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诊断性meta

相关实验:生物因素对细菌的影响实验

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hopeful橘

最近在写诊断性meta,但是异质性很大,想做一下敏感性分析。但是都没有找到诊断性meta在stata做敏感性分析的教程。特来向各位求助

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2 个回答

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毛利小五郎的徒弟

有帮助

打开stata

1. 依次选择 User-- Meta-Analysis --Influence Analysis, metan-based (metaninf)

2. 分别设置主菜单“Main”和二级菜单“Effect Opts”,其中模型的选择与该数据做森林图合并的模型一致

3. 通过Stata的命令回顾窗口“Review-Command”,我们可以调用菜单操作对应的命令:metaninf lnOR selnOR, label(namevar=id, yearvar=year) random

在此基础上,在命令的最后加上“eform”,即可得到以OR值为横坐标的敏感性分析图形。

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loveliufudan

有帮助

在 Stata 中进行诊断性 Meta 分析的敏感性分析,可以使用 metaninf 命令。该命令可以计算剔除每个研究后,汇总效应量是否有显著变化。以下是使用 metaninf 命令进行敏感性分析的步骤:

导入数据并进行诊断性 Meta 分析。

执行以下命令,计算剔除每个研究后的汇总效应量和置信区间:

metaninf, stats(coef se) label(name)

在该命令中,stats 选项用于指定汇总效应量和其标准误的变量名称,label 选项用于指定每个研究的标签变量名称。

查看命令输出结果。命令输出结果中,第一列为每个研究的标签,第二列为剔除该研究后的汇总效应量和置信区间。如果剔除某个研究后,汇总效应量和置信区间发生显著变化,则表明该研究对 Meta 分析的结果有较大影响。

可以执行以下命令,计算单个研究对汇总效应量的影响(leave-one-out 分析):

metan, stats(coef se) label(name) leave(name)

在该命令中,leave 选项用于指定需要剔除的研究的标签变量名称。可以多次执行该命令,计算不同研究剔除后的汇总效应量和置信区间,以判断每个研究对 Meta 分析结果的影响程度。

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