应用R软件metamisc程序包及CopulaREMADA程序包实现诊断准确性试验的Meta分析

王权，杨廉洁，何倩，喻亚宇，许杨鹏，张超

· 循证理论与实践 · 论著 ·

应用R软件metamisc程序包及CopulaREMADA程序包实现诊断准确性试验的Meta分析

王权1，杨廉洁2，何倩3，喻亚宇3，许杨鹏3，张超4

诊断性准确性试验（diagnostic test accuracy，DTA）Meta分析是一种全面评价诊断试验证据准确性的研究方法，R软件metamisc程序包与CopulaREMADA程序包是基于经典频率学方法用于DTA Meta分析制作及图形绘制的程序包，与传统的双变量模型相比，其所建立的分析模型减少了组间差异，简化了其繁琐的迭代运算过程，使诊断试验评价指标更加准确与高效。

诊断准确性试验；Meta分析；metamisc程序包；CopulaREMADA程序包；R软件

诊断准确性试验（diagnostic test accuracy，DTA）的Meta分析［1］是通过准确度评价指标，获得检测结果与参考标准结果的符合程度。传统的双变量模型可以保留灵敏度和特异度这两个不同指标各自的性质并获得在负相关下的综合估计量，但忽略了研究组内灵敏度和特异度之间的相关性［2，3］。R软件metamisc程序包及CopulaREMADA程序包所建立的双变量模型，能够通过减少其组间差异和抽样误差，提高诊断试验评价指标的准确性［4］。本文将以Walusimbi等［5］发表的文章中的GeneXpert 组的数据为例，来演示R软件metamisc程序包及CopulaREMADA程序包实例操作。

1　metamisc程序包

1.1metamisc程序包简介及其安装加载 metamisc

程序包由Thomas Debray研发，目前，最新更新时间为：2013-05-30，其最新版本为：V-0.1.1。metamisc程序包可以进行诊断试验和干预实验的Meta分析，该程序包进行诊断试验Meta分析是基于经典频率学的双变量随机效应模型，运用Newton-Raphson法［6］计算最大似然估计值（maximum likelihood estimation，MLE）［7］。在当前版本中，贝叶斯方法仅用于单变量模型的计算，其双变量模型的应用会在后续版本中更新。……