*网状Meta分析第一节：概念第二节：原理第三节：采用网状Meta分析的原因第四节：应用条件假设第五节：Stata实现网状Meta分析*第一节概念网状Meta分析：指将传统直接/头对头比较（direct/headtoheadcomparision)和间接比较同时合并起来进行Meta分析。网状Meta分析和普通Meta分析的区别在于：普通Meta分析着重比较两个组，而网状Meta分析着重强调在同一条件下比较多种干预措施。所以也叫MTM(Multiple-TreatmentsMeta-Analysis)*第二节原理从随机对照试验(RCT)中寻找间接证据，这就形成了间接比较的Meta分析或多种干预措施比较的Meta分析(网状Meta分析)。间接比较(indirectcomparison)是指通过干预措施Avs.C和干预措施Bvs.C的结果，间接得出Avs.B的相对效果的一种方法。*第三节：采用网状Meta分析原因1.无直接比较的原始研究，有的研究缺乏直接比较的证据。2.有直接比较的原始研究但这些研究数量较少（样本量太少）或质量较低（证据级别较低）。*第四节：网状meta分析应用条件假设：A：同质性假设。同质性检测采用的方法与传统的Meta分析一样，采用Q统计量检验法(若纳入文献具有同质性，则采用固定效应模型；若具有异质性，则采用随机效应模型)。B：相似性假设。包括临床相似性和方法学相似性。C：一致性假设。一致性假设是指假设原始研究中的直接比较和间接比较结果是一致的。*第五节：Stata软件实现网状Meta分析1，原理：运用频率学法，频率学法目前主要应用的有倒方差法和广义线性（混合）模型。倒方差法即将各研究的方差倒数作为权重，对各研究效应进行加权平均，总体效应的方差为权重之和的倒数。广义效应模型则考虑了随机效应，但应用的前提是需要获得受试者个体数据。2，具体分析*（一）证据图证据是循证医学的核心，基于随机对照试验（RCT）的系统评价/Meta分析是当前公认的最高级别证据。证据图主要通过networkplot命令实现，从图中我们可以看出纳入研究的臂数，构成的闭合环个数，每种干预措施的样本量。证据中最重要的：样本量和纳入文献质量**（二）贡献图通过netweight命令，从图中可以看出每个直接比较对整个网状的贡献程度，*（三）检验假设图形绘制证据图中可以看出网状Meta分析的闭合环个数，但是这些闭合环中直接结果和间接结果的一致性就需要用ifplot命令实现,不一致性因子IF越接近0，说明一致性越好！它的95%的可信区间的起点是否为0，如果为0并且P值大于0.5说明直接结果和间接结果是一致的。**（四）预测区间图：通过intervalplot命令实现，主要是各种干预措施的相对效应量的预测区间*（五）干预措施排序图：基于SUCRA命令实现：SUCRA越大说明干预措施是最好的干预手段。*（六）发表偏倚图：通过netfunnel命令实现，主要看纳入研究是否存在小样本效应。
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