网状Meta分析（network meta-analysis，NMA）是传统双臂Meta分析（pairwise meta-analysis）的扩展，其优势在于能够针对某一结局，同时比较多种干预措施的效果差异；即使当网状结构中的某两项干预措施之间没有形成直接比较时，NMA仍能计算两者的间接比较结果，并基于直接证据和间接证据，实现对各种干预措施效果的排序，从而为临床医生和患者选择最佳治疗方案提供参考。推荐分级的评价、制订与评估（grading of recommendationsassessment，development，and evaluation，GRADE）方法用于评估NMA证据确信度已日趋成熟。2014年，GRADE工作组首次发布了相关方法学指南。2018年，工作组认为该方法“在具有许多干预措施的网络中可能显得繁琐”，并提出了两份提高流程效率的修改建议，同时强调了在对比组层面对不一致性评估的重要性。此后，工作组陆续推出评估不一致性、使用最小背景化框架和部分背景化框架对NMA结果进行解读的详细指导。虽然GRADE方法的创建已超过20年，在医学领域得到了普遍的认可，但研究显示GRADE系统在国内的应用仍然不够广泛。而研究者在使用GRADE方法时也存在重复降级、报告不充分等情况。尤其是NMA的GRADE分级，由于方法流程较为复杂，其具体实践存在挑战。近期，GRADE工作组整合了NMA中使用GRADE的应用经验、不精确性和不可传递性评价方法等最新进展，在BMJ发表了应用GRADE评价NMA证据确信度的完整流程和注意事项。MERGE工作组—一个专注于循证医学方法学创新并在多学科交叉、融合和应用的团队，已于2020年前后对系列方法进行了介绍和解读，为研究人员更高效、准确地使用GRADE方法评估NMA证据确信度提供详细、可操作的帮助，MERGE工作组在整合最新前沿方法基础上，系统介绍NMA中GRADE证据分级方法进展，并选取一篇本团队发表于Drugs上的NMA作为案例（聚焦失眠药物治疗的有效性和安全性，共纳入153项试验，46 412例患者和8个类别的36种失眠药物），对其分级过程进行实例演示。
引用本文
黄嘉杰，赖鸿皓，刘佳宁, 等. 网状Meta分析证据确信度分级与结果解读：方法与案例. 中国循证医学杂志, 2024, 24(10): 1231 - 1240. DOI：10.7507/1672-2531.202310039
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