多图讲解Stata的发表偏倚检验

最近，有好多小伙伴留言询问“hr以及可信区间如何绘制漏斗图”，“四格表数据用Stata怎么做Egger检验”。其实，实用meta分析已经介绍过Stata的一系列操作（有兴趣的小伙伴可以点击文章末尾的“阅读原文”查阅），原以为相关操作已经讲解得非常清楚了。如今看来，还是存在不足，今天就给大家完善完善。Stata进行meta分析的发表偏倚检验十分简单，下面就一起看看吧！

不管是四格表数据（二分类数据），还是OR/RR/HR以及95%CI的数据；做漏斗图，还是Begg/Egger检验，都是meta分析的发表偏倚检验，操作都是类似的。现以四格表数据为例，给大家演示一遍。假设现探讨某暴露因素与肺癌发病风险的关联，下图的TE、TN、CE、CN依次代表暴露组肺癌发生人数、暴露组肺癌未发生人数、对照组肺癌发生人数、对照组肺癌未发生人数。

首先，进行效应值合并。

如下图所示，选择“count”，填入“TE、TN、CE、CN”四个变量。

另外，选择随机效应模型合并RR值（截图略）。

运行后，查看数据窗口，软件产生了几个新变量：_SS, _ES, _selogES, _LCI, _LUI。

第二步，进行变量转换。

如下图所示，将变量_ES, _selogES转换为RR, selogRR，并产生新变量logRR。

 

此时也可以发现，除了四格表数据，RR和95%CI在同时出现了。那么RR(OR、HR)和95%CI要进行发表偏倚检验是不是也要进行变量转换呢？答案是肯定的，需要进行如下转换。

第三步，发表偏倚检验。

点击 User—Meta-Analysis—Publication bias(metabias)，选择logRR, selogRR，根据需要决定选择输出Begg或Egger检验的图。结果略。

最后，如何得到常规的漏斗图呢？如下图的操作即可。

来源：实用Meta分析（已更名“尔云间”）