<div dir='auto'>Dear Guido, <div dir="auto"><br></div><div dir="auto">thank you very much for your reply. Great that you have implemented it! </div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Regards </div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Tobias</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">Am 30.09.2020 18:02 schrieb Guido Schwarzer <sc@imbi.uni-freiburg.de>:<br type="attribution" /><blockquote class="quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div>
    <p>Am 10.08.20 um 12:06 schrieb Tobias Saueressig:<br />
    </p>
    <blockquote>
      
      <div style="font-family:'verdana';font-size:12px">
        <div>Hello,</div>
        <div> </div>
        <div>I am performing a diagnostic accuracy meta-analysis. As a
          check for publication bias/small study effects I want to use
          the Deeks' funnel plot asymmetry test for publication bias. I
          could not find a implementation in a software program. Does
          anybody know if there is a package that contains this test?</div>
      </div>
    </blockquote>
    <p>Probably, a little bit late, however, for the record and future
      queries. ;-)<br />
    </p>
    <p>I implemented the Deeks' test in R package <b>meta</b>. In order
      to use it one has to conduct a meta-analysis with <i>metabin()</i>
      using the diagnostic odds ratio as summary measure. Then, R
      function <i>metabias()</i> conducts the linear regression test
      using the inverse of the square root of the effective study size.</p>
    <p>Using Wolfgang's example dataset:</p>
    <p>dat <- read.table(header = TRUE, text = "<br />
      tp np  tn  nn<br />
      10 25  47  53<br />
      15 24  29  32<br />
      10 14  44  47<br />
      13 23 123 123<br />
      10 32  55  56<br />
      16 61 184 186<br />
      12 49 137 138<br />
      13 26  66  74<br />
      16 80  NA  NA<br />
      24 42  55  57<br />
      17 27  85  91<br />
       5 22  45  46<br />
      18 31 240 245<br />
      24 28 104 104<br />
      26 55  81  89")<br />
      <br />
      library(meta)<br />
      settings.meta(digits = 2)<br />
      <br />
      ## Drop study with missing information and conduct meta-analysis<br />
      ##<br />
      dat.nomiss <- subset(dat, !is.na(tn))<br />
      ##<br />
      m <- metabin(tp, np, nn - tn, nn, data = dat.nomiss,<br />
                   sm = "DOR", addincr = TRUE)<br />
      <br />
      ## Funnel plot with inverse of square root of effective study size
      on y-axis<br />
      ##<br />
      funnel(m, yaxis = "ess", xlim = c(1, 1100), ylim = c(0.15, 0),
      studlab = TRUE)<br />
      ## same result with meta, > 4.15-1:<br />
      ## funnel(m, xlim = c(1, 1100), studlab = TRUE)<br />
      <br />
      ## Deeks' test for funnel plot asymmetry<br />
      ##<br />
      metabias(m)<br />
    </p>
    <p>Best wishes, Guido</p>
  </div>
</blockquote></div><br></div>