METAN: Stata-Modul für feste und zufällige Effekte Metaanalyse Diese Routinen bieten die Möglichkeit, Meta-Analysen von Daten aus mehr als einer Studie durchzuführen und die Ergebnisse darzustellen. Entweder binäre (Ereignis-) oder kontinuierliche Daten aus zwei Gruppen können mit dem Befehl metan kombiniert werden. Zusätzlich können Interventionseffektschätzungen mit entsprechenden Standardfehlern oder Konfidenzintervallen metaanalysiert werden. Zu den kürzlich hinzugefügten Einrichtungen gehören die () Verarbeitung und ein Update auf Stata 9 Grafiken. Dies ist eine aktualisierte Version von metan, wie sie in STB-44, verfasst von Michael J Bradburn, Jonathan J Deeks, Douglas G Altman, veröffentlicht wird. Das Paket enthält einen Befehl zur Erzeugung von Trichterplots, um kleine Studieffekte zu beurteilen, und LAbbe-Plots, um zu untersuchen, ob die Annahme einer gemeinsamen Quote, eines Risikoverhältnisses oder einer Risikodifferenz vernünftig ist. Ebenfalls eingeschlossen ist das metannt-Programm für binäre Daten, das geschätzte Interventionseffekte in Bezug auf die absolute Reduktion des Risikos und der Anzahl der benötigten Behandlungen anzeigt. Eine Beschreibung der verfügbaren Metaanalyse-Befehle der Stata finden Sie unter statasupportfaqsstatmeta. html. Wenn Sie Probleme beim Herunterladen einer Datei haben, überprüfen Sie, ob Sie die richtige Anwendung haben, um sie zuerst anzuzeigen. Bei weiteren Problemen lesen Sie bitte die IDEAS-Hilfeseite. Beachten Sie, dass diese Dateien nicht auf der IDEAS-Website sind. Bitte haben Sie Geduld, da die Dateien groß sein können. Software-Komponente von Boston College Department of Economics in seiner Serie statistische Software-Komponenten mit der Nummer S456798. Wenn Sie eine Korrektur anfordern, erwähnen Sie bitte diese Elemente behandeln: RePEc: boc: bocode: s456798. Siehe allgemeine Informationen zur Korrektur von Material in RePEc. Für technische Fragen zu diesem Artikel oder zur Korrektur von Autoren, Titeln, Abstracts, Bibliographien oder Download-Informationen wenden Sie sich an: (Christopher F Baum) Wenn Sie diesen Artikel verfasst haben und noch nicht bei RePEc registriert sind, empfehlen wir Ihnen, es hier zu tun . Dadurch können Sie Ihr Profil mit diesem Element verknüpfen. Es erlaubt Ihnen auch, potenzielle Zitate zu diesem Punkt zu akzeptieren, dass wir uns unsicher sind. Wenn Referenzen vollständig fehlen, können Sie sie über dieses Formular hinzufügen. Wenn die vollständigen Referenzen ein Element auflisten, das in RePEc vorhanden ist, aber das System nicht mit ihm verknüpft ist, können Sie mit diesem Formular helfen. Wenn Sie über fehlende Elemente wissen, können Sie uns helfen, diese Links zu erstellen, indem Sie die entsprechenden Referenzen in der gleichen Weise wie oben hinzufügen. 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Harbord, Universität Bristol Thomas J Steichen, RJRT Stata hat keinen Meta-Analyse-Befehl. Stata-Benutzer haben jedoch eine ausgezeichnete Suite von Befehlen für die Durchführung von Meta-Analysen entwickelt. Im Jahr 2016, veröffentlicht Stata Meta-Analyse in Stata: Eine aktualisierte Sammlung aus dem Stata Journal, Second Edition. Die alle Stata Journal Artikel über Meta-Analyse zusammenbrachte. Dieses Buch ist erhältlich bei stata-pressbooksmeta-analysis-in-stata. Die folgenden Metaanalyse-Befehle werden alle in Meta-Analyse in Stata: Eine aktualisierte Sammlung aus dem Stata Journal, Second Edition beschrieben. Metan ist der Haupt-Meta-Analyse-Befehl der Stata. Die aktuelle Version erlaubt es dem Benutzer, die Zellfrequenzen aus der 2 mal 2 Tabelle für jede Studie (für binäre Ergebnisse), die mittlere und Standardabweichung in jeder Gruppe (für numerische Ergebnisse) oder die Effektivschätzung und Standardfehler aus jeder Studie einzugeben . Es