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写好诊断性meta分析的秘密(六)

  • 徐莉
Medical Research & Publication   2018;4(3):112-113

doi: 10.14218/MRP.2018.052

Published online:

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复杂动作怎么做?

为了让大家有一个直观的理解,希望下面的两幅图有助于大家理解。

方法三加多一种定量指标

  

在上面的一讲中,我们使用过这个图,大家还记得吗?

左边的图想象DWI对肺癌的诊断的meta分析;右边的图想象为在DWI对肺癌的诊断的meta分析中加多了一种技术比如PET对肺癌的诊断的meta分析。

现在我们加多一种想象,就如下面这首练习曲学的都是1的音。

现在我们要来学习一个新的音符 2,为什么说是新的,因为ta不再得到敏感性特异性等等的值啊,ta是均数±标准差的合成。

  

而这个新的音符 2就是今天我们要关注的内容。

多一种评价定量方法示例

弥散DWI对肺癌的鉴别诊断(图左的一个荷叶与倒影)

方法请复习前面简单动作怎么做?

现在我们加多一些量化评价良性恶性病变的参数: 比如ADC值(新的音符 2 图右)

收集数据的格式如下

No.恶性病变数目ADC值均数(恶性病变)ADC标准差(恶性病变)良性病变数目ADC均数(良性病变)ADC标准差(良性病变)
1……
2……
3……

现在除了可以得出DWI诊断肺癌的敏感性(SEN)、特异性(SPE)、阳性似然比(PLR)、阴性似然比(NLR)数据,还可以得到另外一组数据Malignant pulmonary lesions have significantly lower ADC values (WMD: XXXX,95%置信区间[XX-XX]) than benign lesions……

结果是不是丰富一些了呢?之前我们都只可以获得敏感性特异性等等的数据,现在还有一些具体的定量的值,是不是更能让审稿人动心呢?

关于量化评价良性恶性病变的参数(均数±标准差)怎么meta合成的详细步骤,我们要用到一个新的软件Stata,要用到一些命令,后面会有专题陆续跟大家讲解。以下2篇相关阅读文献示例:

  • Eur Radiol. 2016 Feb;26(2):556-66. doi: 10.1007/s00330-015-3840-y. Epub 2015 May 24.

  • Apparent diffusion coefficient values(ADC值) of diffusion-weighted imaging(弥散加权成像) for distinguishing focal pulmonary lesions(肺结节的鉴别诊断)and characterizing the subtype of lung cancer(区分各种肺癌的亚型): a meta-analysis.

希望能对大家有一点点小小的帮助。