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上一节的Meta分析，我们根据文献“阑尾切除术与抗生素比较治疗急性单纯性阑尾炎疗效和安全性的 Meta 分析”中的二分类定性资料，分析了手术切除与抗生素治疗急性单纯性阑尾炎的有效率差异。下面我们同样以文献中的数据为例，对连续资料进行meta分析。
研究目的：比较不同治疗手段下，各组患者的住院时间差异。（不清楚作者为什么要做这个分析，我的第一印象是，切除手术的住院时间肯定要比抗生素治疗的住院时间要长吧，毕竟也是个手术呢，但是Meta分析结果却显然不是如此）。研究数据：在纳入的10个RCT（randomized controlled trial）中，均有住院时间的统计，故而全部纳入Meta分析中。
打开RevMan分析软件：点击【Next】进行创建
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选择【Intervention review】，即干预研究，点击【Next】
如下勾选，说明我们是比较【intervention A】和【intervention B】对【health problem】差异，点击【Finish】
在软件工作界面左侧菜单中，选择【Add study】
在软件右侧，弹出【New Study Wizard】，选择【Included studies】，点击【Next】
如下录入研究的名称和时间，点击【Finish】，如此反复录入10个研究的名称和时间
录入完成后，在【Data and analyses】上，右击选择【Add comparison】
在【New comparison wizard】界面，给分析起一个名字，点击【Finish】
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点击【Add outcome】增添研究结果，在弹出的【New outcome wizard】中，选择数据类型【Continuous】，就这里和二分类变量明显不同，右边对话框有对数据类型的简单描述，点击【Next】
自定义录入，分析和分组的标签，点击【Next】
同样的先采用软件内置的参数，不做修改，点击【Finish】
回到主界面，在【手术组 vs 抗生素组】这个分析上，右击，选择【Add study data】
在弹出的【New study data wizard】中会显示，我们之前录入的10组研究结果，全部选中，点击【Finish】
如下弹出分析表格，向表格中录入我们每个RTC的均值，标准差以及总例数
在录完数据之后，发现软件给出的结果有些异常，【weight】列一般是根据各个RTC的研究例数来定的，研究例数越高，权重越大。这里我们注意到【Heterogeneity】一行中，I2=99%，异质性很大，故而我们需要修改自己的分析方法，选择Random模型，而不是Fixed模型
分析结果工具栏中，选择设置按钮，在【Analysis Method】如下勾选【Random Effects】；在【Graph】菜单下设置scale轴的大小为10，点击【Apply】，【OK】
所得到的分析结果，就与文章中图2的结果完全一致了，阑尾切除术组的住院时间明显短于抗生素组，其差异有统计学意义[MD=–1.89，95%CI（–2.75，–1.04），P<0.001]。同样的，你可以采用文章中图3提供的数据，对两组治疗的时间进行meta分析。
此外还可以通过漏斗图，查看10例研究的发表偏倚，一般而言当漏斗图呈现对称分布，则不认为纳入的研究存在发表偏倚，个人感觉这个判断还是有比较强的主观性。
需要这篇参考文献的同学，微信后台回复“阑尾切除术与抗生素比较治疗急性单纯性阑尾炎疗效和安全性的Meta分析”（直接复制这段话，然后粘贴到微信后台回复就可以），RevMan5.0软件下载之前的推文中已经有发过链接。
参考文献
祝孟川. 阑尾切除术与抗生素比较治疗急性单纯性阑尾炎疗效和安全性的Meta分析[D].
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