反正弦转换)
                  darcsin=0.5*(asin(sqrt(Events/(Total+1)))+asin((sqrt(Events+1)/(Total+1)))))##“PFT“(Freeman-Tukey双重反正弦转换)
##success/total,分别表示成功例数和总数
rate

###4、Shapiro-Wilk 正态性检验
##选择最小的p_value
shapiro.test(rate$p)
shapiro.test(rate$log)
shapiro.test(rate$logit)
shapiro.test(rate$arcsin)
shapiro.test(rate$darcsin)
##综上,我们选择darcsin
##当然也可以试着选择其他的转换类型, 然后通过比较异质性的大小,选择一个合适的类型。
###5、效应量的合并metaprop()函数
meta1 <- metaprop (Events,Total, 
                   data=metasuccessrate, 
                   studlab=paste(Study),
                   sm="PAS")##comb.random = TRUE,byvar=Followed亚组分析###这里的PAS是根据之前Shapiro-Wilk 正态性检验获得的,哪个P值最高选哪一个
meta1

##结果显示,异质性检验Q=4.07 P=0.0042<0.05 I2 = 62.6% > 50%,因此,认为有统计学意义上的异质性,所以优先选用随机效用模型
##如果I2较小,说明10个原始研究间数据不存在一定的异致性,则选用固定效应模型。


###6、森林图的绘制
forest(meta1)


###7.1、绘制漏斗图
## 漏斗图是一种用主观定性的方法来判断有无偏倚
funnel(meta1)
###7.2 漏斗图的不对称性检验
##metabias是对漏斗图的不对称性进行统计学检验。
##运用Egger检验检测发表偏倚,发表偏倚的命令是metabias()
metabias(meta1,k.min=15,plotit = T)
##从结果中显示,t = 1.3607,p-value = 0.2107,因此认为不存在发表偏倚,


###8、敏感性分析
##目的是可以粗略地看出每个研究对总估计效应的影响有多大。
##meta包中的命令是metainf()。
##metainf(meta1),随机效应模型需要修改参数pooled=random,而这里默认是固定效应模型。
##而对其绘制敏感性分析的森林图,具体的代码是
metainf(meta1,pooled= "random")

forest(metainf(meta1,pooled= "random"), layout = "revman5")

forest(metainf(meta1,pooled= "random"))



##总结:Meta分析时,若I2<25%,则认为不存在异致性;
     ##若I2介于25%-50%之间,则认为异致性程度较小;
     ##若I2的值介于50%-75%之间,则认为存在一定的异致性;
     ##若I2>75%,则认为存在较大的异致性。

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