ReviewManager5.1實例操作講解ReviewMannager軟件簡介實例詳解軟件操作步驟森林圖及漏斗圖結果分析劉安國針灸推拿2011級專業碩士班ReviewManager軟件簡介ReviewManager是Cochrane協作網出品的免費Meta分析軟件，它和Cochrane的Archie數據庫一起組成Cochrane信息管理系統（Cochrane

InformationManagementSystem,IMS）。注冊成為Cochrane評價小組的成員后，評價者就可利用Revman進行Cochrane系統評價的準備和維護，如不注冊，也可應用該軟件，但是完成后的評價不能進入Cochrane系統評價資料庫。作為Cochrane協作網的系統綜述協作軟件，Revman已內置系統綜述的模板，評價者只需要按要求填寫即可。ReviewManager5.1為例進行實例講解通過Revman軟件分析結果，評價針刺治療慢性前列腺炎的有效性，數據及資料來源于中國知網，下載符合要求的RCT文獻數4篇。資料提取如下：發表年份作者研究質量評估試驗組對照組有效總數有效總數2011陳鵬典313230322011陳云龍283023302011文翠芬748446742011朱偉43462329點擊NEXT選擇系統評價的類型：Interventionreview干預評價Diagnostictestaccuracyreview診斷試驗精確評價Methodologyreview方法學評價Overviewofreviews同類綜述評價輸入系統評價的標題以針刺治療慢性前列腺炎隨機對照臨床研究為例，在此輸入：適合Meta分析的題材：Meta分析最適用于針對同一主題的RCT文獻，這類文獻的綜合分析結果較為可靠，單個文獻的質量直接決定了Meta分析的價值。選擇系統評價的類型Fullreview全文，Protocol草案添加納入研究點擊大綱面板中Studiesandreference(研究和參考文獻)旁邊鑰匙圖標，再次點擊Referencestostudies（研究的參考文獻）旁的鑰匙圖標，在IncludedStudies（納入的研究）點擊鼠標右鍵，選擇Addstudy（添加研究）。選擇研究文獻來源：Publisheddataonly(unpublishednotsought)已發表研究（未檢索未發表）Publishedandunpublisheddata已發表和未發表研究Unpulisheddataonly未發表研究Publisheddataonly(unpublishedsoughtbutnotused)已發表研究（檢索但未包含未發表研究）繼續添加下一個研究，選擇Addanotherstudyinthesamesection點擊Continue,依照上述方法，繼續將剩余三項研究添加進去。將四項研究全部添加完成后，可以看到在Includedstydies里顯示出了已經添加的研究：添加比較：在Dataandanalysises上點擊鼠標右鍵，選擇Addcomparison在彈出的對話框里輸入比較名稱，點擊Next添加結局：這里選擇Addanoutcomeunderthenewcomparion,點擊Continue選擇數據類型：Dichotomous二分類變量（定性資料），錄入時需要輸入各組發生該事件或結局的人數與各組的總人數。Continuous連續性變量（定量資料），錄入時需要輸入各組的例數，結局指標的均數及標準差。O-Eandvariance期望方差法資料，罕見情況下涉及。Genericinversevariance倒方差法資料，罕見情況下涉及。選擇分析方法：效應量：是指臨床上有意義的值或改變量。連續型變量資料(Continuous)常用的效應指標包括：WMD(weightedmeandifference,加權均數差)和SMD（standardizedmeandifference,標準化均數差）效應指標的選擇：如果數據資料為每一次試驗中采用同一種標準化方法測量得出，則使用WMD，比如，身高、血壓、生化指標等。若各試驗數據采用不同的測量工具用不同的測量單位記錄數據時，則用SMD，例如，同一種疾病多種設計不同的評分量表的情況。