【摘要】 MetaDTA是一款對(duì)診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確性研究進(jìn)行Meta分析的在線、交互式應(yīng)用程序，該應(yīng)用程序調(diào)用R軟件中l(wèi)me4和shiny程序包實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析并建立交互式用戶界面。該應(yīng)用程序無(wú)需用戶了解任何有關(guān)統(tǒng)計(jì)和編程的知識(shí)，也無(wú)需安裝任何專業(yè)軟件，便于無(wú)專業(yè)統(tǒng)計(jì)知識(shí)的用戶使用。本文將重點(diǎn)介紹MetaDTA平臺(tái)診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確性的量化、結(jié)果可視化、交互式功能等，結(jié)合實(shí)例向用戶介紹該應(yīng)用程序的具體操作方法，旨在幫助相關(guān)研究人員完成診斷準(zhǔn)確性研究Meta分析、繪制匯總受試者工作特征（SROC）曲線、繪制納入研究質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果以及進(jìn)行敏感性分析。

【關(guān)鍵詞】 MetaDTA；診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確性研究；Meta分析；雙變量模型

【中圖分類號(hào)】 R 44 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0083

MetaDTA：an Online Application for Diagnostic Test Accuracy Meta-analysis

YANG Shuihua1，2，3，YAO Guiying4，TIAN Chen1，2，3，YAN Yilong1，2，3，LIU Jiayi1，2，3，WANG Jiajia5，TIAN Jinhui2，6，NIU Meng7*，GE Long1，2，3*

1.Department of Social Science and Health Management，School of Public Health，Lanzhou University，Lanzhou 730000，China

2.Key Laboratory of Evidence Based Medicine of Gansu Province，Lanzhou 730000，China

3.Evidence-based Social Science Research Center，School of Public Health，Lanzhou University，Lanzhou 730000，China

4.Jinan Maternal and Child Health Centre，Jinan 250000，China

5.First Clinical Medical College，Lanzhou University，Lanzhou 730000，China

6.Evidence-based Medicine Center，School of Basic Medical Sciences，Lanzhou University，Lanzhou 730000，China

7.Department of Radiology，the First Hospital of Lanzhou University，Lanzhou 730000，China

*Corresponding authors：NIU Meng，Attending physician；E-mail：nium09@lzu.edu.cn

GE Long，Professor；E-mail：gelong2009@163.com

YANG Shuihua and YAO Guiying are co-first authors

【Abstract】 MetaDTA is an online，interactive application for Meta-analysis of diagnostic test accuracy studies，which calls on the lme4 and shiny packages in R software to perform the statistical analyses and create an interactive user interface. The application does not require any knowledge of statistics and programming，nor does it require any specialized software to be installed，making it easy to use for users with no specialized statistical knowledge. In this paper，we will focus on the quantification of diagnostic test accuracy，visualisation of results and interactive functions of the MetaDTA platform，and introduce users to the specific operation of the application with examples，aiming to help relevant researchers to complete Meta-analysis of diagnostic accuracy studies，plot summary receiver operating characteristic（SROC） curves，draw the results of the evaluation of the quality of the included studies，and carry out sensitivity analysis.

【Key words】 MetaDTA；Diagnostic test accuracy；Meta-analysis；Bivariate model

及時(shí)準(zhǔn)確地診療疾病是臨床有效治療的前提。隨著對(duì)疾病的深入認(rèn)識(shí)、醫(yī)療技術(shù)的快速發(fā)展以及診斷方式的不斷增加，給診斷方式的最終選擇帶來(lái)了困難［1-2］。診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確性研究（diagnostic test accuracy，DTA）是指臨床上采取一種或多種診斷方式判斷研究對(duì)象是否患有某種疾病的試驗(yàn)，可為疾病的正確診斷和鑒別診斷提供重要依據(jù)，通常使用靈敏度、特異度等指標(biāo)來(lái)表示診斷試驗(yàn)的準(zhǔn)確性［2］。診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確性Meta分析（meta-analysis of diagnostic test accuracy，DTA-MA）可按照預(yù)定義的納入和排除標(biāo)準(zhǔn)明確DTA、考慮其靈敏度和特異度之間的相關(guān)性并使用雙變量模型綜合多個(gè)獨(dú)立研究的靈敏度和特異度，從而評(píng)估診斷試驗(yàn)的性能［3-4］。

