revman做meta分析
#R语言meta分析合并OR实现方法##流程概述为了实现R语言meta分析合并OR,我们需要按照以下步骤进行操作:|步骤|描述||-------|--------||步骤一|数据准备||步骤二|分析数据||步骤三|合并OR值||步骤四|绘制合并OR值的森林图|接下来,我将逐步介绍每个步骤需要做什么,并给出相应的R代码和注释。
相关研究在BioMedCentral、PubMed、Embase、medRxiv、bioRxiv和theCochrane对照试验中心登记。PubMed的完整搜索策略旨在包括任何曾在COVID-19患者中使用糖皮质激素进行的随机对照试验,并在补充材料中给出。此外,作者采用向后滚雪球法(即扫描检索文章的参考文献和相关评论),并联系国际专家进行进一步研究。没有语言限制。
最终纳入meta分析的5项RCTs共涉及7,692例患者(2,835例接受糖皮质激素*4837例接受标准*8,10-13;表1)。纳入研究的特征如表1所示。临床异质性主要是由于纳入标准、氧疗或机械通气的开始、皮质类固醇的种类、给药剂量和持续时间、同时使用抗*或抗炎*以及随访时间的长短(表1)。纳入研究的总体偏性风险为中等(补充材料)。
[95%CI0.82-0.96],p为效果0.003,I2=0%包括五项试验;见表2和补充材料),结果在敏感性分析中得到证实。需要机械通气的亚组患者死亡率也有所降低(糖皮质激素组529例中有224例[42%],对照组888例中有423例[48%],
影响因素的meta教程revman
使用RevMan[计算机程序]进行计算(Cochrane,5.4版2020年)。采用CochranQ检验检验统计异质性假设,统计显著性设于双尾0.10水平,统计一致性程度用I2衡量,定义为100%x(Q-df)/Q,其中Q为Cochran异质性统计量,df为自由度。
总之,本研究明确表明,可考虑在COVID-19重症危重患者中使用皮质类固醇,但必须劝阻所有不需要氧支持的患者使用皮质类固醇。考虑到对危重患者生存的影响很小,它们必须与其他抗炎*进行比较,就像其他疗法一样(例如,anakinra),最近已经成功地进行了测试在全球范围内,特别是在较少的地区实施这种*方法之前,迫切需要就此主题进行更大规模、高质量的随机临床试验。
基线、过程和结果数据由两位研究者(l.p.,G.L.;表1).在数据缺失的情况下,至少两次单独尝试联系原作者。本综述的主要终点是最长随访期的死亡率。共同主要终点为机械通气患者和未接受氧疗患者的死亡率。次要终点为需要机械通气。
通过对数据库的搜索、关联搜索以及与专家的联系,总共获得了1168篇文章。除去1157篇不相关的标题或摘要,作者检索(以完整的形式)并根据选择标准评估了11篇研究(图1)。由于预先指定的排除标准,6项研究被进一步排除:5项是因为它们不是随机的,18-22项,1项是因为它没有报告随机患者的结果。
meta分析的基本步骤
自1918年流感爆发以来,***(COVID-19)大流行可能是全球公共卫生面临的最大全球危机。此前用于*其他冠状**的各类*,如严重*呼吸系统*和中东呼吸系统*,被认为是*COVID-19的首批潜在候选*。其中,除其他*方法外,糖皮质激素被广泛应用于严重*呼吸系统*和中东呼吸系统*。近期,该药也被用于****的患者中。
: 糖皮质激素*新型冠状*(COVID-19)*的疗效和安全性仍存在争议。因为近期发表了一些关于在重症监护病房***患者使用皮质类固醇*的大型随机临床试验(RCTs)和高质量的荟萃分析,所以针对不同严重程度的新型冠状*疾病患者(COVID-19)皮质类固醇*的效果的进行了meta分析,以评估其对生存的影响。
纳入试验的内部效度和偏倚风险由两名*审稿人根据与Cochrane合作开发的最新版本的偏倚风险评估工具进行评估,如有分歧通过协商一致解决。通过可视化检查漏斗图评估发表偏倚。
接受糖皮质激素*的患者的总死亡率略低于对照组患者的死亡率(2835人中有727人[26%];在糖皮质激素组中为1336,而对照组为4857[28%],RR=0.89
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