reiv()
Via Clipboard
Analysis:
リスク比、オッズ比、リスク差、ハザード比、平均値差のメタアナリシス
Dependent package:
"metafor"
packneed=c("metafor") current=installed.packages() addpack=setdiff(packneed,rownames(current)) url="https://cran.ism.ac.jp/" if(length(addpack)>0){install.packages(addpack,repos=url)} if(length(addpack)==0){print("Already installed.")}
*青のボタンをクリックして、Rに戻って、Rエディタ中のVia Clipboardの#2のスクリプトを実行することによって、必要なパッケージがインストール済みかチェックし、未インストールの場合は自動でインストールする。（インターネット接続の環境が必要）。
Data:
データを一定の形式でExcelで用意する。解析実行の際には、データ範囲をコピーして、Rに戻り、Rエディタ中のVia Clipboardスクリプトの#1を実行してデータを読み込む。
Alteplase RCT リスク比 対照群 介入群 研究コード 総例数 アウトカム＋例数 総例数 アウトカム＋例数 ラベル author nc cpos nt tpos label IST-3 2012 1520 16 1515 104 Trial Year 研究 EPITHET 2008 50 0 53 4 Placebo 対照 ECASS II 1998 391 13 409 36 Alteplase 介入 ICH アウトカム Risk Ratio 効果指標 RR 略称（RR, OR, RD, HR) Alteplase RCT オッズ比 対照群 介入群 研究コード 総例数 アウトカム＋例数 総例数 アウトカム＋例数 ラベル author nc cpos nt tpos label IST-3 2012 1520 16 1515 104 Trial Year 研究 EPITHET 2008 50 0 53 4 Placebo 対照 ECASS II 1998 391 13 409 36 Alteplase 介入 ICH アウトカム Odds Ratio 効果指標 OR 略称（RR, OR, RD, HR) Alteplase RCT リスク差 対照群 介入群 研究コード 総例数 アウトカム＋例数 総例数 アウトカム＋例数 ラベル author nc cpos nt tpos label IST-3 2012 1520 16 1515 104 Trial Year 研究 EPITHET 2008 50 0 53 4 Placebo 対照 ECASS II 1998 391 13 409 36 Alteplase 介入 ICH アウトカム Risk Difference 効果指標 RD 略称（RR, OR, RD, HR) TACE RCT ハザード比 介入群 対照群 研究コード 総例数 総例数 効果指標値 標準誤差 ラベル author nt nc yi sei label Doffoel M 2008 62 61 -0.0726 0.1972 Author Year 研究 Lo CM 2002 40 40 -0.6931 0.245 BSC 対照 Llovet JM 2002 40 35 -0.755 0.4661 TACE 介入 Pelletier G 1998 37 36 -0.0834 0.2659 Death アウトカム Groupe dEtude 1995 50 46 -0.3425 0.2303 Hazard Ratio 効果指標 Pelletier G 1990 21 21 0.3946 0.343 HR 略称（RR, OR, RD, HR) アウトカム4： 平均値差 対照群 介入群 研究コード 総例数 平均値 標準偏差 総例数 平均値 標準偏差 ラベル author n2i m2i sd2i n1i m1i sd1i label Eriksson 1995 20 3.4 19 20 3.1 3 Author Year 研究 Styrud 2006 124 2.6 1.2 128 3 1.4 Appendectomy 対照 Turhan 2009 183 2.4 0.14 107 3.14 0.1 Antibiotics 介入 Vons 2011 119 3.04 1.5 120 3.96 4.87 Days in hospital アウトカム Mean Difference 効果指標 MD 略称（MD, SMD)
*青のボタンをクリックして、Excelに戻り、貼り付ける（Ctrl+V)と形式がわかる。 このデータを解析したい場合は、同様のコピー操作後、RでRエディタ中のVia Clipboardの#3のスクリプトを実行することで、 データを読み込み、下記のOperative scriptを実行させる。#1ではな#3のスクリプトです。
Output:
Forest plotとfunnel plot.
Operative script:
###Meta-analysis with metafor and reiv. source("http://zanet.biz/med/stat/ma/ma_with_metafor.R")
*Excelでデータ範囲を選択し、コピー操作（Ctrl+C)し、RでRエディタ中のVia Clipboardの#3のスクリプトを実行することで（#1ではない）、解析対象のデータを読み込んだ後、 青のボタンをクリックして、Rにもどり、Rエディタ中のVia Clipboardの#2のスクリプトを実行すると結果が表示される.
**上記のDataフィールドをコピーした場合には、コピー操作後に、Rに戻りRエディタ中のVia Clipboardのスクリプト#3を実行し、もう一度この画面に戻り、このOperative scriptフィールド内をすべて選択して、コピーして（青のボタンをクリック）、RでRエディタ中のVia Clipboardの#2のスクリプトを実行すると、複数のデータの解析結果が一度に表示される。