網(wǎng)狀Meta分析中對R軟件nlme程序包的開發(fā)與應(yīng)用

摘 要：nlme程序包是以廣義最小二乘法和線性混合效應(yīng)模型的基礎(chǔ)上研發(fā)的，能夠?qū)軟件進(jìn)行廣義線性和非線性混合的Meta分析。Nlme程序包能夠?qū)W(wǎng)狀Meta進(jìn)行分析，在此過程中要轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，這樣才能夠使其為對數(shù)值進(jìn)行之后運(yùn)算。本文主要介紹了R軟件nlme程序包的網(wǎng)狀Meta分析過程，并且詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的過程步驟。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)狀Meta；R軟件；nlme程序包；開發(fā)和應(yīng)用

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

1 引言（Introduction）

目前，網(wǎng)狀Meta分析在不斷的發(fā)展，基于此，越來越多的軟件被陸續(xù)研究及開發(fā)出來，運(yùn)算模型也逐漸進(jìn)入到人們的視野中，受到人們的密切關(guān)注，其中包括廣義線性模型。廣義線性模型的主要特點(diǎn)就是不強(qiáng)制性的改變數(shù)據(jù)的自然度量，并且GLM模型中的Y分布能夠以各種形式指數(shù)分布（要想詳細(xì)了解網(wǎng)狀Meta分析及廣義線性模型的讀者建議閱讀參考文獻(xiàn)[5]）。

nlme程序是基于S語言通過S-PLUS軟件實(shí)現(xiàn)混合效應(yīng)模型分析的一款軟件。所以，它不僅能夠進(jìn)行線性模型，還能夠進(jìn)行非線性混合效應(yīng)模型分析，nlme程序還能夠?qū)崿F(xiàn)Meta分析。本文就以《R軟件nlme程序包在網(wǎng)狀Meta分析中的應(yīng)用》文中的實(shí)例進(jìn)行分析。

2 軟件和程序包的安裝和加載（The installation and loading of the software and package）

要想研究網(wǎng)狀Meta分析對R軟件nlme程序包的開發(fā)和應(yīng)用，首先就要安裝R軟件，其安裝根據(jù)電腦提示步驟完成即可，本文使用的是R-3.0.1。完成上述步驟以后，安裝nlme程序包，安裝程序包的命令為：install.package（“nlme”），在程序包安裝過程中，會有一個對話框，選中對話框中的CRAN安裝，然后安裝成功，利用library命令完成加載步驟。那么，軟件和程序包就算是安裝和加載成功了[1]。

3 加載數(shù)據(jù)及預(yù)處理（Data loading and preprocessing）

（1）加載數(shù)據(jù)

實(shí)現(xiàn)R軟件nlme程序包中網(wǎng)狀Meta分析的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用主要是將因變量y變?yōu)樾ё兞?，把自變量x變?yōu)楦深A(yù)措施，之后根據(jù)干預(yù)措施進(jìn)行比較以此計算線性關(guān)系。本文中將y設(shè)置成log，將x設(shè)置成十三種藥物，并且將這些藥物之間進(jìn)行了相應(yīng)的對比和標(biāo)記[2]。

本文中具有3臂實(shí)驗，那么就要將數(shù)據(jù)中的3臂實(shí)驗分為2臂依次排列（詳見表1），加載數(shù)據(jù)的程序為：

Linedata<-Read.table（“D：Users＼Administrator＼Dsektop＼linedata.txt”，header=TRUE）

（2）轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)

線性模擬以前，要計算log和方差，那么就需要使用到metafor程序包[3]。轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)的步驟為：

其一，通過library（“metafor”）命令實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)包的加載和metafor程序包的安裝。

其二，計算效應(yīng)量或者因變量log，本例子為二分類數(shù)據(jù)，所以metafor程序包使用的是escalc命令。

其三，將變量的名稱進(jìn)行轉(zhuǎn)換，其代碼為：

Names（metadata）[8：9]<-c（“yi”，”vi”）

8：9表示的是8和9行分別對應(yīng)的數(shù)據(jù)集。

（3）標(biāo)示藥物

之后，要對metadata數(shù)據(jù)中的藥物進(jìn)行相應(yīng)的配對表示，運(yùn)用到lme（）函數(shù)中[4]，標(biāo)示藥物使用的命令程序為：

Mark<-paste（as.character（metadata l1），as.character（metadata l2））

（4）匯總數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)處理以前，要對之后進(jìn)行預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)和搜集[5]，其主要命令為：Totaldata<-cbind

（metadata，matrixdata，mark）

說明：kind表示序號；t1、r1表示干預(yù)組治療方案、例子總和；t2、r2表示對照組治療方案、例子總和；A-E表示十三種藥物中的五種都是原始數(shù)據(jù)；yi表示通過計算得出的研究組效應(yīng)量對數(shù)；vi表示通過計算得出的研究組方差；make表示藥物配對的標(biāo)記結(jié)果；本例子中的lme（）函數(shù)的最終數(shù)據(jù)集就是變量yi和mark。

