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選用文章：陳浩然，薛昊，劉文靜，et al. 血小板淋巴細胞比值作為非小細胞肺癌預后因素的meta分析[J].中國癌癥雜志，022（005）：289-289.  

讀取數(shù)據(jù)

查看數(shù)據(jù)

可以發(fā)現(xiàn)讀取的數(shù)據(jù)框，字符串變量自動被識別為factor儲存，而其他數(shù)字變量均為numeric或integer。

原文對種族、樣本量、治療方式以及cutoff值進行了亞組分析，故應將這四個變量轉化為二分類的因子化變量。

將效應量對數(shù)化，并求出其標準誤，添加到原數(shù)據(jù)框中。

安裝并加載meta包。預后資料的meta分析使用metagen()函數(shù)。由于metagen的參數(shù)實在太多，只列幾個常用的。森林圖繪制用forset()函數(shù)。

seTE：SE(logHR)值

studlab ：研究標簽

sm：效應量，字符串

comb.fixed：固定效應模型，默認為TRUE

comb.random：隨機效應模型，默認為TRUE

此處用兩種模型進行了分析，可設置comb.fixed或comb.random的邏輯值選用其中一種。對比原文成功繪制出森林圖。

用metareg()函數(shù)，但是發(fā)現(xiàn)無論如何改變“method.tau=”，即使用何種方法，都與原文有差別。（為什么呢？是否因為分析方法不同）

使用metainf()函數(shù)進行敏感性分析，并畫出森林圖。原理為一次刪除一項研究，以分析對總效應量的影響，結果發(fā)現(xiàn)P值均<0.0001，合并HR有良好的穩(wěn)定性，與原文一致。

Begg’s法

Egger’s法：

Egger’s法檢驗：

baujat(pfs)用于探索meta分析的異質性。在x軸上，繪制了每個研究對整體異質性統(tǒng)計量的貢獻）。在y軸上繪制了有無研究的總體效應量的標準差；此數(shù)量描述了每個研究對總體效應量的影響。

由此發(fā)現(xiàn)，Kim2016的研究對異質性統(tǒng)計量的貢獻最大；Zhang2015的研究對總體效應量的影響最大。

氣泡圖：

文章來源：零級偽碼農

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