提到meta分析，RevMan可谓是必不可少的利器，那么你会用RevMan处理数据吗？今天就和大家分享下如何高效的使用它！
启动后，依次点击左上角的File→New，从下图开始我们的meta分析之旅！
Table 1注：本表格数据来源于《Prolene hernia system versus Lichtenstein repair for inguinal hernia: a meta-analysis》，为方便讲解，表格已做适当修改。
选择相应的模块后，可以进行描述，这里选择默认点Finish即可。下一界面中的“Protocol”是制作Cochrane review时候用的，其他时候不用，所以我们点“Full review”：
点击Finish后出现的界面上我们可以看到最左侧有5把小钥匙，点击第1把小钥匙可以修改这个review的基本信息：
点击第2把小钥匙Main text可以添加这个review的提纲，第3、5把小钥匙对应的内容在此就不赘述啦。
重头戏来啦，点击第4把小钥匙！
第一步，依次点击Studies and references→ References to studies，右击included studies，点击Add study，此时会出现一个窗口，在Study ID填入研究名称，一般是文章第一作者的姓氏和发表年限，如Badkur 2015，点击Finish完成研究的添加。重复该过程，添加完后的页面如下：
第三步，添加结局指标。在添加的Prolene Hernia System vs Lichtenstein Repair下方有Add Outcome选项，单击该选项，在弹出的页面中，选择数据类型，这里选择第一个，即二分类变量，如果是对两组连续变量进行meta分析，则选择第二个。
第四步，添加结局指标数据。点击森林图上方绿色加号的按钮，在弹出的页面中选择进行meta分析的研究，按shift键将我们输入的研究全部选中，将每个研究试验组和对照组的Events人数和总人数填入相应位置，填好的结果如下：
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。
森林图是对meta分析的汇总结果，中间的竖线为无效线——OR=1，表示所研究因素和结局无统计学关联，每条横线为该研究的95%可信区间，横线中央的方块为OR值的点估计，方块的大小反映了该研究的权重大小，菱形代表meta分析综合各个研究的汇总结果。
若某个研究95%可信区间的横线与无效竖线有交叉，可认为所研究因素和结局无统计学关联；若该横线落在无效竖线的左侧，可认为所研究因素有利于结局的发生，为保护因素；若该横线落在无效线的右侧，可认为所研究因素不利于结局的发生，为危险因素。点击表格上方的森林图按钮，弹出Forest Plot，在Forest Plot下方有另存为的选项——Save as，点击该选项，可将森林图保存为不同格式的文件。
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