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Meta分析剪补法：Stata的操作和结果解读

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以下文章来源于尔云间meta分析 ，作者尔云间

尔云间meta分析.

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剪补法基于发表性偏倚造成漏斗图不对称这一假设，采用迭代方法估计缺失研究的数量，其意义并不在于估计出缺失研究的具体数目，在添补一部分研究后，重新进行Meta分析。

如果合并效应量估计值变化不明显，说明发表性偏倚影响不大，结果比较稳健。因此它实际上是一种敏感性分析方法。

剪补法可以通过Stata软件的metatrim命令来实现，下面将介绍剪补法在Stata中实现的过程以及结果解读（有视频教程需要可联系小编）。

1. 数据的读取

采用Stata软件自带的数据，在命令窗口中输入并运行以下代码，可以直接读取数据：

use http://fmwww.bc.edu/repec/bocode/m/metan_example_data

或者运行help metan，打开metan菜单的帮助文件，找到上述链接，点击打开数据。

部分数据截图

2. 发表偏倚检验

首先对数据做发表偏倚检验：

gen logOR=log( OR)

gen selogOR=(log( ORuci)-log( ORlci))/2/1.96

metabias logOR selogOR, egger

结果显示，存在发表偏倚(Egger's test, t=2.29, P=0.034<0.05)，因此有必要采用剪补法评估合并结果的稳定性。

3. 剪补法的操作

metatrim命令格式可以有多种实现形式，可以在命令框中输入help metatrim查看实现的方法。也可参照下图所示，选择对应的参数完成剪补法。

4. 结果解读

第一部分，用metan命令进行Meta分析(合并效应量为logOR)。同时汇报了固定效应模型和随机效应模型的结果，异质性检验，Q= 32.689, P=0.026，采用随机效应模型，效应指标合并结果为logOR=0.106，95%可信区间为(-0.084, 0.296)。

第二部分，显示以随机效应模型，采用Linear法经过4次迭代后，软件估计缺失的研究数目，结果为5。

软件填补了5个虚拟的研究

最后，纳入5篇虚拟研究的数据之后，重新对所有研究进行Meta分析，结果显示异质性检验：Q= 52.453, p= 0.001，采用随机效应模型，所得效应指标合并结果为lOR=0.967，95%CI为(0.790, 1.185)。

也就是说补上5篇研究之后，结果依然没有统计学意义，没有发生逆转，因此合并结果稳健。

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2 Stata常用meta分析命令及二分类变量森林图的绘制

3 连续性变量森林图的绘制及如何在stata中实现亚组分析2023-04-30 15:50

4 Stata检测发表偏倚及绘制漏斗图

5 Stata进行敏感性分析及结果解读

6 Stata进行累计meta分析及结果的解读

7 Stata在meta回归分析中的应用及回归结果的解读

8 诊断试验meta分析中的应用及结果的解读: meta-disc...

9 Stata实现单个率的meta分析

10 Stata实现单纯P值的合并

11 Stata实现单纯效应量、可信区间的合并

12、Stata作图及图形的编辑、修改与图形的输出

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