Meta分析在建成环境研究中的使用——基于Revman5.3

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1.Gephi快速教程中文版2023-05-05

2.Meta分析在建成环境研究中的使用——基于Revman5.32023-05-08

3.时间序列的STL分解Python代码——以验潮站数据为例2023-05-084.对ERA5数据进行区域提取及时间处理2023-09-135.基于transbigdata包获取交通线路和站点的邻接表及shp文件2023-09-226.gephi导入networkx：使用经纬度绘图并根据情景计算节点指标与网络整体指标（关联gephi导入networkx一文）2023-09-227.备忘：爬取poi代码2023-09-23

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Meta分析（荟萃分析）又叫元分析、meta分析等，是对众多现有实证文献的再次统计，通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式，进行再一次的统计分析，从而可以根据获得的数据等来分析两个变量间真实的相关关系。目前主要应用于医学领域（尤其是循证医学中）。

由于目前多被用于循证医学研究，Meta分析的纳入研究主要义随机对照试验、非随机对照试验、队列研究、病例对照研究为主，针对建成环境与体力活动/生理健康关联性研究的Meta分析较少。

本文主要基于OR效应量进行建成环境领域的Meta分析。

一、确定纳入分析的文献——文献检索与筛选

首先，我们需要确定检索的策略，即我们具体需要用什么样的关键词去进行检索，这一步我们可以使用循证医学中的PICOS原则，列出选题的PICOS（也是筛选文献的标准）后再相应组合，可以选择其中的部分原则进行组合，形成检索关键词组。

以Effectiveness of physical exercise on the cardiovascular system in breastcancer patients: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials文章为例，其检索关键词为：

 整理PICOS后，文献检索了P、I和O三类关键词。组合为检索词组后，检索尽可能多的数据库。

检索到文献后，将文献导入endnote或其他文献管理软件，筛选掉重复文献。检索到文献后我们应该构建一个纳入/排除的标准作为文献进一步筛选的准则，详细地说明什么样的文献需要予以排除，什么样的文献可以纳入，例如检索到的文章虽然题目相符，但其最终的效应量不符合要求，因此排除....。

根据纳入排除标准筛选文献， 完成文献筛选流程图。可以使用PRISMA提供的流程图模板。

（文献筛选部分是最难，最复杂，工作量最大的部分，可以说文献的筛选才是整个Meta分析的精髓所在，后续的处理则相形见绌了）

 

 二、数据提取

数据提取（此步骤可有可无，有的话整理好了方便后续数据使用）：在确定纳入文献后，可以对文献中有用的数据进行提取，整理为表格，具体包括：纳入研究的第一作者、发表年限、人口学资料、研究对象、研究方法、干预措施、测量指标、结果等，这些资料将在Meta分析文章中形成一个纳入文献信息表格，此外，这里需要注意一点：如果研究报告的是OR值及OR值的95%CI，那么需要对OR值和其95%CI均进行对数转换，成为Ln(OR)和Ln(95%CI)，这是因为OR值本身不符合正太分布，其OR值均是由Ln(OR)值的OR值转换而来的，这里需要转换回去（刚好Revman软件中使用的就是Ln(OR)值）。

三、软件的使用

1.Revman软件

Review Manager（简称RevMan）是由国际Cochrane协作网为系统评价（systematic review）工作者所提供的专用软件，主要用来制作和保存Cochrane系统评价的计划书或全文，对录入的数据进行Meta分析，并且将Meta分析的结果以森林图等比较直观的形式进行展示，以及对系统评价进行更新，本文使用的是Revman5.3版本。

2.打开及新建

 

 

 打开Review Manager 5.3，选择文件-新建-选择“Intervention review”（Intervention即干预措施）-填写标题-选择“Full review”-“Finish”

3.录入文献

将筛选好的文献依次录入

 找到左侧面板中的Studies and references，右键点击，选择Add Study

 选择Included studies—输入研究名（通常是研究者+发表年份的形式）—默认—输入发表年份—默认—Finsh（如果有其他文献需要一并输入需要点击Add another study in the same section）

（这一步会卡一阵子）

 4.正式创建Meta分析并分析

 在添加好纳入文献后，就可以正式进入到分析的过程了。

（1）创建Meta分析

首先右键点击Data and analyses——点击Add Comparsion

 

  命名后点击Add an outcome under the new comparison——continue——选择Generic Inverse Variance（通用逆方差法）——设置好名称继续

 这个页面只有绿框部分需要按需修改，红框部分在实际操作中修改即可。绿框中需要修改为你整理好的、用于合并的效应量

修改好后点击继续，一直使用默认设置，直到下面这个页面

  此页面点击Add a subgroup for the new outcome——设置好名称后点击Edit the new group完成

（2）输入数据

双击outcome就可以看到数据的输入界面，刚打开时还没有研究在里面，我们需要右键点击subgroup——Add study——选择纳入的文献——Finish

 

 输入好数据后，软件会自动计算得到结果，这里需要注意的有几个地方：

1——这里是数据输入的部分，需要输入S.E值（标准误）和Ln(OR)值，且如果纳入文献使用的是OR值及其95%CI，需要对其均进行对数转换计算出Ln(OR)和对应SE再输入

2——这里是用于判断结果统计学特征的部分，需要引入异质性的概念：异质性检验又叫统计量的齐性检验（一致性检验），目的是检查各个独立研究的结果是否具有可合并性。应用Q及I²统计量，既可检测是否存在异质性，也可检测异质性的程度。在Revman5.3软件中，输入好数据后会自动显示I²值，若I²<50% 认为多个同类研究具有同质性，可选用固定效应模型；若I² ≥ 50% ，则需要选用随机效应模型。这里2部分的I²＞50%。那么我们需要按3按钮来转为Random model（随机效应模型）

3——固定效应模型和随机效应模型的转换按钮

4——查看森林图大图

5——查看倒漏斗图

5.结果解读

Meta分析的结果包括森林图和倒漏斗图，其中森林图用于查看和分析具体的结果，而倒漏斗图则用于评估分析的发表偏倚

有关森林图和倒漏斗图的解读比较简单，可参照其他文章：

 （图中红框部分是Meta分析的效应量合并结果）

至此操作完成