手把手教你用Stata的Network包實現分類變量網狀Meta分析
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Stata是一款非常強大的統計和作圖軟件，本文中用的版本是Stata14.2。網上目前存在的教程多半是用mvmeta包來做網狀Meta，但mvmeta相對繁瑣，需要打不少的代碼去轉換數據格式，Network包本質上是mvmeta，不過對用戶更加友好，隻需要執行簡單的代碼就可以數據處理。本文将介紹用Stata的Network包實現連續性變量的網狀Meta分析。
1. 假設我們已經安裝好了Stata，在命令欄敲入：net from ，然後點擊network_graphs，下載network包。
2. 将要處理的數據在Excel中整理成下圖所示：
其中id代表研究，t代表治療，r是反應數（本例中是每組因副作用脫落的數目），n是樣本量；注意每一行代表一個研究的一個臂（組），如果一個研究有三臂，那麼就占三行。分析時需将id以數字來依次編号Study。同樣，依次以數字來編号t。特别注意的是，同一研究中從上到下，治療的編碼隻能增大，不能降低。一般來說，将安慰劑編碼為1。
3. 點擊Stata菜單欄Data->Data Editor-> Data Editor(Edit)，将整理好的數據直接拷貝到裡面，注意拷貝的時候選擇首行為變量名；Excel中第1列Study不用拷貝；如下圖所示：
4. 返回Stata的首界面，在命令欄敲入：
network setup r n, studyvar(id) trtvar(t) format(augment) or
以上代碼效應量為OR，如果是用RR作為效應量，則敲入：
network setup r n, studyvar(id) trtvar(t) format(augment) rr
結果如下圖所示：
繼續點擊Stata菜單欄Data->Data Editor-> Data Editor(Edit)，發現數據變成如下模樣：
右邊還有很長，實在截圖不下了。
現在我們的數據就準備成可以進行網狀Meta分析的格式了。
5. 制作網狀圖，在命令欄敲入：
network map
就會跳出如下圖形：
或者敲入：
network map, improve
線條以及節點的顔色、比例、以及将數字換成治療名稱，均可以在圖形上點擊右鍵，開啟start graph editor後進一步編輯；或者以命令行的形式編輯；留給讀者探索，在此不再贅述。
6. 首先用不一緻性模型進行檢驗，在命令欄敲入：
network meta i
成功的話會看到：
前面一堆東西不重要，主要是看紅色方框裡面的P值是否大于0.05；若小于0.05，則不一緻性模型顯著；對于這批數據不能直接用接下來的一緻性模型分析。在本例中不一緻性檢驗不顯著，說明可以使用一緻性模型進行分析。
7. 用一緻性模型進行分析，在命令欄敲入：
network meta c
結果如下所示：
B,C,D,E,F,G分别對應編碼為2,3,4,5,6,7的幹預，Coef就是這些幹預與1（安慰劑）對比的效應量，最後三列是P值以及95%可信區間。
8. 至此，一緻性模型與不一緻性模型的結果均已算出，在命令欄敲入：
network forest
出現如下所示的森林圖，最底部是不一緻性檢驗：
9. 上面進行的不一緻性檢驗是Global inconsistency；對于網狀Meta，光做Global是不夠的，還有Local inconsistency；為了做局部不一緻檢驗，我們通常使用節點劈裂法（node-splitting method）；在命令欄敲入如下代碼：
network sidesplit all, tau
結果如下所示：
若P小于0.05，則認為局部存在不一緻性。
10. 在這一步，命令欄敲入clear；然後重複第3、4、7步；為了計算每個幹預的SUCRA，在命令欄敲入以下代碼：
network rank min, all zero reps(5000) gen(prob)
注意，在本例中MD越小說明排名越靠前，所以這裡用min，如果效應量越大排名越靠前，那麼代碼應該改成“network rank max, all zero reps(5000) gen(prob)”。出現如下結果：
這個圖表示每個治療排行第幾的概率。如編碼為1的治療（安慰劑）排行第2的概率最大（35.1%），以此類推。
接下來計算我們通常比較關心的SUCRA，以及順便把編碼還原為我們的治療名稱，敲入以下代碼：
sucra prob*, lab(Placebo Aripiprazole Risperidone Quetiapine Olanzapine Haloperidol Paliperidone)
這裡lab是label（标簽）的意思，括号裡按照1234567編碼的順序把治療名稱寫出，以空格相隔。結果如下所示：
SUCRA值越高的排名越靠前，同時可以跳出SUCRA的圖：
11. 制作文獻中常見的聯賽表，敲入以下代碼：
netleague, lab(Placebo Aripiprazole Risperidone Quetiapine Olanzapine Haloperidol Paliperidone) sort(Placebo Haloperidol Risperidone Aripiprazole Olanzapine Quetiapine Paliperidone) export ("D:\network.xlsx") eform
其中lab還是按照1234567的順序依次寫上治療的名稱；sort是按照SUCRA的大小排序，排行第一的寫在最前面；export可要可不要，它的作用是将聯賽表導出到指定的路徑。eform很重要，因STATA默認對分類變量的輸出為對數形式，eform的作用就是把它還原為OR或者RR。
注意如果沒有export的話，這個聯賽表是個臨時文件，必須再次複制保存；最後一句話提示聯賽表在數據視圖的最末尾，也就是最右邊。即點擊Stata菜單欄Data->Data Editor-> Data Editor(Edit)，将下面的滾動條拉至最右邊，就可以看到蜷縮在角落裡瑟瑟發抖的聯賽表。
将結果複制到Excel裡面，盡情美化吧騷年！
12. 制作兩兩比較的森林圖，在命令欄敲入以下代碼：
intervalplot, null(1) lab(PLA ARI RIS QUE OLA HAL PAL) eform
eform很重要；其中，null(1)設置無效線為1，還可以加入pred可以輸出預測區間，留給讀者自行嘗試；本例跳出如下森林圖：
13. 制作漏鬥圖，首先将數據格式轉換，敲入如下代碼：
network convert pairs
可将數據轉換成如下格式（瞬間感覺清爽了許多）
然後敲入如下代碼：
netfunnel _y _stderr _t1 _t2 , random bycomp add(lfit _stderr _ES_CEN) noalpha
結果如圖所示：
其實不用敲入這麼多代碼，你隻敲入“netfunnel _y _stderr _t1 _t2”一樣可以出結果；Stata裡DIY的地方很多，讀者可以敲入“help netfunnel”自行查閱幫助文檔；對于其他的任何命令，都可以help一下。
14. 環不一緻性檢測（loop inconsistency），所謂的環就是指治療與治療之間構成了封閉的環形。運行以下命令同樣需要先将數據格式轉換為清爽的格式（network convert pairs）：
ifplot _y _stderr _t1 _t2 id, tau2(loop)
結果如下所示：
如果可信區間包括0，說明環不一緻性不顯著，但如果IF很大，說明直接比較結果和間接比較結果相差有點大……結果解釋需謹慎，或者做亞組分析和回歸分析找異質性來源，或者做敏感性分析等等。
15. 貢獻圖（即觀察直接比較與間接比較對最終估計結果的貢獻）的制作，在命令欄敲入以下命令（需要清爽格式）：
netweight _y _stderr _t1 _t2
結果如圖所示：
祝大家數據處理順利。
私信作者可獲得本例中所使用數據的Excel文件。
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