bietet eine umfassende Palette von Methoden für die Meta-Analyse, einschließlich inverse-variancendashweighted Meta-Analyse, und schafft neue Variablen, die die Behandlung Wirkung Schätzung und ihre Standard-Fehler für jede Studie. Diese Variablen können dann als Eingabe für andere Stata-Metaanalyse-Befehle verwendet werden. Meta-Analysen können in Untergruppen unter Verwendung der Option by () durchgeführt werden. Alle Metaanalyseberechnungen in metan basieren auf Standardmethoden, deren Übersicht in Kapitel 15 von Deeks, Altman und Bradburn (2001) zu finden ist. Die Version des Metan-Befehls, der Stata 7-Grafiken verwendete, wurde metan7 umbenannt und als Teil des Metan-Pakets, das derzeit im SSC-Archiv verfügbar ist, heruntergeladen. Die aktuellste Hilfedatei für metan bietet mehrere anklickbare Beispiele für die Verwendung des Befehls. Labbe zeichnet ein LrsquoAbbe-Diagramm für die Ereignisdaten (Proportionen der Erfolge in den beiden Gruppen). Metaan führt Metaanalysen zu Effektschätzungen und Standardfehlern durch. Enthalten sind Profilwahrscheinlichkeit und Permutationsschätzung, zwei Algorithmen, die in Metan nicht verfügbar sind. 4. metacum metacum führt kumulative meta-Analysen durch und grafiert die Ergebnisse. Metap kombiniert p - Werte unter Verwendung der Fisherrsquos-Methode, der Edgingtonrsquos-Additivmethode oder der Edgingtonrsquos-Normalkurvenmethode. Es wurde 1999 als Version 6-Befehl (keine Grafiken) veröffentlicht und wurde zuletzt im Jahr 2000 aktualisiert. Es erfordert, dass der Benutzer einen p-Wert für jede Studie eingeben. 6. metareg metareg macht meta-regression. Es wurde erstmals 1998 veröffentlicht und wurde aktualisiert, um den Verbesserungen der Stata-Schätzung und den jüngsten methodischen Entwicklungen Rechnung zu tragen. Es erfordert, dass der Benutzer die Behandlung Wirkung Schätzung und ihre Standard-Fehler für jede Studie. 7. metafunnel metafunnel Grundstücke Trichter Grundstücke. Es wurde 2004 veröffentlicht und verwendet Stata 8 Grafiken. Es erfordert, dass der Benutzer die Behandlung Wirkung Schätzung und ihre Standard-Fehler für jede Studie. 8. konfitieren Sie konfokale Konturen verstärkte Trichterplots. Der Befehl wurde so entworfen, dass er flexibel ist und dem Benutzer zusätzliche Funktionen für die Trichterplot hinzufügen kann. 9. metabias metabias liefert statistische Tests zur Trichter-Asymmetrie. Es wurde erstmals 1997 veröffentlicht, aber es wurde aktualisiert, um kürzlich vorgeschlagene Tests zur Verfügung zu stellen, die eine bessere Kontrolle der falsch-positiven Rate als die im ursprünglichen Befehl zur Verfügung stehen. 10. metatrim metatrim setzt die ldquotrim - und fillrdquo-Methode zur Anpassung an die Publikationsvorspannung in Trichterplots um. Es erfordert, dass der Benutzer die Behandlung Wirkung Schätzung und ihre Standard-Fehler für jede Studie. 11. extfunnel extfunnel implementiert eine neue Reihe von Overlay-Erweiterungen zum Trichter-Plot, um die Auswirkungen einer neuen Studie auf eine bestehende Metaanalyse zu bewerten. 12. metandi und metandiplot metandi erleichtern die Anpassung von hierarchischen logistischen Regressionsmodellen für die Metaanalyse von diagnostischen Testgenauigkeitsstudien. Metandiplot erzeugt ein Diagramm des Modells, das von metandi passt. Die der letzte ausgeführte Schätzklassenbefehl sein muss. 13. mvmeta und mvmetamake mvmeta führt maximale Wahrscheinlichkeit, eingeschränkte maximale Wahrscheinlichkeit, oder Methode-of-Moments Schätzung der zufälligen Effekte multivariate Meta-Analyse-Modelle. Mvmetamake erleichtert die Erstellung von zusammenfassenden Datensätzen aus detaillierteren Daten. 14. ipdforest ipdforest ist ein Nachschreibungsbefehl, der die gespeicherten Schätzungen eines xtmixed - oder xtmelogit-Befehls für die mehrstufige lineare oder logistische Regression verwendet. 