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在stata软件中实现Contour-enhanced meta-analysis funnel plots绘制
Contour-enhanced meta-analysis funnel plots产生的背景漏斗图是做meta分析时常会用到的一种方法.我们可以很直观的从图上看出散点图的分布是否对称,来评估meta分析结果的稳定性和真实性.这种方法虽然直观,简便,但却不能定量的评估出漏斗图的偏倚.常用的定量评估漏斗图对不对称的方法有Beggand Mazumdar'S等级相关检验[1],Egger's回归分析[2],失安全系数的计算[3]和剪补法[4].通常我们把漏斗图不对称的原因归结到发表偏倚上,但事实上,引起漏斗图不对称的原因有很多,比如那些样本量小,设计简单的研究往往会影响到到漏斗图顶部的那些样本量大,设计严谨的研究效应,也会导致不对称的漏斗图出现[5].J.L.Peters在2008年提出了一种新的方法——Contour-enhanced meta-analysis funnel plots,用来帮助我们识别漏斗图不对称的原因[6].
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非参数剪补法在Stata中的实现
剪补法旨在识别和校正由发表偏倚引起的漏斗图不对称性.以文献中的数据为例,介绍非参数剪补法在Stata中的实现过程.
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Meta分析中发表性偏倚的识别与处理
本文介绍了发表性偏倚的类型及产生的背景,并集中比较了三种发表性偏倚的识别与处理方法:漏斗图法、剪补法以及公式法,这些方法为评价Meta分析结果、发现与处理发表性偏倚提供参考.