高级Meta分析方法：基于Stata实现

 

 

　　张天嵩、董圣杰、周支瑞编*的《高级Meta分析方法–基于Stata实现》内容主要分为四大模块：①基础模块，主要介绍Meta分析的基础知识、基本方法，Stata软件入门、中高级数据管理技能、相应Meta分析命令安装与简介等；②类型模块，以数据类型为导向，数据包括典型的简单数据（二分类数据、连续型数据、有序数据、计数数据、生存数据）和特殊的复杂数据（相关结局数据、剂量一反应相关数据、重复测量数据、纵向数据、缺失数据、个体参与者数据、单臂或多臂研究数据），重点介绍复杂数据的Meta分析新方法，即使是针对简单数据，也是在介绍经典的Meta分析方法基础上，重点介绍高级Meta分析方法和模型，这也是本书定名为“高级”的原因所在；③专题模块，主要是探讨Meta分析过程中涉及的主要问题，如异质性检验、敏感性分析、漏斗图的合理使用、统计效能等，以及新近出现的高级Meta分析方法，如网络Meta分析、贝叶斯Meta分析等；④附录模块，简单介绍Stata的菜单操作和主要的Meta分析命令。

基础篇
章  Meta分析基础知识
  节  概述
  第二节  Meta分析的基本步骤和方法
  第三节  Meta分析软件的合理选择
第二章  Stata软件应用入门
  节  概述
  第二节  创建数据集
  第三节  基本数据管理
  第四节  中级数据管理
  第五节  高级数据管理
  第六节  Stata用于Meta分析的命令
类型篇
第三章  二分类数据的Meta分析
  节  概述
  第二节  固定效应模型
  第三节  随机效应模型
  第四节  多水平混合效应logsitic回归模型
  第五节  广义潜变量模型
第四章  连续型数据的Meta分析
  节  概述
  第二节  连续型数据的经典Meta分析方法
  第三节  Trowman法及改良Trowman法
  第四节  一般线性混合效应模型
第五章  有序数据的Meta分析
  节  概述
  第二节  比例优势比模型
  第三节  异方差选择模型
  第四节  多水平混合效应有序logistic回归模型
第六章  计数数据的Meta分析
  节  概述
  第二节  固定效应模型和随机效应模型
  第三节  泊松回归模型
  第四节  双变量泊松回归模型
  第五节  混合效应泊松回归模型
第七章  生存数据的Meta分析
  节  概述
  第二节  效应指标为时点生存率的生存数据Meta分析
  第三节  效应指标为中位生存期的生存数据Meta分析
  第四节  效应指标为风险比的生存数据Meta分析
第八章  单臂研究数据的Meta分析
  节  概述
  第二节  效应指标为比例的Meta分析
  第三节  效应指标为率的Meta分析
  第四节  效应指标为发病密度的Meta分析
  第五节  效应指标为比值的Meta分析
  第六节  效应指标为均数的Meta分析
第九章  相关结局数据的Meta分析
  节  概述
  第二节  诊断性试验的Meta分析
  第三节  遗传关联性研究的Meta分析
  第四节  多测量结局随机对照试验的Meta分析
  第五节  整群随机对照试验的Meta分析
  第六节  交叉试验的Meta分析
第十章  剂量一反应数据的Meta分析
  节  概述
  第二节  加权线性回归模型
  第三节  广义小二乘回归模型
  第四节  约束性三次样条模型
  第五节  剂量一反应数据Meta分析的特殊问题
第十一章  纵向数据的Meta分析
  节  概述
  第二节  经典Meta分析策略
  第三节  多水平分析策略
  第四节  多变量分析策略
第十二章  缺失数据的Meta分析
  节  概述
  第二节  缺失测量结局二分类数据的Meta分析
  第三节  缺失测量结局连续型数据的Meta分析
第十三章  个体参与者数据的Meta分析
  节  概述
  第二节  生存数据的Meta分析
  第三节  二分类数据的Meta分析
  第四节  连续型数据的Meta分析
  第五节  合并个体参与者数据与聚合数据
  第六节  IPD Meta分析森林图的绘制
专题篇
第十四章  异质性的检验与处理
  节  概述
  第二节  异质性检验与异质性处理的一般方法
  第三节  亚组分析在异质性分析中的应用
  第四节  Meta回归在异质性检验中的应用
第十五章  敏感性分析
  节  概述
  第二节  比较不同效应模型的影响
  第三节  剪补法
  第四节  考察单个研究对总合并效应量的影响
  第五节  失安全系数法
第十六章  报告偏倚识别与漏斗图的合理应用
  节  概述
  第二节  经典漏斗图的绘制
  第三节  漏斗图的不对称检验与方法选择
  第四节  附加轮廓线漏斗图的绘制与应用
  第五节  预测增强型漏斗图的绘制
  第六节  其他识别发表偏倚的方法
第十七章  网络Meta分析
  节  概述
  第二节  基于校正间接治疗比较法的网络Meta分析
  第三节  基于标准策略的网络Meta分析
  第四节  基于数据填补策略的网络Meta分析
  第五节  基于互补重对数模型的网络Meta分析
  第六节  网络Meta分析的异质性检验
  第七节  网络Meta分析的不一致性检验
  第八节  网络Meta分析中干预措施疗效排秩
  第九节  网络Meta分析中相关图形的绘制
第十八章  贝叶斯Meta分析
  节  概述
  第二节  贝叶斯统计学基础
  第三节  stata在贝叶斯统计中的应用
  第四节  二分类数据的贝叶斯Meta分析
  第五节  连续型数据的贝叶斯Meta分析
  第六节  有序分类数据的贝叶斯Meta分析
  第七节  单个率的贝叶斯Meta分析
  第八节  贝叶斯网络Meta分析
第十九章  Meta分析的统计效能
  节  概述
  第二节  Meta分析中主效应的效能检验
  第三节  异质性检验的效能
附录篇
  附录一  Stata的菜单操作
  附录二  Stata中Meta分析常用命令一览表