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事件发生数和观察总数，而无对照组。目前，关于 该类数据的 Meta 分析，国内已有相关文献介绍在 Stata 软 件 [5] 和 R 等 软 件 [6] 中 完 成 单 个 率 的 Meta 分析的报道，但尚无在 RevMan 软件中完成单个率 Meta 分析的相关文章报道。
Chinese Evidence-Based Medicine Center, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu 610041, China
Abstract This article introduces two methods used to calculate effect indicators and their standard errors with noncomparative binary data. Then we give an example, the effect indicators and standard errors are calculated using both methods, and meta-analysis with the outcomes is conducted using RevMan software. At last the calculated results are compared with the results of meta-analysis conducted using Stata software with original data based on cases. The results of meta-analysis performed in RevMan software and Stata software are consistent in calculating non-comparative binary data.
Vanthuyne 2012[13] 184
1 396 0.413 0.013 –0.352 0.054 1 124 0.143 0.010 –1.791 0.085 1 820 0.453 0.012 –0.189 0.047 451 0.439 0.023 –0.245 0.095 438 0.420 0.024 –0.323 0.097
P2 = ln(X/(n–X)) = ln(Events/(Total–Events)) = –0.352
SE2 = SE(ln(odds)) =
=
= 0.054
其余研究的计算结果见表 1。 上述计算过程可在 Excel 中完成，也可在 Stata 软 件 中 完 成（计 算 过 程 的 命 令 语 句 请 见 单 个 率 的 Meta 分析在 Stata 软件中的计算部分）。
关键词 无对照；二分类资料；RevMan 软件；Stata 软件；Meta 分析
Implement Metave Binary Data in RevMan Software
CHEN Yue-hong, DU Liang, GENG Xing-yuan, LIU Guan-jian*
表 1 糖皮质激素在所有登记患者中的使用情况 - 原始数据及 相应指标计算结果
纳入研究
使用糖
皮质激 患者 素的例 总数
P1
SE1 P2
SE2
数*
Hunzelmann 2009[9] 577
Mansour 2013[10] 161
Meier 2012[11]
824
Nik Pour 2011[12] 198
RevMan（Review Manager） 软 件 是 由 国 际 Cochrane 协作网为系统评价所提供的一体化、标准 化专用软件，也是目前 Meta 分析专用软件中较成 熟的软件之一。其功能完善、操作简单、结果直观， 提供了计数资料，如有效率的优势比、相对危险度 和差率的合并方法和计量资料，如呈正态分布的资 料（身 高、体 重 等）的 合 并 方 法，以 及 这 些 指 标 的 固定效应和随机效应两种模型。该软件在系统评价 中已广泛使用。本文主要介绍无对照二分类资料在 RevMan 5.2 软件中的实现方法及其操作步骤。
中国循证医学杂志 2014, 14(7): 889～896
里面进行复制），如“Hunzelmann 2009 [9]”填好后， 点击 Finish，第 1 个研究添加完成，其余研究按同 样的方法进行添加。
步骤二：选择数据类型 研 究 添 加 完 成 后，在 主 页 面 左 侧 的 大 纲 栏 找 到 Data and analyses 选项，选中后，单击鼠标右键， 然后选择 Add Comparison，出现 New Comparison Wizard 界 面，添 加 名 称（如“单 个 率 的 Meta 分 析”），然 后 点 击 Finish。再 回 到 Data and analyses 选项，展开该选项找到刚才命名的选项“单个率的 Meta 分析”，选中选项后，单击鼠标右键，选择 Add Outcome，出现结果类型界面如图 1。选择 Generic Inverse Variance 选项，然后点击 Next，出现结果命
