网状meta分析怎么入门？网状meta分析与meta分析区别

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很多小伙伴在“统计之光”的后台留言，咨询网状Meta分析的相关问题。如今，适合科研小白入门的网状meta分析教程来了。通过这篇文章的学习，你将会收获对网状meta分析的初步认知和流程了解，对网状meta分析的很多疑问都能迎刃而解。

我这里也有一些Meta分析的视频教程，需要的话可以关注“统计之光”公众号，回复“人工”获取。

网状meta分析能解决传统Meta不能解决的问题

网状meta分析这几年横空出世，成为越来越多同学做科研的选择！因为用网状Meta分析发表SCI，竟然可以发到10分以上，甚至连顶尖的Lancet、JAMA都在追逐网状Meta分析的发表！

经常听到有些同学做Meta分析时询问这样的问题：

临床决策时，要做6个药物的药效对比，优劣排序怎么处理？

只找到A与B、A与C的比较文献，却想比较B与C，怎么办？

这些复杂的比较，传统的Meta分析很难完成，而网状Meta分析完美解决。

没有直接证据可以比较时：

网状 Meta 分析可以轻松实现对比共同对照措施，进行间接比较。

当直接研究证据不足时：

网状Meta分析可通过合并直接证据和间接证据增强证据，对不同干预措施进行比较。

这样的Meta分析，实用、临床价值更高，是医学科研的好帮手！

网状meta分析的概念

在临床实践中，经常会碰到没有直接比较的证据或者需要从众多干预措施中选择对某种疾病的最佳干预措施，或按有效应/不良事件对众多干预措施排序。此时，研究者往往会从随机对照试验（RCT）中寻找间接证据，这就形成了多种干预措施比较的Meta分析，也就是网状Meta分析。

间接比较是一种通过干预措施A vs. C和干预措施B vs. C的结果，间接得出A vs. B的相对效果的一种方法。

假定我们现在治疗某一特殊疾病的药物有A药和B药，但是目前没有直接比较A药与B药的临床研究，但有一些研究比较了A药与安慰剂C的治疗疗效，还有一些研究比较了B药与安慰剂C的疗效，这种情况我们是否可以实现A药与B药的比较呢？答案：是的。这时我们可以通过安慰剂C这个媒介实现A药和B药的比较，如下图所示，即是我们经常提到的间接比较关系图：

而网状Meta分析是指将传统直接/头对头比较和间接比较同时合并起来进行Meta分析，构成了一个网的形状。其主要功用是对处于同一个证据体的所有干预措施同时进行综合评价并排序。即使是相比较的两种治疗药物从未进行过直接对比，可以将一系列不同治疗方法随机临床试验数据汇总，然后就给定的治疗终点进行点及可信区间估计，同时对不相关性进行评估。

网状Meta分析的原理，是从下面的左1进化成了左2：

网状Meta分析适用于

无直接比较的原始研究，有的研究缺乏直接比较的证据。
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）。
需要对多种干预措施进行比较。

网状meta分析的制作方法与流程

可以总结为“十步法”

提出问题→制定纳入与排除标准→撰写计划书→检索文献→分析资料，进行定性或定量分析→提取数据→评价纳入研究的偏倚风险→筛选文献→讨论分析发表偏倚、异质性等→撰写全文

网状meta分析的数据提取方法

网状Meta 分析首要的是构造一个等级模型，以处理抽样变异、治疗异质性及研究治疗比较间的不一致性，并提供模型的最大似然比。目前，主要的方法有经典的频率学法和贝叶斯法。

网状meta分析之频率学法主要应用的有倒方差法和广义线性（混合）模型。倒方差法是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，操作相对简单；广义线性模型则考虑了随机效应，可以通过Stata软件的gllamm程序、SAS软件的PROCMIXED或PROCNLMIXED来实现，但应用的前提是需要获得受试者个体数据。

网状meta分析之贝叶斯法是基于贝叶斯定理发展而来的，与频率学方法相比，其优势在于可以利用后验概率对所有分析的干预措施进行排序，且克服了频率学法在参数估计时通过不断的迭代去估计最大似然函数、易出现不稳定而得到有偏倚的结果的缺陷，故估计值更为准确，且建模更灵活，为当前所推荐的方法。

目前，贝叶斯网状Meta分析应用最广泛的软件为Stata、R语言、WinBUGS

网状meta分析与常规meta分析的不同点

其与常规meta分析最大的不同点体现在统计方法与结果报告上，网状meta分析基本的统计分析顺序与结果报告应包括以下方面：

网状关系图的绘制；
一致性检测(整体一致性、局部一致性(节点劈裂法))；
构建模型；
秩排序图的绘制；
异质性分析；
发表偏倚。

1.网状meta分析中网状结构图的绘制

stata、R软件等都可以实现网状结构图的绘制，其中以stata最为方便。下图是一个基本的网状关系图，这种图的画法比较简单。

网状meta分析中网状结构图中的节点表示不同的干预措施，节点和连线是按照含有直接比较干预措施的研究数量加权的。节点越大表示相应的直接比较中出现的次数越多，连线越粗表示对应两两直接比较的数量越多。

2.一致性检测

假定一个网状meta分析中纳入了l0篇研究，共计探讨了A、B、C、D、E五种干预措施的疗效，3个研究直接比较了A、B，其他7个研究都未直接比较A、B，对3个有直接比较的进行合并，得到一个常规meta分析的结果，称作直接比较结果，基于网状meta分析的统计方法可以得到一个混合比较（直接比较+间接比较）的结果。

把直接比较的结果与混合比较的结果进行对比，如果两个结果一致，说明一致性好，如果不一致甚至截然不同那么说明一致性差。这种一致性或者不一致性可通过统计学方法检测。

如何检测一致性

目前至少有四种统计模型可用于检验这种一致性或者不一致性：

Lumley模型、Lu-Ades模型、Dias模型、Higgins模型。

网状Meta分析之提出问题：PICOS原则

在循证医学中，研究是由患者、干预、比较、结果和试验设计组成的，也就是PICOS原则。PICOS原则是国际常用原则，它是基于循证医学理论的一种将信息格式化的检索方式。

网状meta分析结果解读

网状关系图是用来表示各种干预措施之间关系的最直观的可视化图。从下面这个常规的网状关系图可以看出，一共有14个干预措施纳入，形成了多个闭合环。Placebo的节点最大，说明其样本量最多，Olanzapine与Placebo比较的研究最多，线段最粗。还可以看出不同颜色表示纳入研究质量不同，亮黄色为UPPER，高偏倚风险试验，绿色为LOW，低偏倚风险试验。

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