meta分析钟没有对照组的试验如何做森林图、亚组分析

在看meta文章的时候,我们偶尔会发现许多meta文章纳入的数据并不含有对照组,但是森林图,亚组分析都做出来,并且相当漂亮,下面我给大家介绍如何使用R语言进行这项操作。

01
导入表格

表格内容如上图,但是在使用过程中,一般使用将其转为csv格式,因为这个格式占用内存小,转换方法为Excel表格:

文件-另存为-格式选择.csv即可,从保存类型的下拉框中选择csv格式。

导入csv格式的文件

> library(readr)

> EPA1 <- read_csv(“D:/EPA1.csv”)

显示下图:

02
安装meta 包

执行

> install.packages(“meta”)

安装成功后,调用meta包

> library(meta)

> library(Matrix)

因为meta安装包的使用过程中需要调用Matrix,因此我们要在使用meta包的时候打开Matrix包。

03
制作森林图

执行操作

> metawsd=metacont(n1,mean1,sd1,n2,mean2,sd2,data=EPA1,sm=”MD”,comb.fixed = FALSE,comb.random = TRUE,label.e=”Pre”,label.c=”Post”,studlab = study)

> forest(metawsd)

其中metacont()是调用的函数名,n1,mean1,sd1,n2,mean2,sd2,为调用的变量,data=EPA1,调用的数据库,comb.fixed = FALSE,comb.random = TRUE,为调用的随机或者固定模型,label.e=”Pre”,label.c=”Post”对应的图标上的文字。执行的结果如下图:

04
亚组森林图

> TmpMeta1 <- metacontTmpMeta1 <- metacont(n1,mean1,sd1,n2,mean2,sd2,studlab=study,data=EPA1,sm=”MD”,comb.random=TRUE,comb.fixed=FALSE,label.e=”Pre”,label.c=”Post”,byvar=region,print.byvar=FALSE)>

 > forest(TmpMeta1)

代码解释:metacontTmpMeta1为引用的函数的名称,byvar=region,为亚组分析的依据,其他参数的意思同见上面的解释。执行结果如下图:

05
敏感分析和偏移分析

执行代码

> funnel(metawsd)

结果如下图:

执行代码

大家在使用的时候,替换自己的数据,同时复制粘贴代码就搞定啦!

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