統計解析プラットフォームとして広く使われており、プログラミング言語であるRにはsource(URL)という関数があります。Rのスクリプトをウェブサーバーにアップロードしておき、そのファイルのURLをsource()関数の引数として設定し、Rでそれを実行させると、ウェブサーバーからスクリプトが読み込まれて実行されます。
解析対象のデータはクリップボードにコピーしておいて、それをread.delim()関数で変数に読み込んで、その変数に対して処理を行うスクリプトを用意しておくことで、各自用意したデータを解析するシステムが作れます。解析したいデータはCSVファイルで用意して、それを読み込ませて解析する方法も可能です。
source()関数で読み込むRのスクリプトはウェブサーバーに置いてありますが、それを読み込んで実行させるスクリプトは各自のPCにインストールしたRで実行します。それを読み込んで実行させるスクリプトは、各自で保存しておくこともできますし、別のウェブページから提供することも可能です。useRsもそのようなウェブページのひとつですが、別の方法でも同じことが可能です。
例えば、メタアナリシスのさまざまなモデルに対応したスクリプトを用意して、ウェブページで選択して、実行させるというようなことができます。
システマティックレビューに必要なExcelシートを集め、メタアナリシスのためのRのスクリプトを含めたBookを作りました。2023_excel_book_for_sr_v.0.96.xlsxから自分の必要なシートをシートのタブを右クリックして、My SR Book.xlsxにコピーを追加し、目次のシートに各シートの名前を入力してそれらへのリンクを設定し、利用することができます。
リスク比、オッズ比、リスク差、ハザード比、平均値差、標準化平均値差 (RR, OR, RD, HR, MD, SMD)のメタアナリシスをRのmetaforパッケージで、診断精度研究のメタアナリシスをRのmadaパッケージを利用して実行します。Forest plotの作成にはRのforestplotパッケージを用いる場合もあります。Ｒをインストールし、必要なパッケージをＲでインストールしてから使います。