15. ipdmetan ipdmetan führt die zweistufige Metaanalyse der einzelnen Teilnehmerdaten mit Hilfe der inversen Varianzmethode durch. 16. indirekt indirekt führt paarweise indirekte Behandlung Vergleiche durch. 17. Netzwerk-Setup-Netzwerk-Setup importiert Daten aus einem Satz von Studien, die Zähldaten (Ereignisse, Gesamtzahl) oder quantitative Daten (Mittelwert, Standardabweichung, Gesamtzahl) für zwei oder mehr Behandlungen messen. 18. Netzwerkimport-Netzwerkimport importiert einen bereits für die Netzwerk-Metaanalyse formatierten Datensatz. 19. Netzwerk-Tabelle Netzwerk-Tabelle tabelliert Netzwerk-Meta-Analyse-Daten. 20. Netzmusternetzmuster zeigt, welche Behandlungen in welchen Studien verwendet werden. 21. Netzwerkkarte Netzwerkkarte zeichnet eine Karte eines Netzwerks, das heißt, sie zeigt, welche Behandlungen direkt verglichen werden, mit denen andere Behandlungen und etwa wie viel Informationen für jede Behandlung und für jeden Behandlungsvergleich zur Verfügung stehen. 22. Netzwerk-Converter wandelt Konvertierung zwischen den drei Formaten, die in der Hilfedatei für Netzwerk beschrieben. 23. Netzwerkabfrage Netzwerkabfrage zeigt die aktuellen Netzwerkeinstellungen an. 24. network unset löscht die aktuellen Netzwerkeinstellungen. 25. Meta-Netzwerk Meta definiert ein Modell, um fit zu sein: entweder das Konsistenzmodell oder die Design-by-Behandlung Interaktions-Inkonsistenz-Modell. 26. Netzwerk Rank Network Rank Behandlungen nach einer Netzwerk-Meta-Analyse wurde fit. 27. Netzwerkseitenplitnetzwerkseitenplits passen zu dem Knotenspaltungsmodell von Dias et al. (2010). 28. Netzwerk Wald Netzwerk Wald zeichnet eine Wald-Plot der Netzwerk-Meta-Analyse-Daten. 29. networkplot networkplot stellt ein Netz von Interventionen unter Verwendung von Knoten und Kanten dar. 30. Netto-Nettogewicht berechnet alle direkten paarweise Summary Effects Größen mit ihren Varianzen, erstellt die Design-Matrix und schätzt den prozentualen Anteil jedes direkten Vergleichs zu den Netzzusammenfassungsschätzungen und im gesamten Netzwerk. 31. ifplot ifplot identifiziert alle dreieckigen und quadratischen Schleifen in einem Netz von Interventionen und schätzt die jeweiligen Inkonsistenzfaktoren und deren Unsicherheiten. 32. netfunnel netfunnel stellt ein Vergleichs-angepasstes Trichter-Plot zur Beurteilung von Kleinstwirkungseffekten innerhalb eines Netzes von Interventionen vor. 33. Intervallplotintervallplot zeigt die geschätzten Effektgrößen und deren Unsicherheiten für alle paarweisen Vergleiche in einer Netzwerkmetaanalyse. 34. netleague netleague erstellt eine Liga-Tabelle, die in den off-diagonalen Zellen die relativen Behandlungswirkungen für alle möglichen paarweisen Vergleiche, die in einer Netzwerkmetaanalyse geschätzt werden, zeigt. Sucra gibt die Oberfläche unter den kumulativen Rangordnungskurven Prozentsätze und mittlere Ränge und produziert Rankogramme (Linienplots der Wahrscheinlichkeiten versus Ränge) und kumulative Rangordnungen (Linienplots der kumulativen Wahrscheinlichkeiten versus Ranges) für alle Behandlungen in einem Netzwerk von Interventionen. 36. mdsrank mdsrank erzeugt die quadratische Matrix, die die paarweise relativen Effektgrößen enthält, und die resultierenden Werte der eindeutigen Dimension für jede Behandlung. 37. clusterank clusterank führt hierarchische Clusteranalyse durch, um die konkurrierenden Behandlungen in sinnvolle Gruppen zu gruppieren. Glst berechnet ein logarithmisches Dosendashresponse-Regressionsmodell unter Verwendung verallgemeinerter Kleinstquadrate für die Trendschätzung von einzelnen oder mehreren zusammengefassten dosendashresponse epidemiologischen Studien. Die Ausgabe dieses Befehls kann nützlich sein, um Zusammenfassungseffekte und ihre Standardfehler für die Einbeziehung in Metaanalysen solcher Studien abzuleiten. 