應(yīng)用R軟件bamdit程序包實(shí)現(xiàn)診斷準(zhǔn)確性試驗(yàn)的Meta分析

王權(quán)，何倩，吳君怡，陶?qǐng)A，張超，牛玉明，

應(yīng)用R軟件bamdit程序包實(shí)現(xiàn)診斷準(zhǔn)確性試驗(yàn)的Meta分析

王權(quán)1，何倩2，吳君怡2，陶?qǐng)A3，張超4，牛玉明1，4

隨著醫(yī)療確診手段多樣化，如何選取優(yōu)質(zhì)的診斷工具顯得尤為重要，診斷準(zhǔn)確性試驗(yàn)（diagnostic test accuracy，DTA）Meta分析就為評(píng)價(jià)與獲取優(yōu)質(zhì)診斷工具提供了重要的證據(jù)支持。當(dāng)前運(yùn)用貝葉斯理論框架進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析的方法已逐漸被方法學(xué)家接受，其中R軟件bamdit程序包就是在運(yùn)用貝葉斯理論進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算并結(jié)合R軟件優(yōu)質(zhì)繪圖功能專門應(yīng)用于DTA Meta分析制作程序包之一。該程序包簡(jiǎn)化貝葉斯復(fù)雜而繁瑣參數(shù)設(shè)置過(guò)程，同時(shí)提供亞組分析與相應(yīng)圖形繪制功能。與meta4diag程序包和HSROC程序包相比，bamdit程序包功能更為全面且操作更加簡(jiǎn)潔，更適合初學(xué)者掌握與使用。

DTA Meta分析；bamdit程序包；meta4diag程序包；HSROC程序包；R軟件

疾病診斷是患者確保獲取正確及恰當(dāng)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源導(dǎo)向標(biāo)。隨著醫(yī)療條件優(yōu)越化及確診手段多樣化，如何選取優(yōu)質(zhì)的診斷工具顯得十分重要，診斷準(zhǔn)確性試驗(yàn)（DTA）Meta分析［1］就為評(píng)價(jià)與獲取優(yōu)質(zhì)診斷工具提供了重要的證據(jù)支持。基于方法學(xué)不斷更新與完善，DTA Meta分析已不再局限于頻率學(xué)派，而逐漸傾向于貝葉斯學(xué)派［2］。

R軟件bamdit程序包基于R軟件平臺(tái)運(yùn)用貝葉斯理論框架構(gòu)建專門用于DTA Meta分析程序包。盡管，已有相關(guān)研究［3］該程序包（V-1.1.1）的操作做相關(guān)介紹，但基于R軟件更新快這一特點(diǎn)，其中bamdit程序包的變化較大，代碼操作更為簡(jiǎn)潔，多功能性圖形繪制被添加，結(jié)果解讀更加簡(jiǎn)便等功能均被優(yōu)化。本文將以Walusimbi等發(fā)表的文章［4］中的GeneXpert組的數(shù)據(jù)為例，來(lái)演示R軟件bamdit程序包（V-2.0.1）更新后實(shí)例操作，同時(shí)，本文將就基于R軟件平臺(tái)運(yùn)用貝葉斯理論［5］框架下專用于DTA Meta分析的程序包［3，6］功能作相關(guān)匯總分析，以便于操作選取與使用。

1 bamdit程序包在DTA Meta分析中應(yīng)用

1.1bamdit程序包簡(jiǎn)介及其安裝加載 bamdit程序包由Pablo Emilio Verde和Arnold Sykosch研發(fā)，目前，最新更新時(shí)間為：2015-07-08，最新版本：V-2.0.1。該程序包的研發(fā)簡(jiǎn)化了貝葉斯模型對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)知識(shí)方面要求，同時(shí)，優(yōu)化了貝葉斯SROC曲線圖的繪制及曲線圖面積的計(jì)算，其也避免了變量及相關(guān)性參數(shù)的邊緣估計(jì)等復(fù)雜性問(wèn)題。該程序在貝葉斯理論框架下，采用雙變量混合隨機(jī)效應(yīng)模型［7］來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)處理，其中對(duì)于貝葉斯理論的相關(guān)參數(shù)的設(shè)定，程序包自身已設(shè)定完成，因此操作者無(wú)需對(duì)貝葉斯理論參數(shù)進(jìn)行人工限定。在使用程序包之前，操作者對(duì)程序包進(jìn)行安裝與加載，其命令如下：

值得注意的是，bamdit程序包的計(jì)算內(nèi)核是通過(guò)JAGS（Just Another Gibbs Sampler）軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)的，因此在使用時(shí)還需事先安裝JAGS軟件，JAGS軟件當(dāng)前最新版本為4.0.0，下載地址為：http：//sourceforge.net/projects/mcmc-jags/files/。

