在提取数据之前，两位研究者（追果少女和方生方死方生方死）讨论决定需要提取的信息内容，并制作表格。两位研究者分别提取纳入荟萃分析的6篇文章的数据，通过仔细阅读全文和附录获取信息，主要包括文献的基本信息（作者、发表年份、标题、研究线路、随访时间、病例总数等）、病人特征（年龄、性别、种族、疾病病理类型、ECOG得分、IPI得分、先前治疗、桥接治疗等）、干预措施特征（CART种类、剂量、来源、结构等）以及病人的反应（OR、CR、PR、SD、PD、PFS、EFS、OS等）。
分别提取完毕后，两位研究者核对数据，并对有争议的数据再次寻找文献依据，最终通过讨论达成一致意见。
2.1二分类变量
2.1.1工具
使用Excel、R4.2.1和Rstudio进行数据的汇总与处理。
2.1.2具体流程
在Excel中整理所需数据，另存为“OR.csv”文件，如：
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在R4.2.1中安装meta程序包：install.packages(“meta”) 选择就近的地址进行下载。
打开Rstudio，安装并运行meta程序包：
install.packages(“meta”)
library(meta)
打开“OR.csv”文件的存储路径，赋值data，如：
setwd(dir="D:/file")
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data <- read.csv("OR.csv",header = T)
data
验证数据是否符合正态分布，如：
rate <- transform(data,p=OR/N)
shapiro.test(rate$p)
当p值＞0.05时，没有转换的原始率（OR/N）符合正态分布，即sm=”PRAW”。
当p值＜0.05时，没有转换的原始率（OR/N）不符合正态分布，需要进行转换验证，只有当转换的结果符合正态性分布的时候才可以进行卡方检验。
对数转换（sm=”PLN”）
rate <- transform(data,log=log(OR/N))
shapiro.test(rate$log)
logit转换（sm=”PLOGIT”）
rate <- transform(data,logit=log((OR/N)/(1-OR/N)))
shapiro.test(rate$logit)
反正弦转换（sm=”PAS”）
rate <- transform(data,arcsin.size=asin(sqrt(OR/(N+1))))
shapiro.test(rate$arcsin)
Freeman-Tukey双重反正弦转换（sm=”PFT”）
rate<-transform(data,darcsin=0.5*(asin(sqrt(OR/(N+1)))+asin((sqrt(OR+1)/(N+1)))))
当以上五种转换都不符合正态性分布时，需要进行非参数检验。
定义meta，如：
meta<-metaprop(OR,N,data=data,studlab=paste(data$Author,data$Year,sep="-"),sm="PRAW",incr=0.5,allincr=TRUE,addincr=FALSE, subgroup = group)
meta
根据p值和I2值选择固定效应模型（p＞0.05，I2＜50%）或者随机效应模型（p＜0.05，I2＞50%），将结果（包括分组的发生率、95%置信区间、组间差异p值、总体差异p值）复制到Excel表中。
forest(meta)
在右下窗格中输出保存森林图。
data <- data[1:4]
data
meta<-metaprop(OR,N,data=data,studlab=paste(data$Author,data$Year,sep="-"),sm="PRAW",incr=0.5,allincr=TRUE,addincr=FALSE)
metabias(meta,method="linreg",plotit=TRUE,k.min=6)
在右下窗格中输出保存Egger检验的漏斗图。
2.1.3源代码：
install.packages("meta")
library(meta)
getwd()
data <- read.csv("OR.csv",header = T)
data
rate <- transform(data,p=OR/N)
shapiro.test(rate$p)
meta<-metaprop(OR,N,data=data,studlab=paste(data$Author,data$Year,sep="-"),sm="PRAW",incr=0.5,allincr=TRUE,addincr=FALSE, subgroup = group)
meta
forest(meta)
jpeg("Forest plot.jpeg",height = 1300,width = 800)
forest(meta,digits=4,family="sans",fontsize=9.5,lwd=2,col.diamond.fixed="lightslategray",col.diamond.lines.fixed="lightslategray",col.diamond.random="maroon",col.diamond.lines.random="maroon",col.square="skyblue",col.study="lightslategray",lty.fixed=4,plotwidth="8cm",colgap.forest.left="1.5cm",colgap.forest.right="1cm",just.forest="right",colgap.left="0.95cm",colgap.right="0.5cm")白小姐三肖三期必出一期开奖百度
data <- data[1:4]
data
meta<-metaprop(OR,N,data=data,studlab=paste(data$Author,data$Year,sep="-"),sm="PRAW",incr=0.5,allincr=TRUE,addincr=FALSE)
metabias(meta,method="linreg",plotit=TRUE,k.min=6)
按照以上操作反复进行，根据所选指标和分组依据修改表格的文字。当文献数据NA时，删除对应文献。
2.2连续型变量
metabin是对二分类变量做分析，metacont是对连续型变量做分析
连续型变量分析时需要mean和sd，mean为均数，sd为标准差
2.2.1工具
使用Excel、R4.2.1和Rstudio进行数据的汇总与处理。
2.2.2具体流程
在Excel中整理所需数据，另存为“data0.csv”文件，如：
例如以下数据
在R4.2.1中安装meta程序包：install.packages(“meta”) 选择就近的地址进行下载。
打开Rstudio，安装并运行meta程序包：
install.packages(“meta”)
library(meta)
