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stata如何設(shè)置時間變量（stata中時間變量定義命令）

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云生信學生物信息學

以下文章來源于爾云間meta分析 ，作者爾云間

爾云間meta分析.

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stata如何設(shè)置時間變量（stata中時間變量定義命令）

在前面的推文，“爾云間meta分析”給大家介紹了單組率meta分析的詳細操作：單組率的meta分析：metan還是metaprop

然而，無對照的單個組meta分析（或叫單臂meta分析），有時候也會出現(xiàn)結(jié)局指標為連續(xù)變量的情況，該如何合并得到森林圖呢？

其實，單個組meta分析，連續(xù)變量的合并，可以分成2種情況：自身前后對照（通過比較前后測量值的差異是否顯著，評估干預效果）、干預后測量值的合并。前者的操作跟我們平常所說的連續(xù)變量meta分析相似，后者則跟效應(yīng)值（ES (95%CI)）的meta分析相似。

不太懂？沒關(guān)系，我們用兩篇文獻給你講解講解，先易后難，重點在第二篇文獻，一定不能錯過！

案例一：自身前后對照

這是一篇關(guān)于冠脈內(nèi)碎石（Intravascular Lithotripsy, IVL）治療鈣化冠狀動脈（Calcified Coronary Arteries，CCA）的安全性和有效性的meta分析，主要研究結(jié)局為CCA患者經(jīng)IVL后，冠狀動脈直徑是否有顯著變化（Post vs. Pre-treatment）。

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盡管這篇meta分析也納入了隨機對照試驗（IVL vs. contorl），然而只需要提取IVL組的數(shù)據(jù)。這種類型的單組試驗/單臂meta分析，其實是將干預前作為“對照組”，因此這是干預前后的差異比較meta分析。

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這類型的森林圖，操作很簡單，將干預后設(shè)置為“試驗組”、干預前為“對照組”，然后整理相應(yīng)的數(shù)據(jù)即可。具體的操作，可參考往期推文：

Stata的連續(xù)變量森林圖操作

RevMan meta分析教程(04)：連續(xù)變量meta分析

案例二：合并干預后測量值

以下這篇文獻是關(guān)于：阿帕替尼（apatinib）治療中國骨肉瘤患者的療效和安全性的單臂meta分析。

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該文獻納入了除病例報告外的所有研究類型，包括前瞻性、回顧性的橫斷面、隊列研究、病例對照研究（原文的英文表述有誤，不存在cross-sectional cohort studies，應(yīng)該是cross-sectional studies or cohort studies）。

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納入文獻的研究類型是不少人疑惑的難點之一，單個組的meta分析究竟能不能納入兩組或多組比較的研究/文獻？答案當然是可以的，只提取符合需求的那一個組的數(shù)據(jù)就行。

同理，兩組比較（A vs. B）的meta分析，也可以納入三組或以上的研究（A、B、C……），數(shù)據(jù)提取時只提取A、B兩組的相關(guān)信息。

這篇文獻也做了單組率的meta分析，但本文的重點是連續(xù)變量的合并，因此我們將目光聚焦在以下兩個森林圖。

這是無進展生存期(PFS)和總生存期(OS)的meta分析森林圖，從結(jié)局指標的特點可以得知，僅納入一個干預組（如Apatinib）進行meta分析，不可能實現(xiàn)“對比”，因此只能對納入研究報道的中位生存時間（median, 95%CI）做森林圖。

stata如何設(shè)置時間變量（stata中時間變量定義命令）

那么，究竟如何才能實現(xiàn)這個森林圖？最精彩的操作教程來了！

1 提取正確形式的數(shù)據(jù)

值得注意的是，單組連續(xù)變量的合并，需要用到的數(shù)據(jù)為ES(Effect size), ESLci, ESUci，也就是效應(yīng)值和95%CI。這篇meta分析文獻，PFS、OS的合并，ES是中位生存期（median），而不是mean。效應(yīng)值的選擇可根據(jù)研究方向、數(shù)據(jù)的特點，自由設(shè)置。

以Tian 2020這篇納入文獻為例，文獻的表3顯示，Apatinib治療后mPFS（中位無進展生存時間）為4.67±3.01月。在做森林圖合并之前，要將SD轉(zhuǎn)換為95%CI。

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之前的推文，“爾云間meta分析”詳細介紹了標準差（SD）的轉(zhuǎn)換方法，其中就有95%CI轉(zhuǎn)換為SD。

Cochrane官方推薦：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具

如今要逆推，過程如下：

SE = SD/(√n) = 3.01/(√19) = 3.01/4.359 = 0.6905

Lci= median – 1.96*SE = 4.67 – 1.96*0.6905 = 4.67 – 1.35 = 3.32

Uci= Median + 1.96*SE = 4.67 + 1.96*0.6905 = 4.67 + 1.35 = 6.02

2 整理數(shù)據(jù)

所有納入文獻的median (95%CI)都整理完畢后，將數(shù)據(jù)輸入到Stata。

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3 繪制森林圖

按照以下截圖完成metan菜單的參數(shù)設(shè)置，運行后得到最基礎(chǔ)的森林圖。

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4 完善參數(shù)設(shè)置

文獻的森林圖，展示了兩種模型的合并結(jié)果，我們可以通過修改metan命令的執(zhí)行代碼來實現(xiàn)這個效果，如運行：

metan median lci uci, label(namevar=study) random second(fixed)

得到與文獻形式一樣的森林圖。

stata如何設(shè)置時間變量（stata中時間變量定義命令）

哪怕數(shù)據(jù)保留了3位或以上的小數(shù)，但Stata的森林圖默認只顯示2位小數(shù)。因此，我們的合并結(jié)果與原文存在的細微差異，可能是數(shù)據(jù)保留的小數(shù)點位數(shù)不同導致的。

單組研究的連續(xù)變量的森林圖合并，操作的介紹就先告一段落了，希望能幫到你解開又一個難題。如果你想更系統(tǒng)的學習meta分析，歡迎聯(lián)系小編一起學習哦。

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