用Stata软件进行meta分析的异质性检验之二：Meta回归分析

在进行meta分析时，评估异质性是必须步骤。

异质性评估标准如前，存在较大的异致性，可进行亚组分析或meta回归分析评估异质性来源。楼主通过广泛搜罗后，来分享一下如何通过Stata进行meta回归分析，注意：当Meta分析中少于10个研究时，一般不考虑Meta回归。

软件：Stata SE，使用metareg的命令模块，Stata12软件中meta分析包中自带此功能，Stata14需要自行安装增强版。

操作格式为：metareg depvar［varlist］，wsse（varname）［选择项］

其中，depvar为因变量，即每一研究的治疗效应量，二分类变量中取logor；varlist为协变量，可选或不选，可选一项或多项；wsse（varname）是不可任意选择的，必须是研究间因变量（depvar）的标准误，且必须大于0^[1]。

[1]张天嵩,刘江波,钟文昭.Stata在探索异质性来源—Meta回归分析中的应用[J].循证医学,2009,9(01):48-50.

l连续性变量可以直接使用率（_ES）及率的标准误（_seES），但在二分类变量中需要进行对数转换（见补充）。以下以单组率的Meta分析为例，探究样本量与发生率之间的关系。

首先录入分组数据后，生成率（_ES）及率的标准误（_seES），命令：

metaprop E T, fixed ftt cimethod(exact) label(namevar=study)dp(3)

以样本量（T）为协变量进行meta回归分析，命令：

metareg _ES T, wsse(_seES) bsest(reml)

作图命令为：metareg _ES T, wsse(_seES) bsest(reml) graph eform knapphartung

结果判读：P＜0.05，表示样本量可能是异质性的因素之一，若P＞0.05，表明异质性与样本量无关。

如果协变量为定性指标，没有数值大小之分（如年龄、性别、职业、地区、分类等），此时就需要引入哑变量（即虚拟变量），以地区为例命令如下：

 tabulat diqu, generate(diqu)

然后在进行meta回归分析，协变量选择所有地区，命令：

metareg _ES diqu1 diqu2 diqu3 diqu4 diqu5 diqu6, wsse(_seES) bsest(reml) graph eform knapphartung

结果判读同前。注意，当存在多个协变量时，是无法作图的。

补充一：在二分类变量中为使其呈近似正态分布，需要生成两个中间变量，logor及其标准误，再进行meta回归分析。命令如下：

gen logor=log(_ES)

gen selogor=_selogES

补充二：meta回归分析的对话框操作流程：

选择“用户”→“meta分析”→“meta回归分析”

在弹出的第一个对话框中，选择需要的协变量，可以多选。

第二个、第四个对话框不需要更改，第三个对话框里可以选择是否需要作图等

最后点击OK完成，以下是成品图：

P＜0.05，表明样本量（T）是异质性的来源之一，由图可见，率随着样本量的增加而增加。

以上所用数据只为描述操作步骤，无实际意义。欢迎大家一起交流，共同进步！