找到默认文件位置，打开“data.csv”文件的存储路径，赋值data，如：
getwd()
data <- read.csv("data0.csv",header=T)
data
定义meta2，如：
meta2 <- metamean(n,mean,sd,data=data,studlab = paste(data$Author,data$Year,sep="-"))
meta2
forest(meta2)
在右下窗格（Plots）中输出保存森林图。
funnel(meta2)
metabias(meta2,method="linreg")
metabias(meta2,method="linreg",plotit = TRUE,k.min=10)
jpeg("Sensitivity analysis results.jpeg",height = 1300,width = 800)
forest(metainf(meta2,pooled = "random"),comb.random=TRUE,family="sans",fontsize=9.5,lwd=2,col.diamond.fixed="lightslategray",col.diamond.lines.fixed="lightslategray",
col.diamond.random="maroon",col.diamond.lines.random="maroon",col.square="skyblue",col.study="lightslategray",
lty.fixed=4,plotwidth="8cm",colgap.forest.left="1cm",colgap.forest.right="1cm",just.forest="right",colgap.left="0.5cm",
colgap.right="0.5cm")
tf1 <- trimfill(meta2,comb.random = TRUE)新澳天天开奖资料大全三中三
summary(tf1)
funnel(tf1)#
2.2.3源代码：
install.packages("meta")
library("meta")
getwd()
data <- read.csv("data0.csv",header=T)
data
meta2 <- metamean(n,mean,sd,data=data,studlab = paste(data$Author,data$Year,sep="-"))
meta2
forest(meta2,digits=2,family="sans",fontsize=9.5,lwd=2,col.diamond.fixed="lightslategray",col.diamond.lines.fixed="lightslategray",col.diamond.random="maroon",col.diamond.lines.random="maroon",col.square="skyblue",col.study="lightslategray",lty.fixed=4,plotwidth="8cm",colgap.forest.left="1cm",colgap.forest.right="1cm",just.forest="right",colgap.left="0.5cm",
colgap.right="0.5cm")#森林图
funnel(meta2)#漏斗图
metabias(meta2,method="linreg")
metabias(meta2,method="linreg",plotit = TRUE,k.min=10)#漏斗图的不对性检验
jpeg("Sensitivity analysis results.jpeg",height = 1300,width = 800)
forest(metainf(meta2,pooled"random"),comb.random=TRUE,family="sans",fontsize=9.5,lwd=2,col.diamond.fixed="lightslategray",col.diamond.lines.fixed="lightslategray",col.diamond.random="maroon",col.diamond.lines.random="maroon",col.square="skyblue",col.study="lightslategray",lty.fixed=4,plotwidth="8cm",colgap.forest.left="1cm",colgap.forest.right="1cm",just.forest="right",colgap.left="0.5cm",
colgap.right="0.5cm")#敏感性分析
tf1 <- trimfill(meta2,comb.random = TRUE)
summary(tf1)
funnel(tf1)#剪补法评价
2.3质量评估
使用Cochrane工具评估偏倚风险，在Excel中整理并输出为“bias.csv”文件，如：
在R4.2.1中安装meta程序包：install.packages(“robvis”) 选择就近的地址进行下载。7777788888精准管家婆
打开Rstudio，安装并运行robvis程序包：
install.packages(“robvis”)
library(robvis)
打开“OR.csv”文件的存储路径，赋值data，如：
setwd(dir="D:/file")
data <- read.csv("bias.csv",header = T)
data
rob_summary(data = data, tool = "ROB1",overall = TRUE,weighted = FALSE, colour = c("#194d6f","#ff8f36","#7dceb2"))
在右下窗格中输出保存偏倚风险评估图。
或者交通灯图：
rob_traffic_light(data = data, tool = "ROB1",colour = c("#194d6f","#ff8f36","#7dceb2"),psize = 10)
在右下窗格中输出保存偏倚风险评估图澳门天天开好彩正版挂牌。
install.packages("robvis")
library(robvis)
getwd()
data <- read.csv("bias.csv",header = T)
data
rob_summary(data = data, tool = "ROB1",overall = TRUE,weighted = FALSE, colour = c("#194d6f","#ff8f36","#7dceb2"))
rob_traffic_light(data = data, tool = "ROB1",colour = c("#194d6f","#ff8f36","#7dceb2"),psize = 10)
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