連續型變量資料統計分析方法有：方差倒數權重法Inversevariance、D-L法（DerSimonian-Laird）二分類變量資料常用的分析方法有：方差倒數權重法Inversevariance、M-H法(Mantel-Haenszel)、Peto法、D-L法（DerSimonian-Laird）常見的合并效應量計算方法的選擇資料類型合并效應量統計模型計算方法分類變量OR固定方差倒數權重法、M-H法、Peto法隨機D-L法RR或RD固定一般方差法、M-H法隨機D-L法數值變量WMD或SMD固定方差倒數權重法隨機D-L法圖表細節設定：Left/Rightgraphlabel可設定坐標軸下方試驗組與對照組標簽名稱。Scale(效應范圍)可改變坐標軸上的效應范圍。SortBy(研究文獻排列順序)，可按照文獻名稱、年份、權重、效應量、偏移風險以及用戶自定義順序排序。為結局添加相關研究這里選擇Addstudydataforthenewoutcome為結局添加研究數據，點擊Continue選擇納入研究按住Ctrl鍵，選擇全部4個研究，點擊Finish森林圖和漏斗圖繪制點擊得到森林圖，點擊得到漏斗圖。森林圖Studyorsubgroup組和亞組下面是研究。Events該組發生結果或結局的人數，Total是該組的總人數。Weight權重，各納入研究在合并效應量時所占的權重。M-H表示采用M-H分析法。Fixed固定效應模式。95%CI效應量95%的置信區間。圖中方塊研究效應量的點估計值，大小表示每個研究的權重，方塊兩邊延伸出去的直線表示效應量的置信區間，線段越長，置信區間越寬，結果越不精確，反之亦然。0的垂直線為無效線，若研究的置信區間與無效線相交，表示該項研究效應量無統計學意義，反之，有統計學意義。菱形代表合并效應量，菱形的重心是合并效應的點估計值，寬是合并效應量的置信區間。ReviewManager軟件分析結果解釋需要注意：無論是二分類變量的指標OR\RR，還是連續性變量的指標WMD\SMD，若置信區間落在無效線的右側，則表示試驗組的效應量大于對照組。若某研究的置信區間落在無效線的左側，則表示試驗組的效應量小于對照組。例如：本例中合并效應量落在無效線的右側，表明試驗組的效應量（針刺治療前列腺炎的有效率）大于對照組的效應量（藥物治療前列腺炎的有效率），又因為研究為“有利事件”，所以表明試驗組的實驗因素會增加有利事件的發生。若研究為無效率、死亡率、某疾病的癥狀積分等為不利事件時，合并效應量落在無效線的右側(試驗組的效應量大于對照組的效應量)，表明該實驗因素會增加“不利事件”的發生率。Heterogeneity異質性分析：使用OR的CochraneQ檢驗（卡方）的P=0.95>0.1，異質指數I2=22%，表明無異質性。CochraneQ檢驗：本質為卡方檢驗，異質性定性分析的方法，也是RevMan默認進行的計算方法，此法敏感性不高，多數人主張取顯著性水平α=0.1以提高其敏感性，P>0.1表示研究間無統計學異質性，相反，P<0.1，表示研究間存在異質性。I2：此法為異質性定量分析，I2=100%×（Q-df）/Q，認為較卡方檢驗敏感，特別是樣本量較小時。當I2值超過25%、50%、75%時，提示研究間具有低度、中度、高度異質性，一般認為I2>50存在實質性的異質性。對于同質性好的研究宜采用固定效應模型分析，對于存在較明顯異質性的研究，應采用隨機效應模型合并，隨機效應模型計算的可信區間較寬，因此，結果更為“保守”。漏斗圖漏斗圖（Funnelplots）是從直觀上識別發表偏倚的方法。橫坐標為原研究的效應量，若為連續性變量可直接用原始測量值，若為關聯性指標可用自然對數轉換后的值。縱坐標為原研究的樣本量或標準誤或精確度（標準誤的倒數）。樣本量越小，分布越分散，樣本量大，分布越集中。若沒有偏倚，呈對稱的漏斗狀。相反，圖形不對稱有偏向，表示存在偏倚。謝謝！某中學發生一起因飲水引起的甲型肝炎爆發，經調查發現，該校部分學生有生飲自來水的習慣，34名甲肝患者中有22人生飲自來水；而1449名健康學生中，生飲自來水的有255人，試估計該中學甲肝發病與生飲自來水的比值比。比值比OR=病例組暴露的比值/對照組暴露的比值=（22/12）/(255/1194)=8.58說明說明甲肝患者生飲自來水與未生飲自來水比值是健康學生的8.58倍。某錫礦為了了