我们知道 Review Manager，也就是常说的 RevMan，是 meta 分析最经典的软件。RevMan 主要对二分类变量和连续变量进行 meta 分析，合并两组的 OR 、RR、RD 以及两组的均数差和标准化均数差。
今天，我们就来看看 RevMan 是怎么做 meta 分析的。以最常见的干预性研究为例。假设我们想合并某干预措施的治疗效果，结局指标是痊愈与否，对检索到的 5 篇文献，进行数据提取。对于二分类变量，一般需要结局发生人数和总人数，而对于连续变量，则需要提取两组的均数、标准差、总人数，另外常以第一作者姓氏的拼音和发表年限标识某项研究。
RevMan 的下载和安装，咱们就不细说了，最简单的方法百度啊。接下来，双击安装好的 RevMan，出现欢迎界面。单击左上角的 File，通过 New 开始一项新的 meta 分析。
可以看到 RevMan 列出主要的 5 项功能，前两项较为常用。第一项为 Intervention review，因为最开始 meta 分析主要集中在 RCT，其实现在只要是二分类变量和连续变量都可以用第一项进行 meta 分析。第二项的 Diagnostic test 为诊断试验的 meta 分析。因为我们的示例是两组二分类变量，这里选第一项。
选择相应的模块后，可以进行描述。比如干预措施是什么，关心的疾病是什么。
接下里就开始重头戏了。
第一步，添加纳入的研究。单击 Studies and Referemces 左侧的钥匙样按钮，展开下拉选项。选中 References to studies，单击右键，在弹出的菜单中选择 Add Study。
在弹出的 New Study Wozard 页面中，在 Study ID 填入研究名称，一般为文章第一作者的姓氏拼音和发表年限，如 Liu 2005，点击 Finish 完成研究的添加。重复该过程，添加其他研究。
第二步，添加比较，右键单击 Data and analyses，在弹出的菜单中选择第一项 Add Comparison。
在弹出的 New Comparison Wizard 页面，对两组进行命名，比如试验组 vs 对照组，或者 Experimnetal vs Control。点击 Finish 完成添加比较。
第三步，添加结局指标。在添加的 Experimnetal vs Control 下方有 Add Outcome 选项，单价该选项，弹出 New Outcome Wizard。
在弹出的 New Outcome Wizard 页面，选择数据类型，这里选择二分类变量，如果是对两组连续变量进行 meta，则选择第二项。
也可以对结局指标进行描述，比如治愈、好转等。点击 Finish 完成添加结局指标。
第四步，添加结局指标数据，点击下图绿色加号的图标，可弹出 New Study Data Wizard，选择进行 meta 分析的研究，将每个研究试验组和对照组的痊愈人数和总人数填入相应位置。
第五步，选择效应量和统计模型。点击表格上方的 OR，可在 OR、RR 和 RD 之间切换效应量。点击表格上方的 FE，可在固定效应模型和随机效应模型之间切换。
第六步，导出森林图、漏斗图等。
终于出结果了，森林图是对 meta 分析的汇总结果，最后一列是将效应量 OR 及其区间图形化了，每条短横线代表相应研究 OR 的置信区间，短横线上的黑色方块为 OR 的点估计。Total 一行则是合并后的结果，也就是 meta 分析的结果。
点击表格上方的森林图图标，弹出 Forest Plot，在 Forest Plot 左下方有另存的选项，点击该选项，可将森林图保存为不同格式的文件。漏斗图主要考察是哦福有发表偏倚，保存同森林图。