1.2數(shù)據(jù)加載 首先，在數(shù)據(jù)加載之前，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式排列。該程序包的數(shù)據(jù)排列格式十分嚴(yán)格，其前4列必須依次為：tp、n1、fp及n2（具體描述見表1），這與以前的V-1.1.1版本有所差別。

上述數(shù)據(jù)排列完成后，儲(chǔ)存在桌面的Rwork文件中的bamditdata.txt文本中。隨后，開始進(jìn)行數(shù)據(jù)加載，具體命令如下：

data＜-read.table（"C：\Users\Administrator\ Desktop\Rwork\bamditdata.txt"，header=TRUE，sep= ""，na.strings="NA"， dec="."， strip.white=TRUE）

1.3數(shù)據(jù)分析 該程序包通過(guò)調(diào)用JAGS軟件運(yùn)用貝葉斯統(tǒng)計(jì)理論來(lái)實(shí)現(xiàn)DTA Meta分析。在使用該程序包時(shí)，我們只需要對(duì)其內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，其中就需要使用metadiag（）命令來(lái)實(shí)現(xiàn)，具體命令與模型屬性如下：

表1　數(shù)據(jù)排列表

表2　m1的輸出結(jié)果

其中，re表示結(jié)果模型的隨機(jī)效應(yīng)分布選取值，可選參數(shù)有”nomal”（雙變量模型正態(tài)分布）和”sm”（尺參混合性分布） ，此處分別建立了m1和m2兩個(gè)分布模型，表2給出了m1的輸出結(jié)果；link為模型中連接函數(shù)，可選”logit”及”cloglog”，默認(rèn)值為logit；nr.chains為鏈數(shù)目，默認(rèn)值為5條，本例為3條；nr.iterations為迭代次數(shù)，默認(rèn)值為1000次，本例為50000次；nr.burnin為退火次數(shù)，默認(rèn)值為500次，本例為10000次；nr.thin為步長(zhǎng)，默認(rèn)值為1，本例為10。

與之前V-1.1.1版本相比，兩者的結(jié)果存在較小差異，這可能是基于兩者先驗(yàn)信息設(shè)定、迭代次數(shù)及退火次數(shù)等參數(shù)設(shè)定不同而導(dǎo)致結(jié)果偏差，但不影響數(shù)據(jù)的真實(shí)性。

1.4圖形繪制

1.4.1貝葉斯SROC曲線圖 在繪制曲線下面積（Bayesian Area Under the Curve，BAUC）圖形（圖1）時(shí)，其相應(yīng)的結(jié)果（表3）也會(huì)自動(dòng)被給出。貝葉斯SROC曲線圖繪制命令如下：

1.4.2不同分布模型的BSROC比較 為了進(jìn)一步比較兩種模型的差異，該程序包還提供了同時(shí)繪制兩用不同參數(shù)模型的BSROC圖（圖2），以便于操作者對(duì)模型選取提供參考依據(jù)。與之前V-1.1.1版本相比，最新版本添加了亞組分析功能，并可對(duì)分組的顏色參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，此處為默認(rèn)值，藍(lán)色表示1組，紅色表示2組，本處以Mark變量為亞組分析依據(jù)，具體代碼如下：

圖1　 貝葉斯SROC曲線圖

圖2　 不同分布模型的BSROC比較圖

表3　SROC可信區(qū)間分布結(jié)果匯總表

plotcompare （m1， m2， data， group = factor（data$Mark））

1.4.3靈敏度和特異度森林圖 為了更好的顯示各研究間效應(yīng)分布概況，森林圖常常會(huì)被運(yùn)用其中。本處還依據(jù)Mark變量提供相應(yīng)的亞組分析，具體代碼如下：

plotw（m=m1， group=factor（data$Mark））

值得注意的是，上述命令的需要對(duì)metadiag（）函數(shù)中參數(shù)“re”與“split.w”分別設(shè)定為“sm”與“TRUE”方可執(zhí)行森林圖（圖3）的繪制。

