如何进行meta分析的具体操作

2022-08-06 科技 95阅读
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在R命令框输入以下命令:
install.packages("rmeta") #安装rmeta程序包
library(rmeta)
data(cochrane) #加载演示数据库
cochrane #显示数据库cochrane

2
计算fixed effect model 固定效应模型,输入以下命令:
model.FE <- meta.MH(n.trt,n.ctrl,ev.trt,ev.ctrl, names=name,data=cochrane)
summary(model.FE)

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计算random effect model 随机效应模型,输入以下命令:
model.RE <- meta.DSL(n.trt,n.ctrl,ev.trt,ev.ctrl, names=name,data=cochrane)
summary(model.RE)

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绘制森林图,输入以下命令:
tabletext<-cbind(c("","Study",model.FE$names,NA,"Summary"),c("Deaths","(steroid)",cochrane$ev.trt,NA,NA), c("Deaths","(placebo)", cochrane$ev.ctrl, NA,NA), c("","OR",format(exp(model.FE$logOR),digits=2),NA,format(exp(model.FE$logMH),digits=2)))
#上面的命令帮我们构建森林图需要的文字描述部分,包括1、name, 2、治疗组死亡人数,3、对照组死亡人数,4、单个研究的OR值。

m<- c(NA,NA,model.FE$logOR,NA,model.FE$logMH)
l<- m-c(NA,NA,model.FE$selogOR,NA,model.FE$selogMH)*2
u<- m+c(NA,NA,model.FE$selogOR,NA,model.FE$selogMH)*2
#上面三行命令是准备森林图需要的参数包括OR值和OR值95%CI区间的上下限

forestplot(tabletext,m,l,u,zero=0,is.summary=c(TRUE,TRUE,rep(FALSE,8),TRUE), clip=c(log(0.1),log(2.5)), xlog=TRUE, col=meta.colors(box="royalblue",line="darkblue", summary="royalblue"))
#上面的命令是最后绘制森林图
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