成對的隨機效應網絡薈萃分析中的P值

我目前正在撰寫一項薈萃分析，使用成對隨機效應薈萃分析來比較5種治療方式的併發症發生率，其中一種作爲黃金標準。我能夠從分析中獲得RR，但無法從中獲得p值。我如何從這個模型中獲得p值？我試圖使用pval.random，但沒有奏效。而且我無法在CRAN上找到任何可以幫助我的代碼。有人可以幫我使用R代碼嗎？成對的隨機效應網絡薈萃分析中的P值

drf <- read.csv("drf zonder moroni.csv", sep = ";", header = TRUE, as.is = TRUE) 
## 
drf <- drf[, 1:5] 
names(drf) <- c("study", "type", "treat", "events", "n") 

compl <- subset(drf, type == "Complications") 

library(netmeta) 

p.compl <- pairwise(treat = treat, event = events, n = n, 
        studlab = study, data = compl) 

n.compl <- netmeta(p.compl, reference = "PC", comb.random=TRUE) 
n.compl 

netgraph(n.compl, iterate = TRUE, number = TRUE)

數據集的一部分

Study| Event Type| Treatment| Number of Events (n)| N| n/N| 
Kumaravel| Complications| EF| 3| 23| 0,1304348| 
Franck| Complications| EF| 2| 20| 0,1| 
Schonnemann| Complications| EF| 8| 30| 0,2666667| 
Aita| Complications| EF| 1| 16| 0,0625| 
Hove| Complications| EF| 31| 39| 0,7948718| 
Andersen| Complications| EF| 26| 75| 0,3466667| 
Krughaug| Complications| EF| 22| 75| 0,2933333| 
Moroni| Complications| EF| 0| 20| 0| 
Plate| Complications| IMN| 3| 30| 0,1| 
Chappuis| Complications| IMN| 4| 16| 0,25| 
Gradl| Complications| IMN| 12| 66| 0,1818182| 
Schonnemann| Complications| IMN| 6| 31| 0,1935484| 
Aita| Complications| IMN| 1| 16| 0,0625| 
Dremstrop| Complications| IMN| 17| 44| 0,3863636| 
Wong| Complications| PC| 1| 30| 0,0333333| 
Kumaravel| Complications| PC| 4| 25| 0,16|

來源

2017-07-07 Rotterdam

P值可以通過n.compl$pval.random

導出

來源

2017-07-10 16:46:59 Rotterdam

成對的隨機效應網絡薈萃分析中的P值

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