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En el indicador Stata, escriba Después de instalar este archivo, escriba spinstmais para obtener todos los comandos escritos por el usuario discutidos en esta colección, excepto los comandos enumerados en el apéndice. Las instrucciones sobre cómo obtener esos comandos se dan en el apéndice. Si hay algún mensaje de error después de escribir spinstmais. Siga las instrucciones en la parte inferior de la salida para completar la descarga. Para instalar los conjuntos de datos que se utilizaron en el Meta-Analysis en Stata. Tipo Si no tiene una conexión a Internet desde Stata, puede descargar uno de los siguientes archivos: Formato PKZIP, 25 K Unix tar. Z formato 35 K Le sugerimos que cree un nuevo directorio y copie los materiales allí. Stata Press, una división de StataCorp LP, publica libros, manuales y revistas sobre Stata y temas de estadísticas generales para investigadores profesionales de todas las disciplinas. Contáctenos Stata Press 4905 Lakeway Drive College Station, TX 77845, EE. UU. LinksState: Análisis de Datos y Software Estadístico Jonathan AC Sterne, Universidad de Bristol Ross J. Harris, Universidad de Bristol Roger M. Harbord, Universidad de Bristol Thomas J. Steichen, RJRT Stata no tiene un comando de metanálisis. Los usuarios de Stata, sin embargo, han desarrollado un excelente conjunto de comandos para realizar metanálisis. En 2016, Stata publicó Meta-Analysis en Stata: Una colección actualizada del Stata Journal, segunda edición. Que reunió todos los artículos de Stata Journal sobre el metanálisis. Este libro está disponible para su compra en stata-press / books / meta-analysis-in-stata /. Los siguientes comandos de metanálisis se describen en Meta-Analysis en Stata: Una colección actualizada de Stata Journal, Second Edition. 1. metan metan es el comando principal del metanálisis de Stata. Su última versión permite al usuario ingresar las frecuencias de las celdas de la tabla 2 veces 2 para cada estudio (para resultados binarios), la media y desviación estándar en cada grupo (para los resultados numéricos) o la estimación del efecto y el error estándar de cada estudio . Proporciona una gama completa de métodos para metanálisis, incluyendo el metanálisis inverso-variable y ponderado, y crea nuevas variables que contienen la estimación del efecto del tratamiento y su error estándar para cada estudio. Estas variables pueden utilizarse como entrada para otros comandos de metanálisis de Stata. Los metanálisis se pueden realizar en subgrupos usando la opción by (). Todos los cálculos de metanálisis disponibles en metan se basan en métodos estándar, cuya descripción se puede encontrar en el capítulo 15 de Deeks, Altman y Bradburn (2001). La versión del comando metan que usó los gráficos de Stata 7 ha sido renombrada como metan7 y se descarga como parte del paquete metan actualmente disponible en el archivo SSC. El archivo de ayuda más reciente para metan proporciona varios ejemplos que se pueden hacer clic en el uso del comando. 2. labbe labbe dibuja una gráfica de LrsquoAbbe para los datos del evento (proporciones de éxitos en los dos grupos). Metaan metaan realiza metanálisis sobre estimaciones de efectos y errores estándar. Se incluyen la probabilidad de perfil y la estimación de permutación, dos algoritmos no disponibles en metan. 4. metacum metacum realiza meta-análisis acumulativos y grafica los resultados. 5. metap metap combina p-valores utilizando el método de Fisherrsquos, Edgingtonrsquos método aditivo, o Edgingtonrsquos método de curva normal. Fue lanzado en 1999 como comando de la versión 6 (ningunos gráficos) y fue puesto al día por último en 2000. Requiere que el usuario entre un p-valor para cada estudio. 6. metareg metareg realiza una meta-regresión. Se publicó por primera vez en 1998 y se ha actualizado para tener en cuenta las mejoras en las instalaciones de estimación de Stata y los recientes desarrollos metodológicos. Requiere que el usuario introduzca la estimación del efecto del tratamiento y su error estándar para cada estudio. 7. Metafunnel metafunnel trama parcelas de embudo. Fue lanzado en 2004 y utiliza Stata 8 gráficos. Requiere que el usuario introduzca la estimación del efecto del tratamiento y su error estándar para cada estudio. 