并且DTA-MA的結(jié)果將以平均準(zhǔn)確點(diǎn)或匯總受試者工作特征（summary receiver operating characteristic，SROC）曲線的形式呈現(xiàn)。

1 MetaDTA平臺(tái)的簡(jiǎn)介

MetaDTA在線平臺(tái)（https：//crsu.shinyapps.io/MetaDTA/）是一款基于網(wǎng)絡(luò)使用統(tǒng)計(jì)軟件R以及軟件包Shiny和lme4進(jìn)行“點(diǎn)擊式”DTA-MA的交互式在線應(yīng)用程序。Shiny是一個(gè)允許R用戶創(chuàng)建具有交互式用戶界面的在線應(yīng)用程序的軟件包，lme4是一個(gè)擬合廣義線性混合效應(yīng)模型的軟件包，而MetaDTA則托管在shinyapps服務(wù)器上。任何用戶僅需擁有網(wǎng)絡(luò)和瀏覽器即可使用，無(wú)需事先了解HTML、JavaScript和CSS等在線開(kāi)發(fā)語(yǔ)言、無(wú)需任何專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件以及無(wú)需掌握任何有關(guān)統(tǒng)計(jì)或編碼的知識(shí)等，亦可計(jì)算靈敏度與特異度匯總估計(jì)值、繪制SROC曲線并進(jìn)行敏感性分析用以分析排除部分研究后對(duì)結(jié)果的影響。其中，診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確性的量化、結(jié)果可視化和交互式功能是該平臺(tái)用以完成DTA-MA的重要部分。

1.1 診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確性的量化

為了評(píng)估診斷試驗(yàn)的準(zhǔn)確性，需要將診斷試驗(yàn)與“金標(biāo)準(zhǔn)”進(jìn)行比較，便于將人群區(qū)分為所檢驗(yàn)疾病的健康或患病狀態(tài)。而用以將人群分為健康或患病的值稱為閾值或臨界值，閾值可通過(guò)在連續(xù)標(biāo)尺上滑動(dòng)滑塊更改健康和患病的均值與標(biāo)準(zhǔn)差測(cè)量得出，高于該值的患者被診斷為患有相關(guān)疾病，低于該值的患者被診斷為健康（圖1）。平臺(tái)假設(shè)閾值呈正態(tài)分布，閾值通常將疾病患者和健康患者的檢測(cè)值分布進(jìn)行分解，從而產(chǎn)生真陽(yáng)性（TP）、真陰性（TN）、假陽(yáng)性（FP）、假陰性（FN）4類不同的患者（圖2）。

靈敏度和特異度被用于評(píng)估診斷試驗(yàn)的準(zhǔn)確性，兩者會(huì)隨閾值的不同而變化，其關(guān)系可用以靈敏度為縱軸、1-特異度為橫軸作受試者工作特征（ROC）曲線體現(xiàn)，并且每條ROC曲線經(jīng)過(guò)左下角（特異度=1，靈敏度=0）和右上角（特異度=0，靈敏度=1），若左下角的點(diǎn)高于疾病和健康分布的閾值，檢測(cè)會(huì)將所有患者歸類為健康；若右上角的點(diǎn)低于疾病和健康分布的閾值，檢測(cè)會(huì)將所有患者歸類為患病（圖3）［3］。靈敏度和特異度說(shuō)明了檢測(cè)結(jié)果對(duì)真實(shí)疾病狀態(tài)的反映程度，但要全面了解檢驗(yàn)在臨床實(shí)踐中的應(yīng)用情況，還需要考慮受檢患者的實(shí)際患病率，即患病人數(shù)占檢測(cè)人數(shù)的百分比，患病率可滑動(dòng)滑塊改變并且ROC圖會(huì)隨之變動(dòng)（圖4）。與此同時(shí)，若靈敏度與特異度保持不變，陽(yáng)性預(yù)測(cè)值和陰性預(yù)測(cè)值亦會(huì)隨患病率的變化而變化（圖5）。

