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由兰州大学基础医学院循证医学中心完成的一篇网状Meta分析发表于护理TOP杂志《International Journal of Nursing Studies》上，什么是网状Meta分析？它与普通的Meta分析相比有何不同，又有什么过人之处，我们一起来学习一下！ 2022年12月，护理学顶刊《International Journal of Nursing Studies》（医学一区Top，IF=8.1）发表了一篇题为："Effects of different interventions on smoking cessation in chronic obstructive pulmonary disease patients: A systematic review and network meta-analysis"的文章。该文章运用网状Meta分析的方法，分析评估了不同干预措施对慢性阻塞性肺疾病患者戒烟的影响，进行充分细致的比较分析，得出最佳的干预方案，为临床实践提供了有力的循证支持，也从众多Meta分析中脱颖而出，成功发表顶刊。不同干预措施对慢性阻塞性肺疾病患者戒烟的影响：系统评价和网状Meta分析背景和目标：与慢性阻塞性肺病相关的死亡中有90%是由吸烟造成的，而戒烟可以降低这一数字。在这项研究中，通过网状Meta分析评估了不同干预措施对慢性阻塞性肺疾病患者戒烟的影响。方法：搜索了8个数据库以获得涉及慢性阻塞性肺疾病患者戒烟的不同干预措施的随机对照试验。采用Cochrane手册工具评估纳入研究的风险偏倚。使用STATA软件进行网络荟萃分析。结果：共纳入23项研究，涉及13，480名患者。8项研究被评为具有高偏倚风险，七项研究具有低风险，八项研究的风险尚不明确。所有研究都采用了13种不同的干预措施，包括8种单一疗法和5种联合疗法。网状Meta分析显示，与单一疗法相比，行为疗法和药物疗法的结合在实现患者戒烟方面更具优势。此外，伐尼克兰比其他单一干预措施更有助于戒烟。累积排名曲线值下的最终曲面表明认知行为治疗联合安非他酮戒烟效果最佳。结论： 所获得的结果表明，行为疗法和药物疗法的结合在帮助慢性阻塞性肺病患者戒烟方面是最有效的。研究人员应该更加关注药物治疗干预的安全性。此外，必须开展更多高质量的试验，调查不同戒烟干预措施证据水平的稳定性。Meta分析是循证护理的一种重要的证据提炼方法，也是常见且基础的论文发表类型，但近年来Meta分析的投稿越来越多也越来越难以发表，想要在众多的Meta分析中脱颖而出，发表在护理学科顶级杂志上，网状Meta值得参考尝试，只需抓住两个要点+一个难点！二、要点一：选题——思考为什么用网状Meta分析的方法网状Meta分析(Network Meta Analysis, NMA)是一种用于两种以上干预措施之间的间接比较结果或直接比较结果与间接比较结果的合并结果（混合比较）的Meta分析。例如在范文中，对于帮助COPD患者戒烟的干预措施，有认知行为疗法、药物1（安非他酮）和药物2（伐尼克兰）等等，在所有这些干预措施之间进行排列组合，既可以对两者进行直接比较也可以借助第三者作为中介进行间接比较；或者进行直接+间接的混合比较。选题是Meta分析最基本也是最影响其质量的先决条件，一个有意义的选题已经让你的论文成功了一半。基于随机对照试验的系统评价是十分常规的，司空见惯甚至可以说是套路。这篇范文的选题非常巧妙，乍一看很普通，就是围绕慢性阻塞性肺疾病患者的戒烟问题如何去更好的干预，并且已有先前的一些随机对照试验的系统评价探讨了干预措施对慢性阻塞性肺病人群戒烟的疗效，但作者抓住既往研究的不足，运用网状Meta分析的方法重新审视这个研究问题，使研究提升了一个level！即普通Meta分析中的异质性问题，原始研究之间的临床特征、方法学、统计学具有较低的异质性。所有原始研究之间及不同对照组之间影响效应量的因素相似，与同质性假设相类似，尽可能保证原始研究具有可比性。例如有三种干预手段A、B、C，想要得到A、B比较的结果，可以直接将A、B直接比较，也可以将C作为中介与A、B分别进行比较，继而得到A、B间接比较的结果，但需满足直接比较的结果和间接比较的结果一致。