Meta分析必备神器——RevMan的基本操作（⼆）
结局。
上⼀期我们⼀起学习了在RevMan5.3中如何添加研究，今天我们⼀起学习如何添加⽐较
添加⽐较和结局
大学英语四级听力mp3下载PICO模式来构建临床问题，即
在循证医学中，通常使⽤PICO模式
P(patient or problem)(有关患者⼈群或疾病过程的描述)、
I(intervention) (考虑的治疗措施)、
C (comparison) (作为⽐较的治疗措施)、
admiraltyO(outcome)(临床预后结果)。
通过添加⽐较和结局指标，就可以在RevMan以PICO模式分析临床问题。
进⾏分析数据之前，我们需要进⾏纳⼊⽂献的数据合并。
完成⼀个Meta分析的数据合并，需要进⾏以下⼯作：
"Comparison"，代表⼀个对⽐（试验组VS对照组）；
第⼀步，"Comparison"
"Outcome"，代表对⽐的是什么（结局指标）；
第⼆步，"Outcome"
"Subgroup"，亚组分析时才会⽤到，可以没有。
第三步，"Subgroup"
添加⽐较和结局指标。
因此，再添加数据之前，我们需要做⼀些准备⼯作，就是添加⽐较和结局指标
此部分都在左边树形⽬录的"Data and analys"完成。
⼀、添加⽐较
1.1.右击⽬录窗⼝中的Data and analys，单击Add Comparison，弹出新建⽐较向导窗⼝，New Comparison Wizard；
或者点击内容窗⼝中Data and analys下⾯的Add Comparison按钮，也可以弹出新建⽐较向导窗⼝，New Comparison Wizard。
2.2.在输⼊名称对话框中，Name⼀栏⾥输⼊⽐较的名称，通常称为治疗措施⽐对照措施，如"药物vs安慰剂"。输⼊完名称后，点击Next可完善⽐较信息，点击Finish完成⽐较添加。
3.3.若点击Next，进⼀步完成该⽐较的信息，需要选择下⼀步⾏动。
· Noting：关闭New Comparison Wizard窗⼝。
· Add an outcome under the new comparison：在此⽐较下添加- -个结局指标。
· Add another comparison：添加另⼀个⽐较。
选择Nothing后，点击Finish完成研究的添加。
选择Add an outcome under the new comparison后，点击Continue，在New OutcomeWizard中完成结局指标的添加。
选择Add another comparison后，在New Comparison Wizard的Name中继续输⼊下⼀个⽐较的名称，依此类推完成所有⽐较的添加过程。⼆、添加结局指标
1.1.在添加⽐较的第三步中，选择Add an outcome under the new comparison，可以添加结局指标。
也可以在⽬标窗⼝中，单击Data and analys前⾯的"钥匙"，出现⽐较名称，右击⽐较名称，如"A vs B"上右击后，点击Add Outcome，即可弹出添加结局指标窗⼝。
2.2.在添加结局指标向导窗⼝中， Data Type下有5种选择结局指标的数据类型。
· Dichotomous：⼆分类变量。
· Dichotomous：⼆分类变量
适⽤于离散型变量的计数资料和有序变量。
各组总⼈数。
数据录⼈时需要各组发⽣该结局或事件的⼈数
各组发⽣该结局或事件的⼈数和各组总⼈数
⼆分类结局数据是指每个受试者的结局为两个可能性中的⼀个，如死亡或⽣存、有临床改善或⽆临床改善。
危险度差值(RD)(也称绝对危险度降低率)，须治
须治
⽐值⽐(OR)，危险度差值(RD)
风险⽐(RR)(也称相对危险度)，⽐值⽐(OR)
临床试验中最常遇到的⼆分类数据效应指标为：风险⽐(RR)
疗的例数(NNT)。
疗的例数(NNT)
abduct· Continuous：连续型变量。
· Continuous：连续型变量
适⽤于连续型变量的计量资料。
结局指标的均数及标准差。
数据录⼈时需要各组的例数
各组的例数、结局指标的均数及标准差
连续结局效应指标中的术语"连续"在统计学中是指在特定范围内可取任何值的数据。
当处理数值资料时，这意味着任何数值都可以被测量和报告为任意⼩数位。
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真实的连续性资料的例⼦包括重量、⾯积和体积等。
均数差(MD)和标准化均数差(SMD)kaiyuan
agenda是什么意思标准化均数差(SMD)。gooff
常⽤于连续性资料Meta分析的合并统计量有两个：均数差(MD)
⽆论来⾃每个个体的数据是单⼀评估或相对基线测量值的改变，均可被计算。
除均数外的其他统计量(如中位数) 来对效应进⾏测量。盒子的英文
既可以通过获得均数⽐
均数⽐来对效应进⾏测量，也可以通过⽐较除均数
· O-E and Variance：期望⽅差。
· O-E and Variance：期望⽅差
时间-事件（⽣存）结局的效应指标的单个患者的数据。
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·
Generic Inver Variance：⼀般倒⽅差。
未经计算提取的数据，需要治疗效应的估计值、标准误和总⼈数。
· Other Data：其他类型。
· Other Data：其他类型
数据通过纯⽂本格式输⼊。黄西白宫脱口秀下载
最为常⽤的数据类型为⼆分类变量和连续型变量。本⽂以⼆分类变量为例，选择后，点击Next可以完善结局指标信息，或点击Finish完成该结局指标的添加。
3.3.如选择Next，在Name中输⼊结局指标的名称，如"死亡率"。在Group Label1中可以重命名⼲預狙(Experimental)的名称，如"葯物"；在Group Label 2中可以重命名对照组(Control)的名称，如"安慰剂"。点击Next可以完善结局指标信息，或点击Finish完成该结局指标的添加。
4.4.如选择Next，进⼊选择分析⽅法界⾯。
这⼀界⾯主要选择：
①统计学⽅法（Statistical Method），有Peto法（只能⽤于⼆分类变量⾥的OR值）、Mantel-Haenszel法（只能⽤于⼆分类变量）、Inver Variance法（连续型变量和⼆分类变量都可以）和Exp[(O-E)/Var]法。
②分析模型（Analysis Model），有固定效应模型(Fixed Effect，当纳⼊的各研究间的异质性较好，即P值＞0.1或I^2＜50%时，可以⽤)和随机效应模型 (Random Effects，通⽤)。
③效应量（Effect Measure），有Peto OR、OR（⽐值⽐，万⾦油，可⽤于所有的⼆分类变量的研究）、RR（相对危险度，仅⽤于队列研究或RCT）、RD（率差，仅⽤于队列研究和RCT）、MD、SMD等。
⼀般选择默认选项，点击Next完善结局指标信息，或点击Finish完成该结局指标的添加。
5.5.如选择Next，可在分析⽅法细节窗⼝中，选择置信区间。
