WinBUGS软件实现诊断准确性试验Meta分析

陶圆，何倩，程里礼，付文杰，吴君怡，牛玉明，张超

WinBUGS软件实现诊断准确性试验Meta分析

陶圆1,2，何倩3，程里礼4，付文杰3，吴君怡3，牛玉明1,5，张超1

WinBUGS软件是一款基于Bayesian理论而研发的统计软件，因其具有直接准确的定位样本分布、结果解释更加可靠等优点，再结合WinBUGS软件全编程语言的灵活性的特点，使得其在各种数据统计分析中应用较为广泛。在诊断准确性试验Meta分析中同样适用，但其缺点在于无法独立绘制敏感度和特异度森林图和综合受试者工作特征曲线。本文以一组诊断准确性试验数据为例，展示WinBUGS软件完成诊断准确性试验Meta分析的操作过程。

WinBUGS 软件；贝叶斯理论；诊断准确性试验；Meta分析

1　WinBUGS简介与安装

WinBUGS软件是基于Bayesian理论[1]而研发的统计软件，因其具有直接准确的定位样本分布、结果解释更加可靠等优点，再结合WinBUGS软件全编程语言的灵活性的特点[2,3]，使其在各种数据统计分析中广泛应用，其中包括诊断准确性试验Meta分析[4,5]。

WinBUGS软件可从http：//www.mrc-bsu.cam. ac.uk/software/bugs/the-bugs-project-winbugs免费下载，当前版本为1.4.3，下载完成后，双击WinBUGS.exe，按提示进行安装。安装完成后需要进行注册激活相关功能，否则无法使用WinBUGS 1.4.3软件，其注册激活文件可从http：// www.mrc-bsu.cam.ac.uk/wp-content/uploads/WinBU GS14_immortality_key.txt下载。

2　WinBUGS实现诊断准确性试验Meta分析流程

本例采用的WinBUGS软件为1.4.3版本，其制作诊断准确性试验Meta分析流程与其他类型Meta分析制作基本相似，其中主要区别在于模块

与数据部分。本文将结合《应用R软件meta4diag程序包实现诊断准确性试验的Meta分析》[6]中的数据，应用WinBUGS软件[7]实现诊断准确性试验Meta分析基本操作流程做相关讲解。

2.1模型加载 在WinBUGS软件的操作中，我们首先需要对模型进行加载，具体代码（框1）与操作（图1）如下：

框1 诊断准确性试验Meta分析Bayesian模块

对于模型的加载，只需按照A-B-C三步依次执行，待D处出现“model is syntactical correct”字样，即提示模型加载完成。

图1　模型加载

2.2数据加载 数据加载与其他类型的Meta分析加载一致，但需要注意的是数据的排列格式，具体数据排列格式（表1）与加载（图2）如下：

表1　数据排列格式

图2　数据加载

对于数据加载部分，依次执行A-B两步后，若C处出现“data loaded”字样及D处“compile”控件激活，即提示数据加载成功。

2.3模型编译 该部分执行重点在于检验模型与数据的匹配性，当模型与数据相互对应时，方可执行下一步，否则需要检验模型或数据。该步骤具体操作（图3）：

上述图3操作，在执行A步骤之后，若B处出现“model compiled”字样以及C处两控件均处于激活状态，则提示模型编译成功。

2.4初始值加载 初始值加载与数据的加载操作基本相似，具体初始值（框2）及操作（图4）如下：

图3　模型编译

上述图4操作，依次执行A-B步骤，待C处出现“model is initialized”字样，则提示模型已经完成初始化。

框2 初始值设定

图4　加载初始值

图5　观测值设定步骤

2.5观测值设定 在运算之前，需要对最终观察值进行提前设定，其具体相关操作见图5。观测值设定，需要依次对每一个观测值进行手工添加设定，图5以“se”节点为例，依次执行A-B-C三步即可完成相应操作。本例观测节点依次为：se, sp, Pool_S, Pool_C, rho, sens.new, spec. new。

