张天嵩，董圣杰，杨智荣，武珊珊，田金徽，孙凤

网络Meta分析（network meta-analysis，NMA）可以允许在一个证据体中同时评估多个干预措施，通过合成直接和间接比较的证据，获得证据体中任一比较的干预措施之间更为精确的相对效应估计，并根据测量结局（如有效性和安全性）的优劣进行排序[1,2]，NMA可以合并经典的聚合数据（AD），则称为聚合数据网络Meta分析（AD NMA）；可以合并个体参与者数据（IPD）或个体患者数据（IPD），则称为个体参与者数据网络Meta分析（IPD NMA）。大多数NMA基于已发表文献的聚合数据，在评估网络一致性和研究间异质性等方面可能会受到限制[3]，也可能产生偏倚结果或不精确的干预效应（如较宽的可信区间），而NMA针对IPD进行合并可具有众多优点[3,4]，如有助于提高数据数量和质量、使用高级建模策略调查一致性和异质性、识别患者水平效应影响因素与治疗措施的交互作用等，因此，NMA如果合并IPD或者合并AD与IPD则可认为是NMA的金标准[5]。本文在梳理IPD NMA相关知识，对其不同数据类型的统计模型和统计软件进行总结，以期为研究人员了解和开展IPD NMA提供参考。

1 IPD NMA的基本概念

1.1 IPD的基本概念IPD是指一项研究中的每个参与者的数据记录，包括重要的基线临床特征如年龄和性别等、治疗前和/或治疗后的某一观察指标数值等，可以看作是原始资料来源，而聚合数据是来自一项研究的所有个体的平均值或估计值，如某一观察指标数值的平均数等[6,7]。

1.2 IPD NMA的基本概念与经典的AD NMA相同，IPD NMA是以汇总来自多个相关研究的特定临床问题的证据为研究目的，如某项干预措施是否有效，但它是直接获得NMA证据体中部分或者所有临床试验的个体参与者数据，通过集中收集、检查和分析数据，最终合并试验结果，得到干预措施的效应估计值。……