1.2 診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確性的結(jié)果可視化

對(duì)診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確性進(jìn)行Meta分析的結(jié)果以平均準(zhǔn)確點(diǎn)或SROC曲線的形式呈現(xiàn)，根據(jù)該曲線所繪制的ROC圖說(shuō)明了不同試驗(yàn)閾值的靈敏度和特異度是如何變化的。SROC曲線不僅可以通過(guò)95%的置信區(qū)間來(lái)表示平均點(diǎn)或曲線估計(jì)的不確定性、通過(guò)95%的置信區(qū)間來(lái)表示準(zhǔn)確性估計(jì)之間的異質(zhì)性，還可以利用“十字準(zhǔn)線”呈現(xiàn)SROC曲線中單個(gè)研究的靈敏度、特異度以及相關(guān)的置信區(qū)間［5］。并且用于DTA研究的Cochrane手冊(cè)、PRISMA和《醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)方法指南》等指導(dǎo)診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確性進(jìn)行Meta分析的文件均建議基于Meta分析的數(shù)據(jù)用SROC曲線呈現(xiàn)診斷試驗(yàn)的總體結(jié)果［6-8］。

SROC圖主要突出兩點(diǎn)，一是質(zhì)量評(píng)估，可同時(shí)呈現(xiàn)QUADAS-2（Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies，version 2）工具所有維度的質(zhì)量評(píng)估信息。QUADAS-2工具包含病例選擇、待評(píng)價(jià)試驗(yàn)、金標(biāo)準(zhǔn)、病例流程與進(jìn)展情況4個(gè)維度，并對(duì)每個(gè)維度進(jìn)行偏倚風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、對(duì)前3個(gè)維度進(jìn)行適用性評(píng)估［9］。MetaDTA平臺(tái)為在SROC圖中更好地呈現(xiàn)QUADAS-2工具評(píng)估4個(gè)偏倚風(fēng)險(xiǎn)維度、3個(gè)適用性維度和所有質(zhì)量評(píng)價(jià)的結(jié)果，將一個(gè)圓形分別分成4、3、7個(gè)等分，這些圓形在ROC圖中被用于代表單個(gè)研究并會(huì)根據(jù)其質(zhì)量評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)著色，以綠色表示偏倚風(fēng)險(xiǎn)/適用性低、紅色表示偏倚風(fēng)險(xiǎn)/適用性高、灰色表示偏倚風(fēng)險(xiǎn)/適用性不清楚［10］。因此，從SROC圖中可以得出3方面信息：確定哪些研究存在高偏倚風(fēng)險(xiǎn)或高適用性問(wèn)題、單個(gè)研究和匯總Meta分析結(jié)果的關(guān)系以及探索質(zhì)量較低或不確定的研究結(jié)果是否與質(zhì)量較高的研究結(jié)果存在系統(tǒng)性差異，這表明不同的質(zhì)量可能會(huì)導(dǎo)致異質(zhì)性。

二是研究權(quán)重百分比，可顯示每項(xiàng)研究對(duì)匯總Meta分析結(jié)果的相對(duì)貢獻(xiàn)。研究權(quán)重百分比的繪制是使用BURKE等［11］基于Fisher信息矩陣的分解，在多參數(shù)Meta分析模型中將參數(shù)估計(jì)的總方差矩陣分解為特定研究的貢獻(xiàn)，從而計(jì)算得出研究百分比權(quán)重。由于需要考慮靈敏度與特異度的估算，每項(xiàng)研究會(huì)對(duì)每個(gè)結(jié)局給予不同的權(quán)重，故而采用與SROC圖中坐標(biāo)軸一致的橢圓，并且橢圓的高度與寬度和雙變量Meta分析模型的研究權(quán)重百分比呈正比［12］。因此，在MetaDTA平臺(tái)的SROC圖中研究估計(jì)值顯示為黑色空心橢圓，其大小和形狀代表靈敏度和特異度的研究權(quán)重百分比，若在圖中觀察到所有的橢圓大小相似，則表明Meta分析中的研究權(quán)重相等；若觀察到橢圓出現(xiàn)在SROC圖中最左上角處，則通常不太精確且權(quán)重百分比較小。