2 效应指标及其标准误在RevMan软件中的 合并计算
2.1 RevMan软件中单个率的Meta分析方法一 以前述方法一计算得到的效应指标及其标准
误，即表 1 的 P1 和 SE1 数据，在 RevMan 软件中的 Meta 分析的具体操作过程简单介绍如下，详细过 程可参照刘鸣教授所编的系统评价、Meta 分析 [14] 及其他相关资料 ： [15,16]
论 著 • 方法学研究
名界面，在 Name 项填上命名（如“P1、SE1”），然后 点击 Next。
步骤三：选择分析方法 填好结果名称后，点击 Next，出现分析方法选 择界面，在图 2 的界面中，按图中显示的内容选择 各项条目，然后点击 Next，出现关于分析细节的选 择条目，Totals 下面选择 Totals and Subtotals，Study Confidence Interval 下面选择 95%，Total Confidence Interval 下面选 95%，这些选择可根据自己的需要 进行改选。选好后，点击 Next 进入图形显示选择相 关条目的界面，根据自己的需要给图的左右图标命 名。Sort By 选项是纳入研究的显示顺序，我们选择 Study ID，然后点击 Next 继续。
* 原文中未直接提供该数据，而是根据所有患者总数乘以所有糖 皮质激素使用的百分数计算获得。P1、SE1 是由上述方法一计算所 得，P2、SE2 是由上述方法二计算所得。
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论 著 • 方法学研究
无对照二分类数据的Meta分析在 RevMan软件中的实现
陈月红 杜 亮 耿兴远 刘关键*
四川大学华西医院中国循证医学中心（成都 610041）
摘要 本文介绍无对照二分类数据资料的 2 种效应指标及其标准误的计算方法，然后通过 1 个实例分别用上 述 2 种方法计算效应指标及其标准误，将计算所得的效应指标及其标准误在 RevMan 软件中进行 Meta 分析，最后 将计算结果与用实例的原始数据在 Stata 软件中的 Meta 分析结果进行比较。结果显示 RevMan 和 Stata 软件进行 无对照二分类数据资料 Meta 分析的结果一致。
P1 = X/n = Events/Total = 0.413
SE1 = SE(P) =
=
=0.013
其余 4 个数据结果的 P1 及 SE1 的计算以此类推， 其计算结果见表 1。
同样，如以第 1 个研究 [9] 数据为例，用方法二 的式 3 计算该研究的发生率 P2，按式 4 计算其标准 误 SE2：
Key words Non-comparative; Binary data; RevMan; Stata; Meta-analysis
Meta 分析是对同一研究目的多项研究结果一 致性的综合评价方法，在病因、诊断、治疗、危险度 评价、预防预后、流行病学及决策等方面起着独特 作用，具有定量、客观、增大统计学功效及解决独 立研究不能解决的问题等优点 [1]，在医学科研中有 提高统计分析效能、引出新见解、节省研究费用等 作用 [2]。Meta 分析是生物医药学领域系统评价的 重要方法，其基本思想和方法产生于 20 世纪 30 年 代，开始应用于教育学和心理学等社会科学领域， 1976 年由 Glass 首次命名为 Meta 分析 [3]。
P = ln(odds) = ln(X/(n–X))
式3
SE(P) = SE(ln(odds)) =
式4
式中，X 为某事件的发生数，n 为观察对象总数。 注 意：该 方 法 是 比 值 类 型 资 料 的 计 算 方 法， RevMan 软件及 Stata 软件计算所得的结果（RevMan 软件计算所得的 OR 值及 Stata 软件中含有 eform 命令计算所得的值），需进行以下转换计算才能得 到率及其 95%CI： 效应指标的转换：
Pf = OR/(1+OR)
式5
95%CI 下限转换：
LL = LLOR/(1+LLOR)
式6
95%CI 上限转换：
UL = ULOR/(1+ULOR)
式7
注意：为了区分前述事件发生率与经过转换计 算所得率，将经转换计算后所得的率用 Pf 表示。
现将以上 2 种计算方法以实例来说明： 例，系统性硬化病使用糖皮质激素的情况以及 相关因素研究一文中有登记使用糖皮质激素的数 据 [8] 见表 1。 该研究共有 5 个有登记的数据。 以第 1 个研究 [9] 数据为例，用方法一的式 1 计 算该研究的发生率 P1，按式 2 计算其标准误 SE1：