39. metamiss metamiss führt eine Metaanalyse mit binären Ergebnissen durch, wenn einige oder alle Studien fehlende Daten haben. 40. sem und gsem Beschreibt die Anpassung von Metaanalyse-Modellen mit festem und randomisiertem Effekt anhand der sem - und gsem-Befehle, die in den Stata 12 bzw. 13 für die Strukturgleichungsmodellierung eingeführt wurden. 41. metacumbounds metacumbounds liefert z - Werte, p - Werte und Lan-DeMets-Schranken, die aus Fest - oder Zufallseffekt-Metaanalyse gewonnen werden. Es zeichnet die Grenzen und z-Werte durch einen Prozess. 42. metasim metasim simuliert eine bestimmte Anzahl neuer Studien auf der Basis der Schätzungen, die aus einer bereits existierenden Metaanalyse gewonnen wurden. 43. metapow metapow implementiert einen Ansatz zur Schätzung der Leistung einer neu simulierten Studie, die mit dem Programm metasim erzeugt wird. 44. metapowplot metapowplot schätzt die Leistung einer aktualisierten Metaanalyse, einschließlich einer neuen Studie und zeigt jeden Wert gegen eine Reihe von Stichprobengrößen. Die folgenden Befehle sind im Anhang dokumentiert: 45. metacurve metacurve modelliert eine Antwort als Funktion einer kontinuierlichen Kovariate, wahlweise Anpassung für andere durch adjust () spezifizierte Variable. 46. metannt metannt soll die Interpretation von Meta-Analysen von binären Daten unterstützen, indem die Interventionseffektgrößen in absoluten Zahlen dargestellt werden, da die Zahl der zu behandelnden Fälle (NNT) und die Anzahl der pro 1000 vermiedenen (oder hinzugefügten) Ereignisse liegen. Der Benutzer gibt Designparameter ein, und metannt verwendet den metan-Befehl, um die benötigten Statistiken zu berechnen. Dieser Befehl ist als Teil des Metan-Pakets verfügbar. 47. metaninf metaninf ist ein Port des Metainf-Befehls, um Metan als Analysemaschine und nicht als Meta zu verwenden. Es wurde im Jahr 2001 als Version 6-Befehl mit Version 6 Grafiken freigegeben und wurde zuletzt im Jahr 2004 aktualisiert. Es erfordert, dass der Benutzer die Eingabe in der Form von Metan benötigt. Midas liefert statistische und grafische Routinen für die Durchführung einer Meta-Analyse der diagnostischen Testleistung in Stata. 49. Metall-Metall-Graphen positive und negative Likelihood-Verhältnisse in diagnostischen Tests. Es kann geschichtete Meta-Analyse der einzelnen Schätzungen zu tun. Der Benutzer muss die Effektivschätzungen (log positive Likelihood Ratio und log negative Likelihood Ratio) und deren Standardfehler angeben. Die Befehle meta und metareg werden für interne Berechnungen verwendet. 50. metaparm metaparm führt Metaanalysen durch und berechnet Konfidenzintervalle und p-Werte für Unterschiede oder Verhältnisse zwischen Parametern für verschiedene Subpopulationen für Daten, die im parmesten Format gespeichert sind. 51. metaeff metaeff ist ein Vorverarbeitungsbefehl für die Metaanalyse und ein Begleiter zu Metaan, der die Wirkungsgrößen und deren Standardfehler berechnet. Hinweis: Möglicherweise gibt es Befehle, die im Stata Journal nach der Veröffentlichung von Meta-Analysis in Stata: Eine aktualisierte Sammlung aus dem Stata Journal, Second Edition erschienen sind. Geben Sie für eine vollständige Liste der Metaanalyse-Befehle Suchmeta in Stata ein. Deeks, J. J. D. G. Altman und M. J. Bradburn. 2001. Statistische Methoden zur Untersuchung von Heterogenität und Kombination von Ergebnissen aus mehreren Studien in der Metaanalyse. In Systematic Reviews im Gesundheitswesen: Meta-Analyse im Kontext, 2. Auflage. Ed. M. Egger, G. Davey Smith und D. G. Altman. London: BMJ. Dias, S. N. J. Welton, D. M. Caldwell und A. E. Ades. Überprüfung der Konsistenz in der Vergleichsmetaanalyse. Statistiken in Medizin 29: 932ndash944.
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