命令：	ROC曲线下的统计 荟萃分析 区域

描述

有关MedCalc中的荟萃分析的简短概述，请参见“荟萃分析：简介”。

MedCalc使用Zhou等人描述的方法。（2002年）计算固定效应模型和随机效应模型下ROC曲线下的加权汇总面积。

如何输入数据

可以在电子表格中按以下方式输入不同研究的数据（示例取自Zhou等，2002）：

必填项

然后可以完成“元分析：ROC曲线下的面积”对话框：

研究：包含不同研究标识的变量。

数据

ROC曲线下面积（AUC）：一个变量，包含不同研究中报告的ROC曲线下面积。

AUC标准误差：一个变量，包含不同研究中报告的ROC曲线下面积的标准误差。

过滤器：一种过滤器，仅在图中包括个案的选定子组。

选件

• 林地：创建林地。
  • 相对于研究重量的标记大小：可以选择代表研究效果的标记大小，其大小根据分配给不同研究的权重而变化。您可以选择固定效果模型权重或随机效果模型权重。
  • 绘制合并效应-固定效应模型：该选项可将合并效应纳入林区固定效应模型下。
  • 地块合并效应-随机效应模型：该选项可将林木图中随机效应模型下的合并效应包括在内。
  • 用于合并效果的菱形：使用菱形代表组合效果的选项（菱形的位置代表估计的效果尺寸，菱形的宽度反映估算的精度）。
• 漏斗图：创建漏斗图以检查是否存在发布偏差。请参阅荟萃分析：简介。

结果

该程序列出了荟萃分析中各个研究的结果：ROC曲线下的面积，其标准误和95％置信区间。

对于固定效应模型和随机效应模型，都给出了具有95％CI的ROC曲线下的合并面积（Zhou等，2002）。

随机效应模型将倾向于给出更保守的估计（即具有更宽的置信区间），但是在没有异质性的情况下，两个模型的结果通常是一致的。请参阅荟萃分析：介绍异质性统计Cohran Q和I ²。当存在异质性时，随机效应模型应该是首选模型。

请参阅荟萃分析：简介以了解不同的出版偏见测试。

森林图

森林图中显示了具有95％CI的不同研究的结果以及具有95％CI的ROC曲线下的合并面积：