2.6迭代运算 WinBUGS软件采用迭代运算法则来推算结果。本例，我们采用50000次迭代，前10000次退火，来进行相应迭代运算。具体参数设置及操作（图6）如下：

上述操作依次执行A-B-C三步后，D处会出现“model is updating”字样，则提示模型正在进行相应设置的迭代运算；待迭代完成后，D处会“updatas took 85s”，提示迭代已完成且耗时85s，随后我们开始设置退火参数，即E处：beg为10001，提示从10001次开始汇总结果。

2.7结果汇总 在完成上述操作后，我们可以开始完成最后的结果展示，其相应操作（图7）如下：

图7中，A部分为需要展示节点名称，其中本例展示全部节点，故选取“*”；B控件为展示最终结果（框3），其他控件主要为绘制轨迹图、历史图、密度图、自相关图以及相应节点的迭代运算中间值，有兴趣操作者可自行尝试。

上述结果，保留四位有效小数，sens.new与spec.new为最终敏感度与特异度[8,9]。上述模型为“标准”模型，其适合于常规的数据，且使用较为广泛。除此之外，在考虑到原始数据的分布、数据间相互影响等因素，我们会依据上述模型来进行相应修正，如：log-log分布与t-分布使用、方差-协方差调整、岭回归模型及混合正态模型介入以及对缺失值与回归系数调整等，都将会进一步优化结果，提高证据的可靠性[10,11]。

图6　迭代参数设置图

图7　设定结果展示图

3　结语

框3 结果展示

基于Bayesian理论对结果的精确估计以及其代码编写的灵活性等优点，使得WinBUGS软件在各种数据统计中的应用较为广泛，但在具体操作前，我们需要考虑相关数据相关特征以及熟练地使用Bayesian的相关理论与编程语言，方可准确制定相应的Bayesian模型，把握结果的可靠性。与此同时，由于该软件其绘图功能仍然存在缺陷，因此其对于诊断准确性试验Meta分析的敏感度和特异度的森林图[12,13]、综合受试者工作特征曲线图的绘制及曲线下面积的计算[14,15]需要依赖于外界软件的相关功能，如R软件，其绘制方案在本诊断准确性试验Meta分析软件系列前章节中有相关讲解[16,17]，故此处就不再赘述。Bayesian理论在统计学方面具有无可比拟的优势，相信WinBUGS软件在诊断准确性试验 Meta分析中有广阔的发展前景。

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本文编辑：姚雪莉

Meta-analysis of diagnostic test accuracy realized by applying WinBUGS software

TAO Yuan*, HE Qian, CHENG LI-li, FU Wen-jie, WU Jun-yi, NIU Yu-ming, ZHANG Chao.
*Center for Evidence-Based Medicine and Clinical Research, Taihe Hospital, Hubei University of Medicine, Shiyan 442000, China.

ZHANG Chao, Email: zhangchao0803@126.com

WinBUGS software based on Bayesian theory is developed for statistics. It can locate sample distribution directly and precisely and the result can be explained more reliably. Because of those advantages combined with the flexibility of whole programming language, WinBUGS software is broadly applied to various statistics analyses. It is always used for diagnostic test accuracy (DTA) similarly, but it can’t draw forest plots for sensitivity and specificity. The procedure of accomplishment of DTA Meta-analysis using WinBUGS software was displayed taken a group of DTA Meta-analysis data as example in this article.

WinBUGS software; Bayesian theory; Diagnostic test accuracy; Meta-analysis

R4

A

1674-4055(2016)10-1159-03

湖北省教育厅重点项目(D20142102)

1442000 十堰,十堰市太和医院(湖北医药学院附属医院)循证医学中心;2442000 十堰,湖北医药学院医学影像学12级;3442000 十堰,湖北医药学院口腔医学院12级;4750000 银川,宁夏医科大学总医院肝胆外科;5442000 十堰,十堰市太和医院(湖北医药学院附属医院)口腔科

张超,E-mail：zhangchao0803@126.com

10.3969/j.issn.1674-4055.2016.10.03