8. confunnel confunnel trama tramas de embudo con contorno mejorado. El comando ha sido diseñado para ser flexible, permitiendo al usuario agregar características adicionales a la trama de embudo. 9. metabias metabias proporciona pruebas estadísticas para la asimetría del diagrama de embudo. Fue lanzado por primera vez en 1997, pero se ha actualizado para proporcionar las pruebas propuestas recientemente que mantienen un mejor control de la tasa de falsos positivos que los disponibles en el comando original. 10. metatrim metatrim implementa el método ldquotrim y fillrdquo para ajustar el sesgo de publicación en parcelas en embudo. Requiere que el usuario introduzca la estimación del efecto del tratamiento y su error estándar para cada estudio. 11. extfunnel extfunnel implementa una nueva gama de aumentos de superposición en el diagrama de embudo para evaluar el impacto de un nuevo estudio en un meta-análisis existente. 12. metandi y metandiplot metandi facilita el ajuste de modelos de regresión logística jerárquica para el metanálisis de los estudios de precisión de la prueba diagnóstica. Metandiplot produce una gráfica del ajuste del modelo por metandi. 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Configuración de la red La configuración de la red importa datos de un conjunto de estudios que informan de datos de recuento (eventos, número total) o cuantitativos (media, desviación estándar, número total) para dos o más tratamientos. 18. importación de red de importación de red importa un conjunto de datos ya formateado para el meta-análisis de red. 19. La tabla de red de la tabla de la red tabula los datos del meta-análisis de la red. 20. patrón de red patrón de red muestra qué tratamientos se utilizan en qué estudios. 21. mapa de red mapa de red dibuja un mapa de una red que es, muestra qué tratamientos se comparan directamente con otros tratamientos y aproximadamente cuánta información está disponible para cada tratamiento y para cada comparación de tratamiento. 22. convertidor de conversión de red de red convierte entre los tres formatos descritos en el archivo de ayuda para la red. 23. Consulta de red La consulta de red muestra la configuración de red actual. 24. network unset network unset elimina la configuración de red actual. 25. meta meta de la red meta define un modelo para ser apropiado: el modelo de consistencia o el modelo de inconsistencia de interacción diseño-por-tratamiento. 26. el rango de la red el rango de la red clasifica los tratamientos después de que un metanálisis de la red ha sido adecuado. 27. La red lateral de la red lateral se ajusta al modelo de división de nodos de Dias et al. (2010). 28. El bosque de la red forestal de la red dibuja un diagrama del bosque de los datos del meta-análisis de la red. 29. networkplot networkplot traza una red de intervenciones utilizando nodos y aristas. 30. netweight netweight calcula todos los tamaños directos de efectos secundarios con sus variaciones, crea la matriz de diseño y estima la contribución porcentual de cada comparación directa a las estimaciones de resumen de red y en toda la red. 31. ifplot ifplot identifica todos los bucles triangulares y cuadráticos en una red de intervenciones y estima los factores de inconsistencia respectivos y sus incertidumbres. 32. netfunnel netfunnel traza un diagrama de embudo ajustado por comparación para evaluar los efectos de pequeños estudios dentro de una red de intervenciones. 33. intervalplot intervalplot traza los tamaños de efecto estimados y sus incertidumbres para todas las comparaciones pairwise en un meta-análisis de red. 34. netleague netleague crea una tabla de liga mostrando en las células fuera de la diagonal los efectos relativos del tratamiento para todas las posibles comparaciones pairwise estimadas en un metanálisis de red. 35. sucra sucra da la superficie bajo los porcentajes acumulados de las curvas de clasificación y rangos medios, y produce rankogramas (gráficos lineales de las probabilidades versus rangos) y gráficos de acumulación (gráficos lineales de las probabilidades acumuladas versus rangos) para todos los tratamientos en una red de Intervenciones. 36. mdsrank mdsrank crea la matriz al cuadrado que contiene los tamaños de efecto relativo pairwise y traza los valores resultantes de la dimensión única para cada tratamiento. 