观察性研究的网络Meta分析

1、前言

随着真实世界研究越来越多，更多的观察性研究为当前临床治疗和决策提供重要的证据，可以补充随机对照试验证据的不足。纳人观察性研究的网络Meta分析可更全面地评估当前的临床治疗方案，为临床决策提供更全面的依据。

但观察性研究网络Meta分析的方法目前尚不成熟，还存在一些问题。因此，我们对观察性研究网络Meta分析进行全面的讨论，分析当前观察性研究网络Meta分析的现状、存在的问题和拟解决的问题。

2、观察性研究的网络Meta分析

网络Meta分析是一种较为新颖的统计学方法，可以基于多个干预措施的效应量进行合并，并进行排序，进而筛选最佳的治疗措施。在纳入研究的方法学质量较高，且同质性和一致性较高时，网络Meta分析结果相对于单个研究更为精确，样本量更大，结果更为可信。

网络Meta分析可相对容易地处理复杂的证据网络，得到不同治疗措施之间的间接比较结果、直接比较结果和混合比较的结果，同时增强统计效能，从而确保临床决策中充分地利用当前所有的证据。

通常而言，干预性网络Meta分析一般只纳入随机对照试验，较少纳入非随机对照试验和观察性研究。主要是考虑观察性研究缺少随机化，不同干预措施组间的基线往往存在差异，导致研究结果可能存在偏倚。但仅纳入随机对照试验的网络Meta分析会存在一定的局限性，因为观察性研究，尤其是大样本队列研究可以提供较多的数据，且证据水平较高。

一般来说，设计严格的随机对照试验，内部真实性会比观察性研究的高，但纳入和排除标准严格，其适应范围通常较窄。真实世界数据常基于观察性研究，对人群的选择没有严格的限制，因此其来自于临床实践的真实情况，可以反映真实的临床实践。

评估干预措施的有效性，随机对照试验无疑是当前最佳的研究设计，其设计严谨，具有严格的纳入和排除标准，结果指标定义清楚，数据前瞻性收集，试验组和对照组随机分配，试验组和对照组在基线上高度相似，是目前评估干预性措施的金标准。

观察性研究，一般基于真实世界数据，是对某一人群特定时间长度的随访，比较不同措施之间的实际效果，其人群基于真实临床实践，患者的基础疾病及合并疾病常常较多，更能够反应实际的临床人群，随访时间也更长。无论是随机对照试验还是观察性研究都有一定的劣势。

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