4 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)狀Mata分析（Implementing the network meta-analysis）

在選取網(wǎng)狀meta分析功能軟件以前，要通過mtc.mode（）命令設(shè)置model，命令為：

model<-mtc.model（network，type="Consistency"，

n.chcain=3）[7]

其中yi-0+B+C+D+E是固定不變的，-的左邊表示效應(yīng)量，右邊表示13種藥物。對于自變量要設(shè)置n-1個啞變量，其他的用0表示。另外，還要將A換為0進(jìn)行計算，make表示藥物標(biāo)記。因為不同數(shù)據(jù)精準(zhǔn)計算的不同需求，有時候還要設(shè)置參數(shù)，包括算法、權(quán)重及相關(guān)性。運(yùn)行以上代碼之后進(jìn)行匯總，將A藥物作為例子，從而得出命令：summary（lme）。

網(wǎng)狀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析和內(nèi)涵為：

>summary（network）

Decription

[1]"MTC dataset：Example"

'Studie per treatment'

A B C D E

25 4 5 8 4

'Number of narmstudise'

2 arm 3 arm

52 12

5 繪制圖形（Drawing graphics）

最后一步就是通過R軟件的繪圖功能，繪制與數(shù)據(jù)結(jié)果相關(guān)的圖形[8]。下文中的圖形就是使用R軟件的形式保存的圖形。

（1）網(wǎng)狀關(guān)系圖

nlme程序包中并沒有繪制網(wǎng)狀關(guān)系圖的功能，那么就要通過R軟件進(jìn)行。

（2）相關(guān)圖形

nlme程序包繪制的圖形和命令有四種：其一，收斂診斷。其命令為gelman.plot（results）；具有十三個gelman plot，通過此命令顯示“par（mfrow=c（3，5）） nlme.plot（results，auto.layout=f）”其二，軌跡和密集。其命令為plot（results）；其三，森林。其命令為forest（results）；其四，網(wǎng)狀關(guān)系。其命令為plot（network）[9]。

6 結(jié)論（Conclusion）

網(wǎng)狀Meta分析在GLM中的運(yùn)用正在不斷的創(chuàng)新和突破，但是在比較方面還是存在一系列的問題，尤其是在圖形繪制方面，另外，其中還要添加一系列的一致性的參數(shù)。在進(jìn)行分析的時候，要先轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)。nlme程序包為Meta分析打開了全新的方式和思路，目前其還有許多需要完善的部分，比如一致性、異質(zhì)性的檢測等，其最大的缺點(diǎn)就是沒有檢測功能。社會在不斷的發(fā)展，nlme程序包也會不斷的完善，并且被廣泛應(yīng)用到Meta分析中。

參考文獻(xiàn)（References）

[1] Fu R，et al.Effectiveness and Harms of Recombinant Human Bone Morphogenetic Protein-2 in Spine Fusion：a Systematic Review and Meta-Analysis[J].Annals of Internal Medicine，2013，158（12）：890-902.

[2] Ten Broek R P，et al.Different Surgical Techniques to Reduce Post-Operative Adhesion Formation：a Systematic Review and Meta-Analysis[J].Human Reproduction Update，2013，19（1）：12-25.

[3] Ghooshkhanei H，et al.Risk Stratification and Prognosis Determination Using（18）F-FDG PET Imaging in Endometrial Cancer Patients：a Systematic Review and Meta-Analysis[J].Gynecologic Oncology，2014，132（3）：669-676.

[4] 張超，等.應(yīng)用R語言netmeta程序包實(shí)現(xiàn)網(wǎng)狀Meta分析[J].中國循證醫(yī)學(xué)雜志，2014（5）：625-630.

[5] 張超，玉明，曾憲濤.R軟件nlme程序包在網(wǎng)狀Meta分析中的應(yīng)用[J].中國循證醫(yī)學(xué)雜志，2014（3）：355-360.

[6] YI Yuexiong.網(wǎng)狀Meta分析圖形結(jié)果解讀[J].中國循證醫(yī)學(xué)雜志，2015（1）：103-109.

[7] 張超，徐暢，曾憲濤.網(wǎng)狀Meta分析中網(wǎng)狀關(guān)系圖的繪制[J].中國循證醫(yī)學(xué)雜志，2013，13（11）：1382-1386.

[8] 汪徐林，等.Stata軟件在網(wǎng)狀Meta分析中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)，2016，43（19）：1387-1391.

[9] 羅美玲，等.在R軟件中實(shí)現(xiàn)單個率的Meta分析[J].循證醫(yī)學(xué)，2013，13（3）：181-184.

作者簡介：

王鳳岐（1981-），男，本科，講師.研究領(lǐng)域：軟件工程.