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中国循证医学杂志 2013, 13(9): 1137～1144 论 著 • 方法学研究 R软件R2WinBUGS程某某在 网状Meta分析中的应用 曾某某1,2,3* 张 超1,2 郭 毅3,4 1. 湖北***附属和.太医院口腔科（湖北XX 442000）；2. 湖北***附属和.太医院循证医学中心（湖北XX 442000）； 3. XX大学公共***流行病学教研室（XX 430071）；4. XX大学病毒学国家重点实验室（XX 430071） 摘要 R 软件是一个自由、免费及开放的统计软件，并具有强大的绘图功能，但其处理网状 Meta 分析数据的 代码命令较为复杂，因此易错且不易掌握。WinBUGS 软件是基于贝叶斯理论而开发的一款统计软件，具有强大 的数据处理功能，在处理网状 Meta 分析数据时，代码编写易懂且操作方便，但对结果的绘图功能欠佳。为充分发 挥 R 软件与 WinBUGS 软件各自的优势，开发者在 R 软件的基础上研发了 R2WinBUGS 程某某，构建了 R 软件与 WinBUGS 软件之间的“桥梁”，使网状 Meta 分析的过程和结果处理方便快捷又美观。本文以实例操作的方式展示 使用 R 软件 R2WinBUGS 程某某进行网状 Meta 分析的过程。 关键词 R 软件；R2WinBUGS 程某某；WinBUGS 软件；网状 Meta 分析 Application of R2WinBUGS Package of R Software for Network Meta-Analysis ZENG Xian-tao1,2,3*, ZHANG Chao1,2, GUO Yi3,4 1. Department of Stomatology, Taihe Hospital, Hubei University of Medicine, Shiyan 442000, China; 2. Evidence-Based Medicine Center, Taihe Hospital, Hubei University of Medicine, Shiyan 442000, China; 3. Department of Epidemiology, School of Public Health, Wuhan University, Wuhan 430071, China; 4. State Key Laboratory of Virology, Wuhan University, Wuhan 430071, China Abstract R Software is an open, free of use and charge statistical software which has a powerful graphic capability; however, it requires more complex codes and commands to perform network meta-analysis, which causes errors and difficulties in operation. WinBUGS software is based on Bayesian theory, which has a powerful data processing capability, and especially its codes are simple and easy to operate for dealing with network meta-analysis. However, its function of illustrating statistical results is very poor. In order to fully integrate the advantages of R software and WinBUGS software, an R2WinBUGS package based on R software has been developed which builds a “bridge” across two of them, making network meta-analysis process conveniently, quickly and result illustration more beautiful. In this article, we introduced how to use the R2WinBUGS package for performing network meta-analysis using examples. Key words R software; R2WinBUGS package; WinBUGS software; Network meta-analysis 随着循证医学的发展，为了更好地为循证医学 实践提供证据，各种新型的 Meta 分析方法被研发， 网状 Meta 分析就是随着实践需求被研发的新方 法 [1]。当前，有较多能够进行网状 Meta 分析的软件， 编程软件中当首推 WinBUGS [1,2]，但其对结果的绘 图功能欠佳。R 软件作为新兴的软件 [4-6]，具有强大 的绘图功能，但使用命令和代码行网状 Meta 分析 时易出错且不易掌握。为了更方便地进行网状 Meta DOI: 10.7507/1672-2531.*** 基金项目：XX省教育科学“十二五”规划 2012 年度重点课题（编号： 2012A050），湖北*** 2011 年度优秀中青年科技创新团队项目 （编号：2011CZX01）。 作者简介：曾某某，男（1984 年～ ），硕士，主治医师，以口腔临床 医学、临床流行病学、循证医学、系统评价 /Meta 分析为主要研究方 向。Email: zengxiantao1128@163.com * 通讯作者，Email: zengxiantao1128@163.com 分析，研究者开发了兼具两者优点的 R2WinBUGS 程某某 [3]。本文以英国国家卫生与临床优化研究所 （National Institute for Health and Clinical Excellence， NICE）决策支持联盟（Decision Support Unit，DSU） 提供的技术支持文档（technical support document， TSD）中提供的有关 13 种抗抑郁药和安慰剂治疗抑 郁症的有效性的数据（见表 1）[4] 为例，以实例呈现 使用 R 软件 R2WinBUGS 程某某实现网状 Meta 分 析的过程 [4]，以期为读者提供参考。 1 软件及程某某的安装/加载 使用 R2WinBUGS 程某某需要同时安装 WinBUGS 软件和 R 软件。