频率学视角下的网状meta分析及其结果解读
自meta分析问世以来，每年发表的文献不断增多，显示出一幅欣欣向荣的景。不用做实验，收集文献，一台电脑，一个数据库即可，省力又省钱，说是临床神技不为过。然而，随着写的人越来越多，普通的meta分析越来越难找到主题，投稿越发的困难。目前，较火的meta分析要算是网状meta了。相对于普通meta，网状meta的优势显而易见。目前，网状meta又可以分为基于贝叶斯理论和频率学理论两大派。贝叶斯的网络meta分析可用winbugs实现，可惜，单独的winbugs并无作图功能，无法给出森林图等图形化结果，目前普遍的方法是结合R软件或stata软件，读取winbugs计算结果进行作图。其次，单独使用R软件也能实现贝叶斯的网状meta分析，缺陷在于只能实现一致性模型，假如结果存在不一致的情况，仍然要借用winbugs计算。Winbugs的缺陷除了不能作图，还存在编程困难的问题，对于医学专业学生来说，编程是一项极为复杂的事，虽然能找到基本代码进行修改，但是如何修改，如何软件的互相调用，也是一大难题，稍有不慎，代码出错极难解决。网状meta的另一个方法是基于频率学派的，此方法只要stata就能完全操作，包括结果的可视化，均可实现。本文就stata频率学网状meta 2984891249分析结果进行一一解读。
1.1绘制网状结构图结果
网状结构图如图1 所示。由图可见药物D（结点D）的圆圈面积最大，D-C、A-D、A-B 之间的边较宽，表明在纳入NMA 的研究中，
药物D、D-C、A-D、A-B之间比较的研究出现频率最多。（注：此处值展示了普通的网络图，其实，我们可以根据命令，设置不同研究是否盲法、随机、隐藏等质量评价的内容，是图片更加丰富多彩，此处不再展示）
BCAD
1.2 贡献图
网状meta分析中的不同的直接比较对网状meta分析的结果的影响不同，因此有时候需要评估不同直接比较对网状meta分析结果的影响，并找出影响网状meta分析合并结果最多的直接比较。例如，当评估网状meta分析真实性的时候，就需要评估风险偏倚对网状meta分析结果的影响。高风险偏倚且对网状meta分析高贡献的直接比较结果可能会影响网状meta
分析的合并结果。由于网状meta分析的合并结果来自于间接比较和直接比较，那么这部分直接比较结果，也可能影响临近对比措施的网状meta分析结果，进而会影响整个网状meta分析的结果。但是高风险偏倚且对网状meta分析低贡献的直接比较结果影响网状meta分析的程度就较低。因此就需要评估不同直接比较对网状meta分析结果以及整个网络网状meta分析结果的影响。
该图行为直接比较，列为间接比较结果，矩阵形成的是不同对照措施直接比较结果对不同对照措施的网状meta分析结果的影响程度。如25.4%指的是治疗措施a对比治疗措施b的直接比较结果对该合并结果（网状meta分析结果）学网状meta加Q 2984891249中的影响程度，3.4%指的是治疗措施a对比治疗措施c的直接比较结果对治疗措施a和治疗措施b的合并结果的影响程度。而13.6%是指的是治疗措施a对比治疗措施b的直接比较结果对整个网络网状meta分析结果的影响程度。