37. clusterank clusterank realiza un análisis de clúster jerárquico para agrupar los tratamientos competidores en grupos significativos. 38. glst glst calcula un modelo de regresión logarítmica lineal dosendashresponse utilizando mínimos cuadrados generalizados para la estimación de tendencias de estudios epidemiológicos resumidos de respuesta a dosis única o múltiples. La salida de este comando puede ser útil para derivar efectos de resumen y sus errores estándar para su inclusión en metanálisis de dichos estudios. 39. metamiss metamiss realiza meta-análisis con resultados binarios cuando algunos o todos los estudios tienen datos faltantes. 40. sem y gsem Describe cómo ajustar modelos de metanálisis de efectos fijos y aleatorios utilizando los comandos sem y gsem, introducidos en Stata 12 y 13, respectivamente, para el modelado de ecuaciones estructurales. 41. metacumbounds metacumbounds proporciona valores z, p-valores y límites Lan-DeMets obtenidos a partir de meta-análisis de efectos fijos o aleatorios. Traza los límites y los valores z a través de un proceso. 42. metasim metasim simula un número determinado de nuevos estudios basados ​​en las estimaciones obtenidas de un meta-análisis preexistente. 43. metapow metapow implementa un enfoque para estimar la potencia de un estudio recién simulado generado por el uso del programa metasim. 44. metapowplot metapowplot estima la potencia de un metanálisis actualizado incluyendo un nuevo estudio y traza cada valor frente a un rango de tamaños de muestra. Los siguientes comandos están documentados en el Apéndice: 45. metacurve metacurve modela una respuesta en función de una covariable continua, ajustándose opcionalmente para otras variables especificadas por adjust (). 46. ​​metannt metannt pretende facilitar la interpretación de los metanálisis de los datos binarios, presentando en términos absolutos el tamaño del efecto de intervención, como el número necesario para tratar (NNT) y el número de eventos evitados (o añadidos) por 1.000. El usuario introduce parámetros de diseño, y metannt utiliza el comando metan para calcular las estadísticas requeridas. Este comando está disponible como parte del paquete metan. Metaninf metaninf es un puerto del comando metainf para usar metan como su motor de análisis en lugar de meta. Fue lanzado en 2001 como un comando de la versión 6 usando gráficos de la versión 6 y fue puesto al día por último en 2004. Requiere que el usuario proporcione la entrada en la forma requerida por metan. 48. midas midas proporciona rutinas estadísticas y gráficas para llevar a cabo el meta-análisis del rendimiento de la prueba diagnóstica en Stata. 49. metalr metalr representa las relaciones de probabilidad positiva y negativa en las pruebas de diagnóstico. Puede hacer meta-análisis estratificado de estimaciones individuales. El usuario debe proporcionar las estimaciones de efecto (log positivo ratio de verosimilitud y log negativa likelihood ratio) y sus errores estándar. Los comandos meta y metareg se utilizan para cálculos internos. Este es un comando de la versión 8 lanzado en 2004. 50. metaparm metaparm realiza metanálisis y calcula intervalos de confianza y valores p para las diferencias o relaciones entre los parámetros para diferentes subpoblaciones de los datos almacenados en el formato parmest. 51. metaeff metaeff es un comando de pre-procesamiento para el metanálisis y un compañero de metaan que calcula los tamaños de efecto y sus errores estándar. Nota: Puede haber comandos que aparecieron en el Stata Journal después de la publicación de Meta-Analysis en Stata: Una colección actualizada del Stata Journal, segunda edición. Para obtener una lista completa de comandos de metanálisis, escriba search meta en Stata. Referencia Deeks, J. J. D. G. Altman y M. J. Bradburn. 2001. Métodos estadísticos para examinar la heterogeneidad y combinar los resultados de varios estudios en metanálisis. En Revisiones Sistemáticas en Cuidado de la Salud: Meta-Análisis en Contexto, 2ª Edición. Ed. M. Egger, G. Davey Smith y D. G. Altman. Londres: BMJ. Dias, S. N. J. Welton, D. M. Caldwell y A. E. Ades. 2010. Comprobación de la consistencia en el metanálisis de comparación de tratamiento mixto. Estadísticas en Medicina 29: 932ndash944.