1.4.4其他圖形繪制 除上述3中圖形外，該程序包還提供了一下3種圖形繪制功能，其具體命令如下（表4），圖形操作者自行繪制即可。

2 貝葉斯程序包功能匯總與對(duì)比

目前，基于R軟件運(yùn)用貝葉斯理論框架制作DTA Meta分析程序常見有：meta4diag程序包［6］、bamdit程序包［3］及HSROC程序包［3］，三者的功能分區(qū)基本相似，均可以滿意當(dāng)前DTA Meta分析的需要，但實(shí)際操作差異較大。基于貝葉斯理論而言的程序包，無(wú)疑是統(tǒng)計(jì)合并的一大特色，然而其對(duì)操作者的貝葉斯理論要求較高。如表5所示，相對(duì)于meta4diag程序包與bamdit程序包而言，HSROC程序包初始值的設(shè)定遠(yuǎn)較前兩者復(fù)雜及繁瑣，且只能通過(guò)手動(dòng)設(shè)定方能執(zhí)行命令運(yùn)算。bamdit程序包使用雙變量混合隨機(jī)效應(yīng)模型［7］，以通過(guò)JAGS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理運(yùn)算，同時(shí)，其還給予相應(yīng)亞組分析，這使得該程序包較其他兩程序包而言，具有顯著優(yōu)勢(shì)。相對(duì)而言，HSROC程序包對(duì)于初始值設(shè)定較為原始與靈活，適合于具有一定貝葉斯理論基礎(chǔ)的操作者使用。對(duì)于初學(xué)者而言，建議使用bamdit程序包來(lái)制作DTA Meta分析。

圖3　靈敏度和特異度森林圖

表4　 其他圖形繪制命令表

表5　貝葉斯程序包功能對(duì)比表

3 結(jié)語(yǔ)

DTA Meta分析所采用方法，通常分為頻率學(xué)派與貝葉斯學(xué)派。貝葉斯學(xué)派使用合理往往對(duì)參數(shù)估計(jì)較頻率學(xué)派更為準(zhǔn)確與恰當(dāng)，因此，相關(guān)研究者提出將貝葉斯理論運(yùn)用推廣到統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)處理當(dāng)中，然而，由于貝葉斯理論［10］難度系數(shù)高，相關(guān)參數(shù)設(shè)置較復(fù)雜，致使其推廣仍較為困難。R軟件研發(fā)使得這一方法學(xué)得到了較好的推廣與運(yùn)用，其最大特點(diǎn)在于簡(jiǎn)化了其中復(fù)雜且繁瑣流程，特別是meta4diag程序包與bamdit程序包。三程序包各具特點(diǎn)，都可滿足基本操作需要，但相比較而言，bamdit程序包更適合大部分操作使用。盡管bamdit程序包森林圖中給出了亞組分析，但并沒有對(duì)單個(gè)亞組進(jìn)行合并，其結(jié)果沒有實(shí)質(zhì)性意義。

同時(shí)，該三個(gè)程序包沒有及時(shí)融入最新方法學(xué)，相信隨著方法學(xué)逐漸穩(wěn)健，該三個(gè)程序包都將會(huì)作出及時(shí)調(diào)整，以滿足DTA Meta分析方法學(xué)的需要。

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本文編輯：翁鴻，田國(guó)祥

Implementation of diagnostic test accuracy （DTA） with bamdit package in R software： a Meta-analysis

WANG Quan*， HE Qian， WU Jun-yi， TAO Yuan， ZHANG Chao， NIU Yu-ming.*Department of Stomatology， Taihe Hospital， Hubei University of Medicine， Shiyan 442000， China.

NIU Yu-ming， E-mail： niuyuming@yeah.net

It is particularly important to choose high quality diagnosis methods along with diversification of medical diagnostic means. The Meta-analysis of diagnostic test accuracy （DTA） has provided important evidence support for reviewing and obtaining high quality diagnosis methods. The current methods for statistical analysis based on Bayesian theory have been gradually accepted by methodologists. The bamdit package of R software is one of the packages that is specially applied in DTA Meta-analysis based on Bayesian theory for data operation combined with excellent graphics function of R software. This package simplifies the complex and cumbersome process of Bayesian inherent parameter settings， and provides a subgroup analysis and corresponding graph drawing function. Compared with meta4diag package and HSROC package， bamdit package features more comprehensive functions and more simple operation， which is more suitable for beginners to master and use.

Meta-analysis on diagnostic test accuracy； Bamdit package； Meta4diag package； HSROC package； R software

R4

A

1674-4055（2016）03-0260-03

湖北省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目（編號(hào)：D20142102）

1442000 十堰，十堰市太和醫(yī)院（湖北醫(yī)藥學(xué)院附屬醫(yī)院）口腔科；2442000 十堰，湖北醫(yī)藥學(xué)院口腔醫(yī)學(xué)院12級(jí)；3442000十堰，湖北醫(yī)藥學(xué)院影像醫(yī)學(xué)院12級(jí)；4442000 十堰，十堰市太和醫(yī)院（湖北醫(yī)藥學(xué)院附屬醫(yī)院）循證醫(yī)學(xué)中心

牛玉明，E-mail：niuyuming@yeah.net

10.3969/j.issn.1674-4055.2016.03.02