四格表资料如何计算OR/RR值及95%CI？

Question

如题所述

Answer 1

在进行Meta分析时，常会遇到需要从观察性研究中提取OR/RR值及95%CI的问题。若文献提供的数据为四格表形式，需将其转换为OR/RR与相应的可信区间（CI）才能进行合并分析。以下将介绍SPSS、Stata、RevMan三种软件在四格表资料转换为OR/RR与95%CI的具体操作流程。

例1：假设有一项回顾性分析，研究对象为200名胃癌患者，接受A、B两种干预措施，每组100人。预后出现严重不良反应的患者人数分别为A组6人，B组11人。需计算A与B之间的不良反应OR值及其95%CI。

首先整理数据，形成四格表。例如，A组不良反应人数、A组无不良反应人数、B组不良反应人数、B组无不良反应人数。然后，分别在SPSS、Stata、RevMan中进行四格表数据的卡方检验与OR/RR值的计算。

在SPSS中，利用卡方检验计算OR值与95%CI，需要先对数据进行频数加权处理，然后在Crosstabs分析中选择“Risk”选项，即可得到所需的统计量。

在Stata中，可以直接利用二分类数据的meta分析功能计算OR值与95%CI，命令行输入即可实现。

使用RevMan时，选择二分类变量的meta分析，录入数据，同样可以得到OR值及其95%CI。

计算RR值时，通过Stata、RevMan同样可以实现，与OR值的计算步骤相似，直接在meta分析操作中设定效应值为RR即可。

通过比较不同软件的操作流程，发现SPSS、Stata、RevMan均可高效计算四格表资料的OR/RR值及95%CI。Stata在操作便利性上更为突出。当四格表数据中出现0值时，SPSS是否能够进行计算，实践中需自行验证。

综上所述，SPSS、Stata、RevMan等软件提供了从四格表资料转换为OR/RR值及95%CI的便捷途径，结果一致性较高。Meta分析新手应熟练掌握这些工具的使用，以便于高效完成研究分析。如有疑问，欢迎评论交流，或单独咨询。推荐阅读相关meta分析教程，进一步提升分析技巧。