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单臂meta(后附R代码)

单臂meta(后附R代码)

作者: 养猪场小老板 | 来源:发表于2020-05-23 10:25 被阅读0次

    1、单臂试验是可以发SCI的

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    2、单臂试验文章提取指标类型

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    提取的指标可以来自RCT、病例对照和病例报道

    3、单臂试验的概念

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    必要性

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    单臂meta的R代码

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    ###################  单个率的meta分析  ######################
    #############################################################
    rm(list=ls())
    ###1、加载包
    library(meta)
    ###2、读取文件
    metasuccessrate <- read.table('successrate.txt',header = T,sep = "\t")
    
    ###3、样本率的估计方法的选择
    ##单个率资料的Meta分析要求率的分布应该尽量的服从正态分布。
    ##如原始率不服从正态分布可经过转换使其服从或接近正态分布,从而提高合并结果的可靠性。
    ##命令metaprop()进提供了5种样本率的估计方法,根据样本率的分布决定使用哪种合并方法,
    rate <- transform(metasuccessrate ,
                      p = Events/Total,##“PRAW”(没有转换的原始率), 
                      log=log(Events/Total),##”PLN”(对数转换)
                      logit=log((Events/Total)/(1-Events/Total)),##”PLOGIT“(logit转换)
                      arcsin.size=asin(sqrt(Events/(Total+1))),##“PAS”(反正弦转换)
                      darcsin=0.5*(asin(sqrt(Events/(Total+1)))+asin((sqrt(Events+1)/(Total+1)))))##“PFT“(Freeman-Tukey双重反正弦转换)
    ##success/total,分别表示成功例数和总数
    rate
    
    ###4、Shapiro-Wilk 正态性检验
    ##选择最小的p_value
    shapiro.test(rate$p)
    shapiro.test(rate$log)
    shapiro.test(rate$logit)
    shapiro.test(rate$arcsin)
    shapiro.test(rate$darcsin)
    ##综上,我们选择darcsin
    ##当然也可以试着选择其他的转换类型, 然后通过比较异质性的大小,选择一个合适的类型。
    ###5、效应量的合并metaprop()函数
    meta1 <- metaprop (Events,Total, 
                       data=metasuccessrate, 
                       studlab=paste(Study),
                       sm="PAS")##comb.random = TRUE,byvar=Followed亚组分析###这里的PAS是根据之前Shapiro-Wilk 正态性检验获得的,哪个P值最高选哪一个
    meta1
    
    ##结果显示,异质性检验Q=4.07 P=0.0042<0.05 I2 = 62.6% > 50%,因此,认为有统计学意义上的异质性,所以优先选用随机效用模型
    ##如果I2较小,说明10个原始研究间数据不存在一定的异致性,则选用固定效应模型。
    
    
    ###6、森林图的绘制
    forest(meta1)
    
    
    ###7.1、绘制漏斗图
    ## 漏斗图是一种用主观定性的方法来判断有无偏倚
    funnel(meta1)
    ###7.2 漏斗图的不对称性检验
    ##metabias是对漏斗图的不对称性进行统计学检验。
    ##运用Egger检验检测发表偏倚,发表偏倚的命令是metabias()
    metabias(meta1,k.min=15,plotit = T)
    ##从结果中显示,t = 1.3607,p-value = 0.2107,因此认为不存在发表偏倚,
    
    
    ###8、敏感性分析
    ##目的是可以粗略地看出每个研究对总估计效应的影响有多大。
    ##meta包中的命令是metainf()。
    ##metainf(meta1),随机效应模型需要修改参数pooled=random,而这里默认是固定效应模型。
    ##而对其绘制敏感性分析的森林图,具体的代码是
    metainf(meta1,pooled= "random")
    
    forest(metainf(meta1,pooled= "random"), layout = "revman5")
    
    forest(metainf(meta1,pooled= "random"))
    
    
    
    ##总结:Meta分析时,若I2<25%,则认为不存在异致性;
         ##若I2介于25%-50%之间,则认为异致性程度较小;
         ##若I2的值介于50%-75%之间,则认为存在一定的异致性;
         ##若I2>75%,则认为存在较大的异致性。
    
    

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