📈 为什么审稿人更爱网状 Meta？
网状Meta分析和普通Meta分析的区别
1. 比较对象数量和方式
普通Meta分析：主要对两个组进行直接比较，如比较药物A和药物B治疗某种疾病的疗效，通过收集直接对比A和B的研究，计算合并效应量来综合评价差异，相对简单直接，重点整合直接比较结果。
网状Meta分析：强调在相同条件下进行多种干预措施的比较和排序（通常3种及以上）。构建一个干预措施相互比较的网络，网络中既有直接比较（如药物A和B的直接对比研究），也有间接比较（如通过药物C间接比较药物A和B）。例如研究药物甲、乙、丙疗效，若没有甲和乙直接对比研究，但有甲和丙、乙和丙的研究，就可通过丙间接比较甲和乙。
2. 研究问题复杂程度
普通Meta分析：适用于回答比较简单的两两对比问题，比如“药物A是否比药物B更有效？”研究问题相对聚焦，主要关注两种干预措施在某一特定结局指标上的差异。
网状Meta分析：更适合处理复杂的多干预措施排序问题，比如“在多种药物A、B、C、D……中，哪种药物疗效最好，哪个排次之，它们的排序是怎样的？”能够为决策者提供更全面信息，帮助在多种选择中确定最优干预措施。
3. 统计方法
普通Meta分析：主要使用固定效应模型或随机效应模型来综合结果。
网状Meta分析：除上述模型外，还可能需使用贝叶斯方法或频率学方法来估计间接比较和混合比较的效应大小。
4. 使用软件
普通Meta分析：可以使用如RevMan、Stata、R等统计软件中的meta分析模块。
网状Meta分析：除上述软件外，还需要使用专门支持网状meta分析的软件，如network（在Stata中）、gemtc（在R中）等。
| 对比维度 | 普通 Meta 分析 | 网状 Meta 分析 |
|---|---|---|
| 干预数量 | 2种（仅直接比较） | ≥3种（直接 + 间接比较） |
| 核心问题 | “A 和 B 谁更好？” | “A/B/C/D… 谁最优？怎么排序？” |
| 数据整合 | 仅直接对比研究 | 直接 + 间接对比（借共同对照推断） |
| 统计模型 | 固定 / 随机效应模型 | 需用贝叶斯 / 混合效应模型 |
| 常用工具 | RevMan、Stata 基础模块 | Stata「network」、R「gemtc」 |
| 结果展示 | 森林图、漏斗图（两两对比） | 网状图、SUCRA 排序图（全网关联） |
| 临床价值 | 单一疗法对比 | 复杂决策（如多药疗效综合排序） |
| 优势亮点 | 方法简单，入门快 | ✅全面整合多干预数据 ✅解决无直接对比问题 ✅可视化排序更直观 |
网状Meta分析的优势
1. 提供更全面信息
能同时对多种干预措施进行比较和排序，不仅依赖直接比较数据，还通过间接比较整合无直接比较的数据，形成综合比较网络。例如在评估多种治疗高血压药物疗效时，普通Meta只能两两比较，而网状Meta可将所有药物放在一个网络中，全面展示它们之间相对效果。
2. 解决无直接比较问题
在很多情况下，某些干预措施间可能缺乏直接对比研究。网状Meta可利用间接比较，通过共同对照措施推断无直接比较的干预措施间的相对效果。假设研究三种治疗方法A、B、C，若缺乏A和C直接对比研究，但有A和B、B和C的研究，就能通过B作为“桥梁”间接比较A和C。
3. 更符合临床实际
临床中常面临多种治疗方案选择，网状Meta分析结果能更好模拟临床实际决策场景，为医生和患者提供更贴合实际的治疗方案排序和选择依据。例如在肿瘤治疗中，有手术、化疗、放疗及多种新型靶向治疗和免疫治疗方案，网状Meta可综合比较这些不同类型治疗手段的疗效和安全性。
4. 结果呈现更直观
网状结构图：能清晰展示纳入分析的不同干预措施及其相互之间的比较关系。节点代表不同干预措施，节点大小表示相应直接比较中出现次数，连线粗细表示对应两两直接比较数量。从图中可直观看出各干预措施间联系及研究关注程度。
干预措施排序图：基于 SUCRA 命令实现，SUCRA 值越大，说明该干预措施是最好干预手段的可能性越大。通过此图可一目了然看到多种干预措施优劣排序。
| 优势类型 | 具体表现 |
|---|---|
| 信息全面性 | 同时比较≥3种干预措施，形成相互关联的证据网络，避免单一两两比较的局限性 |
| 间接比较能力 | 利用共同对照（如安慰剂或常规治疗）推断无直接研究的干预措施间差异（如A vs C通过B间接比较） |
| 临床决策价值 | 提供干预措施的优先级排序（如SUCRA值量化“最佳干预可能性”），辅助指南制定或临床路径选择 |
| 方法创新性 | 通过网状结构图直观展示干预措施关联强度，用混合效应模型同时估计直接 + 间接效应 |
