Meta分析的常见图形示例和绘图建议

二、森林图 森林图是Meta分析结果中的经典图形，由图形和数据列表两部分组成。它起源于20世纪70年代，因其线条类似森林而得名。数据列表包含各原始研究及样本量、结局事件数、效应值等信息，原始研究的排列一般应遵从一定顺序，如发表年代或贡献的权重。效应值通常为均数差、OR、RR或HR等，并提供置信区间。

通常情况下，我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据，即行数据，是存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据，它们可以某种标准...

首先，流程图（图1）展示了研究的纳入和排除过程，PRISMA模板可供使用。要点包括：从初始文献数量开始，逐步展示文献筛选、纳入和排除的步骤，用箭头清晰表示每个阶段，并标注排除理由。森林图（图2）是Meta分析的核心图形，由数据列表和图形两部分构成。数据列表包含原始研究信息、效应值、置信区间等，排列有...

森林图是meta分析中重要视觉工具，展示多个研究效应量与置信区间，帮助理解整体研究格局。图形以垂直无效线为中心，平行线段表示每个研究的效应量及可信区间，菱形描绘汇总效应量。森林图关键要素包括：效应量、置信区间、无效线、95%CI箭头与菱形中心。二分类变量森林图用RR、OR或HR表示效应量，无效线为效应...

调整纵坐标轴，设置为逆序，将“人数”居中显示，便于理解。 隐藏占位数据条，通过设置边框和填充颜色来清晰呈现。 添加辅助线、箭头和转化率标签，完成基础图形。 BDP个人版高级操作 导入Excel数据，将流程和人数分配到维度和数值区域，选择漏斗图样式，可自定义方向和转化率展示。 为图表命...

Begg检验在上述指南中未被提及，因此，不建议使用。Cochrane手册也不再推荐使用Begg检验。此外，各种检验方法在R软件中实现如下：首先，加载meta库，然后使用Olkin95数据集。创建Meta分析对象，指定事件和样本大小，计算效应大小（如相对风险RR），生成漏斗图，执行Begg、Egger、Harbord、Peter和AS-Thompson检验...

诊断图的作用可以帮助评估模型的拟合情况，并识别存在的异常点和离群点。特点：轨迹密度图用于表现参数的后验数值的分布形态，密度图的评估方法是在预先设定分布的基础上，经过数值模拟计算后，观察后验数值的分布形态是否与预设分布一致。诊断图是另一种用于诊断模型的图形，是基于Brookes-Gelman-Rubin统计量...

形式2则通过森林图直观展示不同条件下的效应估计，如CHANCE研究展示了主要结果与多个亚组分析（如年龄、性别、疾病史等）的结果。敏感性分析的结果解读与报告应注重结论的稳定性。若结果与主要分析一致，通常作为附表或附图，简要说明结论稳健性。反之，若结果不一致，则表明主要分析结果可能不稳健，建议直接...

发表偏倚，用漏斗图可以检测

经典脑成像研究的元分析示例(决策篇) 元分析 | 精神分裂症患者认知功能的脑结构相关 元分析的安装过程十分简单,这里就不再赘述。安装好后,在桌面上的图标是这样的。 打开CMA,选择打开一个空白的表格,单击确定 插入一列研究名称,即点击 Insert--Column for--Study names 这里以‘ 评估利尿剂降低子痫前期(PE)...

Meta分析根据数据类型和研究设计等不同标准分类，常见的有连续型（如身高差异）和二分类数据（如是否治愈）等。其研究流程包括：首先明确研究问题，遵循PICO原则筛选文献；其次，通过广泛的文献检索获取数据，注意文献质量的筛选；接着，对纳入研究进行质量评估，确保无偏倚；统计分析阶段，涉及效应量计算、异质...