1.3 診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確性的交互式功能

MetaDTA平臺(tái)是一個(gè)免費(fèi)且基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用程序，具有“點(diǎn)擊式”界面，便于用戶在不需要掌握統(tǒng)計(jì)軟件相關(guān)知識(shí)的前提下仍可較好地使用。該應(yīng)用程序是完全交互式的，一方面能夠支持從多個(gè)角度觀察數(shù)據(jù)，并且可以由多個(gè)圖層組成，從而使一個(gè)圖中可用于描述多種類型的分析，其中每個(gè)圖層只有在用戶選擇時(shí)才可見(jiàn)［13］。如點(diǎn)擊SROC圖中的特定研究點(diǎn)，會(huì)在圖下顯示該研究的作者、年份、靈敏度和特異度等信息，若用戶還選擇了靈敏度和特異度的研究權(quán)重以及協(xié)變量值，均可呈現(xiàn)。另一方面可以用作探索工具以及數(shù)據(jù)集分析，并為敏感性分析提供有用的信息。如用戶不僅可在SROC圖中選擇添加十字準(zhǔn)線，以探查每項(xiàng)研究的靈敏度與特異度的不確定性，還可將偏倚風(fēng)險(xiǎn)較高的研究從圖和分析中剔除，以評(píng)估其對(duì)Meta分析結(jié)果的影響。

1.4 MetaDTA平臺(tái)的頁(yè)面簡(jiǎn)介

MetaDTA的主頁(yè)包括6個(gè)頁(yè)面，分別是首頁(yè)（Home）、數(shù)據(jù)上傳（Load Data）、Meta分析（Meta-Analysis）、敏感性分析（Sensitivity Analysis）、患病率（Prevalence）、參考文獻(xiàn)（References）。其中，“首頁(yè)”提供MetaDTA平臺(tái)的功能導(dǎo)航與用戶指南、lme4程序包介紹（https：//CRAN.R-project.org/package=lme4）以及診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確性交互式計(jì)算工具（https：//crsu.shinyapps.io/diagprimer/）（圖6）；數(shù)據(jù)上傳、Meta分析和敏感性分析作為該平臺(tái)的主要功能，其操作流程將在下文進(jìn)行詳細(xì)介紹；“患病率”可根據(jù)Meta分析結(jié)果預(yù)測(cè)某一人群會(huì)出現(xiàn)TP、TN、FP、FN結(jié)果的例數(shù)，有助于為診斷試驗(yàn)準(zhǔn)確性結(jié)果提供臨床借鑒，其中，樹(shù)形圖1是以診斷試驗(yàn)是否陽(yáng)性劃分例數(shù)、樹(shù)形圖2以患病和健康人群劃分例數(shù)；“參考資料”提供MetaDTA所使用統(tǒng)計(jì)方法的參考文獻(xiàn)和開(kāi)發(fā)該平臺(tái)所調(diào)用的程序包。為了用戶能夠更好地使用MetaDTA平臺(tái)，本文將結(jié)合實(shí)例向用戶介紹該平臺(tái)的操作方法以便快速完成DTA-MA。

2 操作流程

2.1 數(shù)據(jù)上傳

“數(shù)據(jù)上傳”包含頁(yè)面左側(cè)操作欄和文件上傳（File Upload）、示例數(shù)據(jù)（Example datasets）與數(shù)據(jù)預(yù)覽（Data for Analysis）3個(gè)功能（圖7）。左側(cè)操作欄根據(jù)文件是否包含質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果和/或協(xié)變量數(shù)據(jù)勾選相應(yīng)選項(xiàng)并上傳文件（表1）；用戶可根據(jù)文件上傳選項(xiàng)的欄目標(biāo)題說(shuō)明設(shè)置數(shù)據(jù)文件格式；在示例數(shù)據(jù)處查看平臺(tái)示例數(shù)據(jù)集的相關(guān)信息，在數(shù)據(jù)預(yù)覽處對(duì)已上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行查看。

上傳數(shù)據(jù)的具體步驟如下：根據(jù)文件內(nèi)容勾選左側(cè)操作欄：勾選“File options”“Select example dataset”。選擇與上傳文件：點(diǎn)擊“Select”從本地文件夾選擇以“.xlsx”或“.csv”格式保存的數(shù)據(jù)并上傳。上傳完成后，“Select”下的藍(lán)色條會(huì)顯示“Upload complete”。

檢查數(shù)據(jù)：點(diǎn)擊“Data for Analysis”對(duì)上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)覽和檢查。本文將以Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Elderly（IQCODE）for the diagnosis of dementia within a secondary care setting一文數(shù)據(jù)為例（表2）對(duì)本平臺(tái)的操作進(jìn)行介紹［14］。