三、要点二：网状Meta分析步骤（以本文文献为例）世卫组织国际临床试验注册平台（https://www./）临床试验（https://www . Clinical Trials . gov/）作为补充两位审稿人独立筛选获得的研究，提取主要信息的审查者使用了预设的标准化表格。主要数据如下: 纳入研究的偏倚风险由两名独立审评员使用随机试验Cochrane工具的修订版（RoB 2.0）进行评估。在评估过程中考虑了六个领域，包括：随机化过程产生的偏倚 偏离预期干预措施产生的偏倚 缺失结果数据产生的偏倚 结果测量中的偏倚
使用Stata 15.1软件，通过随机效应模型基于frequentist框架进行网状Meta分析。该方法旨在测试研究假设，而比建立先验概率问题的方法更简单，对于普通研究人员来说限制更少。构建一个由节点和线条组成的网络图来代表不同的干预措施，其中节点的大小代表人群的数量，节点之间的线条粗细代表研究的数量。网状Meta分析的结果是基于所有可能的成对比较进行总结的，包括混合比较（即直接和间接比较的综合影响）和间接比较。节点分裂试验用于评估直接比较和间接比较之间的局部不一致性。直接和间接系数之间的差异（通过P值）用于估计不一致性（如果P＜0.05，则存在局部不一致性）。如果观察到不一致，则怀疑也存在非传递性，并检查影响治疗效果的潜在修改因素。根据累积排名曲线（SUCRA）下的面积估计不同干预措施的戒烟效果。SUCRA值的范围为0到100%，其中SUCRA值为100%表示治疗最有效，该值越小，治疗效果越差。初步检索到5097个相关研究，最终纳入23项随机对照试验。根据13项干预措施绘制了网络图，共形成78对比较（包括23对直接比较和55对间接比较）。五项试验报告了认知行为治疗和通常护理之间的比较，其中所占比例最大，而大多数干预措施之间的直接比较（15 vs. 23）仅发生一次。在这些干预措施中，常规护理的样本量最大（4069名参与者），其次是安慰剂（2969名参与者）、认知行为疗法（1853名参与者）、安非他酮（619名参与者）和伐尼克兰（682名参与者）。注释：图中的节点表示不同的干预措施，连线表示两种干预方法有直接比较，节点越大，表示该干预措施直接比较出现的次数越多（样本最大），形成的闭环表示既有直接比较又有间接比较。对不一致性分析进行了节点分裂测试，并分析了23对混合比较（包括直接和间接）。结果显示，每对直接比较均无统计学不一致性，总体一致性分析效果稳定（P = 0.987）。注释：一致性检验：是比较直接比较与混合比较两个模型的一致性，P>0.05表示一致性良好。对于13种干预措施，SUCRA值预测了不同干预措施作为最佳治疗的可能性，戒烟效果排名如下：认知行为+安非他酮（85%）、咨询+伐尼克兰（82%）、伐尼克兰（73.5%）、认知行为+尼古丁（63.2%）、认知行为疗法（61.3%）、安非他酮（51%）、去甲替林（47.7%）、咨询+安非他酮（35.9%）、咨询+尼古丁（35.3%）、安慰剂（34.8%）、尼古丁替代疗法（33.1%）、咨询（32.7%）和常规护理（13.8%）。 网状Meta分析有2种统计分析方法： 关于贝叶斯模型可能理解起来比较抽象，但是实际上我们不用去管概念，因为我们只要会操作软件、解读结果就可以了。目前主流的可以做贝叶斯NMA的软件有WinBugs、OpenBUGS、GeMTC、ADDIS、R语言，Stata、R语言、WinBugs应用的最多。Stata收费，如果条件有限可以借助R语言这一开源软件实现，具体方法及代码可以参考向虹等学者发表的论文《应用R语言BUGSnet程序包实现贝叶斯网状Meta分析》。向虹, 岳磊, 赵红, 李华, 谢天宏, 杨婷, 王杰, 张宇昊, 谢忠平. 应用R语言BUGSnet程序包实现贝叶斯网状Meta分析. 中国循证医学杂志, 2022, 22(5): 600-608. doi: 10.7507/1672-2531.202111140
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