CMA 2.0元分析指南：快速高效汇总与数据输入详解

CMA 2.0指南是一份专注于Meta分析的实用工具，特别适用于简化和加速在学术研究中进行汇总分析的过程。CMA（Comprehensive Meta-Analysis）是上海卡贝公司开发的一款软件包，它包含三个核心模块：数据输入、数据分析和高分辨率图形制作，旨在帮助研究人员高效地处理和整合多个独立研究的结果。 该指南首先介绍了CMA的基本概念，强调了其相较于R、Stata等传统统计软件在元分析任务中的便利性和效率。CMA 2.0特别适合于评价利尿剂对减少子痫前症（PE）风险的潜在效果，这是一个关键的医学问题，因为PE对孕妇的健康构成严重威胁。通过随机对照试验或者队列研究收集的数据，研究者会记录每个组别发生PE的情况，例如事件数量和样本大小。 在使用CMA 2.0的过程中，用户首先需要在桌面上找到Comprehensive Meta-Analysis V2的图标并启动程序。程序初始步骤包括创建一个新的工作簿，插入研究名称和治疗效应列。CMA支持多种数据输入格式，如事件数与样本数、比值比（OR）和置信区间，用户需明确告知程序所使用的输入格式，并为不同研究设置相应的输入标准。 具体操作如下： 1. 选择“Start a blank spreadsheet”并继续。 2. 插入研究名称和治疗效应列，可以选择如Dichotomous（二元分类，如PE发生与否）、Unmatched groups（未匹配的组，如对照试验）等选项。 3. 输入每组的事件数和样本量，如Weseley研究的第一行数据。 4. 输入组名，如"Treated"和"Control"，以及输出变量如"PE"和"Normal"。 5. 完成数据输入后，电子表格将呈现预期格式，便于后续分析。 指南随后展示了如何逐步输入剩余研究的数据，以及CMA在整理和可视化结果时的功能，如生成高分辨率的统计图，帮助研究人员深入理解各研究间的异质性、合并效应以及可能的偏倚影响。 CMA 2.0指南提供了实用的工具和步骤指导，让Meta分析过程更加规范化和自动化，显著提高了科研人员在大规模文献综述中的工作效率和数据分析质量。对于需要频繁进行Meta分析的专业人士，这是一款不可或缺的辅助软件。