2.2 Meta分析

Meta分析頁(yè)面由左側(cè)操作欄和6個(gè)功能選項(xiàng)組成，左側(cè)操作欄包含SROC繪圖功能的選項(xiàng)（Options for SROC plot tab）和分析結(jié)果功能的選項(xiàng)（Options for Statistics tab）；6個(gè)功能選項(xiàng)分別是納入研究的準(zhǔn)確性結(jié)果（Study-level Outcomes）、SROC圖（SROC plot）、分析結(jié)果（Statistics）、參數(shù)估計(jì)結(jié)果（Parameter Estimates）、適用于RevMan的參數(shù)估計(jì)值（Parameters for RevMan）、森林圖（Forest Plots）。

“納入研究的準(zhǔn)確性結(jié)果”提供每項(xiàng)納入研究的靈敏度、特異度、靈敏度研究權(quán)重和特異度研究權(quán)重。

“SROC圖”中默認(rèn)選項(xiàng)有單個(gè)研究估計(jì)值（Data Points）、匯總估計(jì)值（Summary point）、95%置信區(qū)域（95% Confidence region）、95%預(yù)測(cè)區(qū)域（95% Predictive region）、靈敏度（Sensitivity）、特異度（Pecificity）、假陽(yáng)率（False Positive Rate）等可根據(jù)需要勾選（圖8）。如用戶選擇SROC曲線，同時(shí)可以選擇外延SROC曲線（Extrapolate SROC curve），但在大多數(shù)情況下應(yīng)避免外延；若用戶只想考慮單個(gè)研究的靈敏度與特異度的95%置信區(qū)間，可取消“Bivariate model options”的全部選項(xiàng)并勾選“Display 95% study level confidence intervals”的全部選項(xiàng)即可。

“分析結(jié)果”報(bào)告了納入研究匯總值的參數(shù)信息，用戶可根據(jù)需要在左側(cè)操作欄處勾選需要顯示的參數(shù)。該平臺(tái)默認(rèn)勾選靈敏度（Sensitivity）、特異度（Specificity）和假陽(yáng)率（False Positve Rate）等3個(gè)參數(shù)以制成表格?！皡?shù)估計(jì)結(jié)果”呈現(xiàn)了經(jīng)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)化靈敏度和特異度的雙變量正態(tài)分布，用以輔助建模時(shí)估計(jì)測(cè)試性能的不確定性（圖9）。

“適用于RevMan的參數(shù)估計(jì)值”可生成供RevMan軟件所需的參數(shù)估計(jì)值，便于用戶在ROC曲線空間中構(gòu)圖并將分析結(jié)果納入Cochrane系統(tǒng)評(píng)價(jià)中（圖10）。“森林圖”中分別呈現(xiàn)各項(xiàng)研究的靈敏度與特異度的森林圖（圖11）。

2.3 敏感性分析

敏感性分析的目的是探討用戶在分析中所作假設(shè)對(duì)結(jié)果的影響，其頁(yè)面內(nèi)容與Meta分析頁(yè)面相似，不同之處在于敏感性分析頁(yè)面的左側(cè)灰色框的底部增加了所選納入研究（Select studies to include）選項(xiàng)、SROC圖、分析結(jié)果。

“所選納入研究”可通過(guò)排除研究進(jìn)行敏感性分析，該區(qū)域僅需將排除研究不勾選即可（圖12）。

“SROC圖”中增添模型顯示（Select which model to display）的選項(xiàng)，用戶可根據(jù)需要自行選擇。MetaDTA平臺(tái)敏感性分析中的SROC圖已默認(rèn)勾選原始模型（Original model）和敏感性分析模型（Sensitivity analysis model），原始模型將所有研究以灰色在圖中呈現(xiàn)結(jié)果；敏感性分析模型將已勾選的研究以藍(lán)色和黑色在圖中呈現(xiàn)（圖13）。在圖中可以看到，排除這兩項(xiàng)研究對(duì)改變靈敏度和特異度的Meta分析估計(jì)值或SROC曲線本身影響不大，但是置信區(qū)域和預(yù)測(cè)區(qū)域略有擴(kuò)大，反映分析中的證據(jù)量較少?！胺治鼋Y(jié)果”中提供兩個(gè)表格，第一個(gè)是對(duì)所有研究進(jìn)行Meta分析的結(jié)果；第二個(gè)是對(duì)選定納入研究進(jìn)行敏感性分析的結(jié)果。

