诊断试验是指应用各种实验手段、仪器设备等对疾病进行诊断的方法。通常情况下单个诊断实验中，将诊断得到的结果与金标准作为比较，绘制四个表，进行混淆矩阵分析：
Fig1
试验方法的灵敏度（SE）：a/(a+c)
试验方法的特异性（SP）：d/(b+d)
假阳性率（一类错误）：将阴性结果错误的判定为阳性结果的比率，b/(b+d)
假阴性率（二类错误）：将阳性结果错误的判断为阴性结果的比例，c/(a+c)
对于诊断资料的分析，常常会涉及到使用ROC曲线进行分析，之前的教程都有讲述过。那么对于诊断资料的meta分析，则使用SROC来表达诊断方法的效力。这里我们以“超声诊断尺桡骨远端骨折价值的系统评价”中的数据为例采用Meta-Disc1.4软件进行分析（Revman也可以进行诊断资料的分析，只是发表的文献中更多地是采用Meta-Disc1.4处理诊断数据）
获取数据，表1是文献中纳入研究的主要数据，我们在分析过程中采用的数据主要有：TP，FP，FN，TN。
fig2
双击打开软件，按照：作者，发表时间，TP，FP，FN，TN依次录入数据如下
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在工具栏中的【Window】下选择【Plots】
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在下拉菜单中选择【SROC Curve】就完成了文献中图3的制作
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可以通过右边的工具栏进行自定义设置，包括图形的大小，颜色等，【Export】导出分析结果至本地
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选择【Sensitivity】，可以得到文献中的图4，即合并灵敏度（pooled sensitivity），如下。同样的选择【Specificity】，就完成了合并特异性的分析，得到文献中的图5.
fig7
至此我们就完成了诊断资料的Meta分析，是不是很简单呢。有需要的同学可以拿去实践一下，这篇文献发表的中国核心期刊：中国循证医学杂志，这个杂志上也有很多类型的Meta分析，有兴趣的可以去查看下载。Meta分析的关键和困难就是立题，然后是文献检索，找到合适的文献，其次才是分析，这样你也可以尝试发表一篇核心期刊。微信后台回复“meta-disc”获取软件的下载链接。
转自“医学统计园”微信公众号
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