高级Meta分析方法：基于Stata实现

图书标准信息

• 作者 张天嵩、董圣杰、周支瑞 著
• 出版社 复旦大学出版社
• 出版时间 2015-10
• 版次 1
• ISBN 9787309115901
• 定价 110.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 469页
• 字数 705千字

【内容简介】

张天嵩、董圣杰、周支瑞编*的《高级Meta分析方法--基于Stata实现》内容主要分为四大模块：①基础模块，主要介绍Meta分析的基础知识、基本方法，Stata软件入门、中高级数据管理技能、相应Meta分析命令安装与简介等；②类型模块，以数据类型为导向，数据包括典型的简单数据(二分类数据、连续型数据、有序数据、计数数据、生存数据)和特殊的复杂数据(相关结局数据、剂量一反应相关数据、重复测量数据、纵向数据、缺失数据、个体参与者数据、单臂或多臂研究数据)，重点介绍复杂数据的Meta分析新方法，即使是针对简单数据，也是在介绍经典的Meta分析方法基础上，重点介绍高级Meta分析方法和模型，这也是本书定名为“高级”的原因所在；③专题模块，主要是探讨Meta分析过程中涉及的主要问题，如异质性检验、敏感性分析、漏斗图的合理使用、统计效能等，以及新近出现的高级Meta分析方法，如网络Meta分析、贝叶斯Meta分析等；④附录模块，简单介绍Stata的菜单操作和主要的Meta分析命令。                               

【目录】

基础篇

第一章  Meta分析基础知识

  第一节  概述

  第二节  Meta分析的基本步骤和方法

  第三节  Meta分析软件的合理选择

第二章  Stata软件应用入门

  第一节  概述

  第二节  创建数据集

  第三节  基本数据管理

  第四节  中级数据管理

  第五节  高级数据管理

  第六节  Stata用于Meta分析的命令

类型篇

第三章  二分类数据的Meta分析

  第一节  概述

  第二节  固定效应模型

  第三节  随机效应模型

  第四节  多水平混合效应logsitic回归模型

  第五节  广义潜变量模型

第四章  连续型数据的Meta分析

  第一节  概述

  第二节  连续型数据的经典Meta分析方法

  第三节  Trowman法及改良Trowman法

  第四节  一般线性混合效应模型

第五章  有序数据的Meta分析

  第一节  概述

  第二节  比例优势比模型

  第三节  异方差选择模型

  第四节  多水平混合效应有序logistic回归模型

第六章  计数数据的Meta分析

  第一节  概述

  第二节  固定效应模型和随机效应模型

  第三节  泊松回归模型

  第四节  双变量泊松回归模型

  第五节  混合效应泊松回归模型

第七章  生存数据的Meta分析

  第一节  概述

  第二节  效应指标为时点生存率的生存数据Meta分析

  第三节  效应指标为中位生存期的生存数据Meta分析

  第四节  效应指标为风险比的生存数据Meta分析

第八章  单臂研究数据的Meta分析

  第一节  概述

  第二节  效应指标为比例的Meta分析

  第三节  效应指标为率的Meta分析

  第四节  效应指标为发病密度的Meta分析

  第五节  效应指标为比值的Meta分析

  第六节  效应指标为均数的Meta分析

第九章  相关结局数据的Meta分析

  第一节  概述

  第二节  诊断性试验的Meta分析

  第三节  遗传关联性研究的Meta分析

  第四节  多测量结局随机对照试验的Meta分析

  第五节  整群随机对照试验的Meta分析

  第六节  交叉试验的Meta分析

第十章  剂量一反应数据的Meta分析

  第一节  概述

  第二节  加权线性回归模型

  第三节  广义最小二乘回归模型

  第四节  约束性三次样条模型

  第五节  剂量一反应数据Meta分析的特殊问题

第十一章  纵向数据的Meta分析

  第一节  概述

  第二节  经典Meta分析策略

  第三节  多水平分析策略

  第四节  多变量分析策略

第十二章  缺失数据的Meta分析

  第一节  概述

  第二节  缺失测量结局二分类数据的Meta分析

  第三节  缺失测量结局连续型数据的Meta分析

第十三章  个体参与者数据的Meta分析

  第一节  概述

  第二节  生存数据的Meta分析

  第三节  二分类数据的Meta分析

  第四节  连续型数据的Meta分析

  第五节  合并个体参与者数据与聚合数据

  第六节  IPD Meta分析森林图的绘制

专题篇

第十四章  异质性的检验与处理

  第一节  概述

  第二节  异质性检验与异质性处理的一般方法

  第三节  亚组分析在异质性分析中的应用

  第四节  Meta回归在异质性检验中的应用

第十五章  敏感性分析

  第一节  概述

  第二节  比较不同效应模型的影响

  第三节  剪补法

  第四节  考察单个研究对总合并效应量的影响

  第五节  失安全系数法

第十六章  报告偏倚识别与漏斗图的合理应用

  第一节  概述

  第二节  经典漏斗图的绘制

  第三节  漏斗图的不对称检验与方法选择

  第四节  附加轮廓线漏斗图的绘制与应用

  第五节  预测增强型漏斗图的绘制

  第六节  其他识别发表偏倚的方法

第十七章  网络Meta分析

  第一节  概述

  第二节  基于校正间接治疗比较法的网络Meta分析

  第三节  基于标准策略的网络Meta分析

  第四节  基于数据填补策略的网络Meta分析

  第五节  基于互补重对数模型的网络Meta分析

  第六节  网络Meta分析的异质性检验

  第七节  网络Meta分析的不一致性检验

  第八节  网络Meta分析中干预措施疗效排秩

  第九节  网络Meta分析中相关图形的绘制

第十八章  贝叶斯Meta分析

  第一节  概述

  第二节  贝叶斯统计学基础

  第三节  stata在贝叶斯统计中的应用

  第四节  二分类数据的贝叶斯Meta分析

  第五节  连续型数据的贝叶斯Meta分析

  第六节  有序分类数据的贝叶斯Meta分析

  第七节  单个率的贝叶斯Meta分析

  第八节  贝叶斯网络Meta分析

第十九章  Meta分析的统计效能

  第一节  概述

  第二节  Meta分析中主效应的效能检验

  第三节  异质性检验的效能

附录篇

  附录一  Stata的菜单操作

  附录二  Stata中Meta分析常用命令一览表