3 討論

本文提到MetaDTA是一個(gè)能夠支持無(wú)任何統(tǒng)計(jì)知識(shí)的用戶對(duì)DTA進(jìn)行Meta分析的免費(fèi)、交互式在線應(yīng)用程序，并結(jié)合案例詳細(xì)介紹了其操作步驟。針對(duì)這些內(nèi)容可以發(fā)現(xiàn)該應(yīng)用程序主要有三大優(yōu)勢(shì)：一是給無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)知識(shí)的用戶提供友好型界面，便于運(yùn)用雙變量模型進(jìn)行Meta分析；二是將大部分?jǐn)?shù)據(jù)與結(jié)果以交互式SROC圖的形式呈現(xiàn)，便于用戶從多個(gè)角度查看相關(guān)信息；三是以簡(jiǎn)單的交互方式進(jìn)行敏感性分析以評(píng)估假設(shè)對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響，便于節(jié)省用戶時(shí)間。

雙變量模型更適用于DTA進(jìn)行Meta分析［15］。為了在RevMan中正確使用雙變量模型對(duì)DTA進(jìn)行Meta分析，用戶需要在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析后將SROC參數(shù)值反饋到RevMan中才可以生成SROC圖。但使用專業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件和統(tǒng)計(jì)方法對(duì)于無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)知識(shí)的人來(lái)說(shuō)是非常困難的，而MetaDTA可通過(guò)既能由熟悉DTA-MA流程的統(tǒng)計(jì)學(xué)家與無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)知識(shí)的非統(tǒng)計(jì)學(xué)家使用，還能確保結(jié)果被正確解釋的優(yōu)勢(shì)解決這一問(wèn)題。SROC曲線通常是以靜態(tài)圖形的形式呈現(xiàn)，若Meta分析包含大量DTA，則特定研究的估計(jì)值可能因相互重疊導(dǎo)致SROC圖變得繁瑣且難以閱讀。交互式圖形是靜態(tài)圖形的替代方法，而MetaDTA不僅能夠以交互式功能支持用戶點(diǎn)擊特定研究的估計(jì)值并獲得相關(guān)詳細(xì)信息，還能在無(wú)法顯示更多信息的單圖問(wèn)題上生成多個(gè)交互式圖并以多個(gè)角度充分顯示。敏感性分析是確保Meta分析結(jié)果穩(wěn)健性的關(guān)鍵。但敏感性分析在研究假定條件對(duì)結(jié)果的影響這一過(guò)程是非常耗時(shí)的。比如，在RevMan中進(jìn)行敏感性分析時(shí)，每排除一項(xiàng)研究就需要重新運(yùn)行分析。而MetaDTA可通過(guò)勾選是否包含某研究以排除該研究并同時(shí)呈現(xiàn)結(jié)果與原始分析，便于節(jié)省時(shí)間并在圖表中更直觀地顯示被刪除研究對(duì)Meta分析結(jié)果的影響。

MetaDTA經(jīng)過(guò)多次更新已經(jīng)成為一個(gè)成熟的在線應(yīng)用程序，但仍有不足之處。比如，MetaDTA雖支持使用雙變量模型評(píng)估DTA，但不支持DTA進(jìn)行亞組分析與單變量元回歸，導(dǎo)致無(wú)法對(duì)兩個(gè)或多個(gè)DTA的Meta分析進(jìn)行比較。希望在未來(lái)的改進(jìn)中可以增加這些功能。

作者貢獻(xiàn)：楊水華查找資料、組織討論、撰寫(xiě)初稿；姚桂英整理資料、修改論文；晏毅龍、劉嘉藝、王佳佳整理資料、討論修改；田晨、田金徽、牛猛、葛龍負(fù)責(zé)論文選題、指導(dǎo)寫(xiě)作、修訂稿件、審查論文。

本文無(wú)利益沖突。

參考文獻(xiàn)

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（收稿日期：2024-03-13；修回日期：2024-06-18）

（本文編輯：賈萌萌）