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Meta分析之网状meta原理

网状meta分析(Network Meta-Analysis,NMA)是一个用来比较多种不同治疗方案对疾病影响的有效方法,它最大的优势在于能使用间接比较的方法去评价无直接临床实验比较的两种治疗方案的优劣...meta分析的方法可以获得A vs C的结果,从数学的角度看,它体现了一种运算的传递性,这种运算可以认为是咱们的meta运算(这个是米老鼠自己的理解,可能优有点不严谨),具体点就是先将meta中的A vs...其实将直接meta分析(direct meta-analysis)和间接meta分析(indirect meta-analysis)结合起来就是网状meta分析。...(2) 网络连接性假设(Network Connectivity):在评价任何一个干预措施的效果时,都需要将它置于meta分析的网络中,解释其直接效应和间接效应。...希望大家能好好理解网状meta分析的基本假设,下次我将利用R语言讲解具体如何进行网状meta分析。 参考文献: 1.

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R语言meta分析⑴meta

从那时起,meta分析不仅成为医学的基本工具,而且在经济学,金融学,社会科学和工程学中也越来越受欢迎。负责制定循证医学标准的组织,如英国国家健康和护理卓越研究所(NICE),广泛使用meta分析。...然而,R同样是做meta分析的绝佳平台,因为统计分析正是R语言的强项,并且R语言上已经包含了许多针对meta分析的软件包,可以满足meta分析的各个方面需求。...代码如下 library(meta) data(Olkin95) head(Olkin95) meta1<- metabin(event.e, n.e, event.c, n.c,...data=Olkin95, sm="RR",studlab=paste(author, year)) summary(meta1)#汇报具体的结果 一致性检验结果提示,纳入Meta分析的各研究之间不存在有统计学意义的异质性...meta包中的命令是metainf()。metainf(meta1),随机效应模型需要修改参数pooled=random,而这里默认是固定效应模型。

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不要再用js设置rem了,现代css自适应方案来了

在做移动端适配的时候,很多人第一反应就是使用 rem ,通过动态设置 html 上的 font-size 来进行页面的自适应,基本原理就是 rem 表示的是 root em ,页面中所有的值都是基于...padding margin border-radio 等等,这样统一的字号标准,让页面不论是缩放还是适配都游刃有余,所以当你拿捏不准使用什么方式来设置一些元素的时候,就按照上述的来,一般是没有什么问题的 使用 js...设置根元素 rem 自从有了 rem 这个便捷的相对单位,我们就有了一些奇怪的操作,比如用 js 设置根元素大小这个操作,就是将网页的根元素字号根据屏幕的大小动态设置为一个固定值,然后在页面中根据 ui...} } @media (min-width: 1200px){ :root{ font-size: 1.2em } } 随着屏幕的变化,字号逐渐增加,即便是对一个组件进行不同的自适应...也不至于屏幕大了字号过大,做了一个较好的适配 总结 这就是使用现代 css 的是配置方式 更多的使用相对单位来设置一些属性 rem 设置字号,em 设置额外内容,px 设置边框 使用 calc+vw 也能做好一般自适应

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Meta分析系列之传统meta分析

传统的meta分析(直接meta分析,也称直接比较)是一个有效获取临床证据的方法,它是在系统评价各个临床试验的基础上,运用统计学合并效应量的方法,获得不同方法在治疗某一疾病方面的有效证据。...可以看出这三部分都属于直接比较的传统meta分析。...一般这些差异可以通过制定严格而统一的文献纳入标准来解决,其实meta分析中有一个非常重要的部分就是研究设计,这个研究设计包括文献检索原则、文献纳入标准、数据提取和分析方法、异质性检验和亚组分析,最后是敏感性分析...那么对于上述不同试验研究中存在的差异,meta分析就是一个很好的方法去根据现有的实验结果给出一个更加科学的结论。...在第一部分中,meta分析的结果(第一个Subtotal部分)是RR = 0.77,95%CI (confidence interval)为 (0.71,0.83),从这个结果看与服用非他汀类药物相比,

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iframe自适应高度_html页面自适应

为什么需要使用iframe自适应高度呢?其实就是为了美观,要不然iframe和窗口长短大小不一,看起来总是不那么舒服,特别是对于我们这些编程的来说,如鲠在喉的感觉。...下面这个办法就是使用javascript实现iframe高度自适应的,这个可是兼容所有浏览器的,ie,firefox,chrome,opera,safari这些浏览器都能够实现iframe高度自适应的,...具体的js代码如下:function dyniframesize(down){ var Sys={}; var ua=navigator.userAgent.toLowerCase(); var s...pTar.contentDocument.body.offsetHeight; } pTar.width=pTar.contentDocument.body.scrollWidth; } } 具体的使用方法如下(设置id=phpernote的iframe的高度自适应...=”phpernote” οnlοad=”javascript:dyniframesize(‘phpernote’);”> 上篇文章我们介绍了如何使用iframe属性,这篇文章也依然教大家iframe自适应高度的解决办法

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R语言meta分析(5)累积Meta分析

R语言meta分析(1)meta包 R语言meta分析(2)单个率的Meta分析 R语言meta分析(3)亚组分析 R语言meta分析(4)网状Meta 分析 R语言meta分析(5)累积Meta分析...在临床试验中,不断有新的试验纳入,这导致meta分析成为了一个动态的连续系统 , 一些学者在 meta分析的基 础上对此提 出了累积meta分析( cumulative meta analysis )...累积 meta分析是将研究资料作为一个连续的统一体 ,每当新的试验做完后 ,即可进行一次 meta分析,它继承了传统 meta分析的优点,同时又具备了新的特点。...(2)累积Meta分析介绍 累积meta分析是指各原始研究按照某个变量的变化依次引人meta分析的一种独特的显示方法。...1、累积meta分析与传统meta分析的共同点是:做法是相同的。 2、累积meta分析与传统meta分析的不同点是:传统meta分析只进行一次分析,而累积meta分析进行多次分析。

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R语言meta分析(7)诊断性meta分析(meta4diag包)

R语言meta分析(7)诊断性meta分析(meta4diag包) meta4diag程序包是R软件中专用于实现诊断准确性试验(diagnostic test accuracy,DTA) Meta分析的程序包...本文以实例形式就 meta4diag程序包实现诊断准确性试验DTA Meta分析的数据准备与分析、结果汇总及图形绘制等功能作相 关简述。...R语言作为一款功能强大的统计和制图软 件,可独立完成诊断试验Meta分析的所有统计学 分析,用于诊断性试验Meta分析的程序包诸多且 使用方法多样,其方法主要分为频率学派与贝 叶斯学派,meta4diag...meta') > > META <- read.csv('META.csv', header = T) > > head(META) studynames TP FN FP TN 1 AH...meta4diag程序包通过软件内在处理简化了 贝叶斯推理过程中的复杂性,为简易制作DTA Meta分析提供了可能。

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