WinBUGS 软件目前最新版 本为 1.4.3，已经停止更新，其相关介绍、安装和使 © 2013 中国循证医学杂志编辑部 doc.001pp.com.cn CJEBM • 1137 • Methodology t[,1] t[,2] t[,3] 1 2 7 1 2 12 1 2 12 1 4 NA 1 4 NA 1 4 NA 1 4 NA 1 4 5 1 5 NA 1 5 NA 1 5 NA 1 5 6 1 5 7 1 5 11 1 5 11 1 7 NA 1 7 11 1 7 14 1 7 14 1 8 NA 1 10 NA 1 10 NA 1 11 NA 1 12 NA 1 12 NA 1 12 NA 1 12 NA 1 12 NA 1 14 NA 2 7 NA 2 12 NA 2 13 NA 3 6 NA 3 8 NA 5 6 NA 5 6 NA 5 11 NA 6 7 NA 6 11 NA 6 12 NA 6 14 NA 7 9 NA 7 10 NA 7 11 NA 7 11 NA 7 11 NA 7 11 12 7 12 NA 7 12 NA CJEBM • 1138 • 表 1 本文例题使用的数据 [3] Chin J Evid-based Med 2013, 13(9): 1137-1144 r[,1] r[,2] r[,3] n[,1] n[,2] n[,3] na[] 73 76 83 152 150 154 3 66 78 66 124 122 118 3 55 77 79 121 120 119 3 40 205 NA 161 324 NA 2 39 52 NA 122 125 NA 2 48 142 NA 126 249 NA 2 36 46 NA 121 123 NA 2 61 132 74 164 315 159 3 54 55 NA 141 141 NA 2 49 64 NA 139 128 NA 2 26 54 NA 122 123 NA 2 44 117 112 137 273 274 3 24 32 15 70 70 33 3 51 129 59 99 196 97 3 41 126 63 93 188 86 3 18 132 NA 78 285 NA 2 10 31 32 19 54 55 3 37 45 51 102 104 102 3 41 52 54 98 103 100 3 5 9 NA 18 18 NA 2 15 25 NA 42 39 NA 2 14 41 NA 45 90 NA 2 12 24 NA 56 55 NA 2 45 70 NA 129 129 NA 2 16 19 NA 49 49 NA 2 49 77 NA 150 149 NA 2 43 65 NA 129 132 NA 2 13 26 NA 116 111 NA 2 29 53 NA 102 95 NA 2 37 35 NA 61 62 NA 2 81 93 NA 122 126 NA 2 33 21 NA 63 61 NA 2 87 83 NA 120 120 NA 2 33 31 NA 108 109 NA 2 66 83 NA 138 140 NA 2 81 94 NA 151 144 NA 2 144 157 NA 238 240 NA 2 94 89 NA 123 117 NA 2 175 146 NA 232 227 NA 2 75 74 NA 107 108 NA 2 59 47 NA 98 100 NA 2 30 35 NA 66 66 NA 2 27 29 NA 61 64 NA 2 67 67 NA 101 102 NA 2 27 30 NA 45 45 NA 2 26 25 NA 50 50 NA 2 57 64 70 92 96 96 3 35 48 NA 120 118 NA 2 63 73 NA 144 142 NA 2 © 2013 Editorial Board of Chin J Evid-based Med doc.001pp.com.cn 中国循证医学杂志 2013, 13(9): 1137～1144 论 著 • 方法学研究 续表 1 t[,1] t[,2] t[,3] r[,1] r[,2] r[,3] n[,1] n[,2] n[,3] na[] 7 14 NA 31 36 NA 54 55 NA 2 7 14 NA 35 35 NA 47 40 NA 2 7 14 NA 98 81 NA 170 171 NA 2 7 14 NA 153 170 NA 186 196 NA 2 7 14 NA 95 107 NA 161 153 NA 2 7 14 NA 34 48 NA 73 73 NA 2 9 11 NA 74 66 NA 139 136 NA 2 9 13 NA 61 51 NA 100 100 NA 2 10 11 NA 11 16 NA 20 20 NA 2 10 12 NA 42 41 NA 78 82 NA 2 11 13 NA 48 48 NA 53 55 NA 2 12 13 NA 37 46 NA 60 62 NA 2 12 14 NA 41 49 NA 72 75 NA 2 12 14 NA 56 56 NA 79 84 NA 2 12 14 NA 45 49 NA 82 78 NA 2 t：抗抑郁药物（包括安慰剂）；r：阳性结果样本量；n：总样本量；na：研究的臂数；[,1]、[,2]、[,3]：研究的三个臂；1：placebo；2：bupropion；3： citalopram；4：desvenlafaxine；5：duloxetine；6：escitalopram；7：fluoxetine；8：fluvoxamine；9：mirtazapine；10：nefazodone；11：paroxetine； 12：sertraline；13：trazodone；14：velafaxine；NA：not applicable，表示无相关数据。 用详见《Meta 分析系列之五：贝叶斯 Meta 分析与 WinBUGS 软件》[2] 一文（注：本文后述涉及到 WinBUGS 的内容亦可参见此文）。R 软件的简介及安 装详见《R 软件 Metafor 程某某在 Meta 分析中的应 用》[5] 一文，本文讲解中使用的版本为 2.15。 在 WinBUGS 1.4.3 软 件 和 R 2.15 软 件 安 装 完 毕某某，双击桌面的 R 软件图标，即可启动 R 的交 互式窗口（R-GUI）。于命令提示符“>”后输入命令 install.packages（“R2WinBUGS”），在 弹 出 的 对 话 框中选择某个镜像安装（CRAN），安装完成后可由 library（“R2WinBUGS”）命 令 完 成 加 载（软 件 中 红 色字体）。 至 此，使 用 R2WinBUGS 程 序 包 行 网 状 Meta 分析所需的软件及程某某就已经就绪了。 2 操作流程 在 R 软件操作之前，我们需要首先在 WinBUGS 软件上建好相应的模型、导入相应的数据及其相应 初始值设定，这个过程对于整个程序的运行是必不 可少的，也对后面在 R 软件上的操作带来便利。 2.1 程某某加载 具体方法，使用 library() 命令，所需加载程序 包某某“R2WinBUGS 程某某”。 2.2 R程序脚本编辑 首先，在 R 软件菜单栏，点击“文件”，选取“新 建程序脚本”，将前面在 WinBUGS 软件中，编写好 的模型（model）部分（框 1）复制粘贴到“新建程序 脚本”里，最后，将“新建程序脚本”以“.bug”的格 式保存到 R 软件默认的起始位置，如：以“bugs.bug” 为名保存在桌面的“Rwork”文件里。此时，需要在 R 代码中将 R 脚本模型进行命名（如命名为“bugsname”），以便后面的调用。此处需要 file.path() 来某某 接其储存位置，具体命令代码如下： bugsname 请点击下方选择您需要的文档下载。

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