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肿瘤Meta分析：选题策略及写作技巧

荟萃（Meta）分析的证据等级通常位于循证医学证据金字塔顶端，但是当两个研究对象缺乏头对头对比的直接证据、仅有共同比较者时，传统Meta分析便无法进行直接比较。此时，便可以采取网络Meta分析。我们对话统计师，带您了解什么是网络Meta分析，网络Meta分析有哪些优势，以及如何解读网络Meta分析的三大图表。

一、什么是网络Meta分析   传统Meta分析

传统Meta分析大家十分熟悉，通常是对两种治疗方法的疗效或安全性进行头对头比较，Meta分析的证据等级通常位于循证证据金字塔顶端。

当存在头对头对比的直接证据（如下图的A-B、B-C）时，可使用传统Meta分析，对其效应值进行汇总并得到结论，如下图的A-B、B-C。

在缺乏A-C之间的头对头对比证据时，传统Meta分析便无法进行A-C之间的直接比较。

网络Meta分析

如果缺乏A-C之间头对头比较的直接证据，但存在A-B、B-C头对头直接比较的证据时，可通过网络Meta分析，进行A-C之间的间接比较。

当A-B、B-C、A-C均存在直接比较的证据时，如果通过网络Meta分析，对A-C进行比较，则可将直接比较和间接比较的结果一并进行汇总。

根据证据分布，网络Meta分析可以有多种形式：

传统Meta分析的优势

1. 回答更多临床相关问题

 可对所有相关的治疗方案进行分析

 更具“全局观”，更加高效

2. 利用所有可获得的证据，获得更精确的结论

 例如，A-B头对头比较仅1项研究，但A-C、B-C头对头比较的研究各有20项时，传统Meta分析仅能分析A-B 1项研究，而网络Meta分析可以分析共41项研究。

3. 可对不同治疗方案进行“排序”

由于具有更好的综合性，网络Meta分析的证据等级相较传统Meta分析更高。

接下来，我们将通过以下几个图表，探讨如何快速看懂网络Meta分析：

 Network graph（网络分析图）

 Pooled estimates of the network meta-  analysis（网络分析结果汇总表）

 Bayesian ranking profiles（贝叶斯排序图）

二、如何解读网络Meta分析结果   网络分析图

下面，我们将使用一篇有关EGFR突变阳性晚期非小细胞肺癌一线治疗方式的网络Meta分析（Zhao Y, et al. BMJ. 2019）作为实例进行解读，下图中的网络分析图，列举了该分析中涉及的所有治疗方式，相信大家已经明白图中所有元素的含义：

*该图旨在解释网络Meta分析结果，而非进行治疗方式的推广，此处具体的治疗方案可参考原文获得。

注：该图未显示偏移分析结果，不同颜色的直线代表不同的研究终点，具体偏移分析结果可参考文章附录。

网络分析结果汇总表

下表显示的是该文章中的网络分析结果汇总（截取，完整内容请参考原文）：

其中：

中间紫色方格，代表不同的治疗方案

右上三角区域，代表在无进展生存期（PFS）上的数据比较

左下三角区域，代表在总生存期（OS）上的数据比较

具体数字，代表风险比（HR）值或优势比（OR）值

图中的HR值和OR值，根据原文表格下方的注释，是横排与竖排之间的比较结果（不同文章可能方向有所不同），例如：

HR=0.74：

是Osi（横排）与Dac（竖排）之间比较的结果

其结果＜1，代表Osi与Dac相比，在PFS上更有优势

字体为粗体，代表结果具有统计学意义

OR=1.21：

是Dac（横排）与Osi（竖排）之间比较的结果

其结果＞1，代表Dac与Osi相比，在OS趋势上更差

以此类推，根据上图，在PFS上，奥希替尼与其他两两比较的HR值如下：

Osi vs Dac，HR=0.74

Osi vs Afa，HR=0.52

Osi vs Erl，HR=0.48

Osi vs Gef，HR=0.44

Osi vs Ico，HR=0.39

以上HR值均为粗体，表明奥希替尼与其他EGFR TKI相比，对PFS的改善更加显著，且具有显著的统计学意义。

同理，在OS上，奥希替尼与其他EGFR TKI相比，对OS的改善也更加明显。

贝叶斯排序图

以下结果对各种治疗方式在PFS、OS、客观缓解率（ORR）、≥3级不良事件（AE）方面的表现进行了排序（截取），横坐标1-12代表排名，纵坐标代表排在某个名次的概率，不同的线条代表不同的终点。

通常，某条折线的最高点，代表该治疗方式概率最大的排名名次，例如：

圈出来的部分，是奥希替尼在PFS上的概率曲线的最高点，对应的排名是1，也就意味着，奥希替尼有近60%的概率，在PFS上的表现排名为第1，而其他所有疗法，排名第1的概率总和为40%左右。

圈出来的部分，是厄洛替尼+贝伐珠单抗（A+T）在≥3级AE方面概率曲线的最高点，代表A+T在≥3级AE发生频率方面，排名第1的概率达到~80%，而其他所有疗法，排名为第1的概率总和为~20%。

因此，通过贝叶斯排序结果，我们可以对每种治疗方式在不同终点上的表现进行排序，选择出更合适的治疗方案。注：对排名的解读需要结合治疗方式之间相应的比较估计。

三、总结  

 网络Meta分析，在头对头直接比较的证据基础上，还纳入了间接比较的证据，其证据等级高于传统Meta分析

Network graph（网络分析图）、Pooled estimates of the network meta-analysis（网络分析结果汇总表）、Bayesian ranking profiles（贝叶斯排序图）是网络Meta分析的常用结果呈现方式，可展示对所有感兴趣的治疗方式进行综合对比分析的结果，为临床诊疗提供更全面的信息。

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