网状Meta分析中直接与间接证据不一致，怎样说明检查？

网状Meta分析把A与B的直接试验和经共同对照C得到的间接证据合并，但两条路径的效应方向相反。论文若只给最终排名，读者看不到网络内的分歧，也难以判断排名是否稳健。投稿时应分别呈现直接、间接与合并估计，说明预设的一致性检查方法，并沿研究设计和效应修饰因素追查分歧来源。

先确认网络比较是否真的相同

核对A、B、C节点是否代表可比较的干预：剂量、治疗线别、共同治疗和结局时间点若不同，合并前就要说明分类规则。绘制网络图，标明各比较的研究数和受试者数，找出A对B的直接边及经C形成的间接路径。Cochrane手册指出，间接比较依赖各组研究在重要效应修饰因素上足够相似的可传递性假设；仅有一条连通路径，不等于该假设成立。

分开报告三种估计及精度

对有直接和间接信息的比较，列出两者的效应方向、大小及区间，再列出网状合并估计，使用相同的结局定义和效应量尺度。若某条路径证据少、区间宽，点估计方向相反也不足以单独判定存在明确不一致；应同时查看估计精度。若两条路径区间都相对精确却明显不合，应进一步检查数据提取、效应量方向、对照组编码和多臂研究处理，排除可修正的技术错误。

写清检查方法与适用范围

方法段预先说明采用局部方法比较某条边的直接与间接证据，还是用整体方法检查网络层面的不一致；说明软件、模型和阈值的解释方式。并非所有网络节点都同时拥有直接和间接证据，也不是一项整体检验不显著就能证明每条边一致。PRISMA-NMA报告扩展要求说明检查一致性所用的方法和结果。若事后因发现异常才增加检查，应把该分析标为探索性，不写成最初计划。

回到临床与方法差异

逐项比较直接试验与构成间接路径的试验在疾病严重程度、既往治疗、剂量、随访时间和偏倚风险上的分布。如果A对C研究多为初治患者，B对C研究多为难治患者，间接A对B就可能不满足可传递性。可按预设或有理由的亚组、限制分析检查影响，但小网络中分层会变得不精确。不能因为某项研究“破坏排名”就删除它而不说明；任何剔除都要有可审查的资格或质量理由。

例如A对B直接估计提示A略优，而经C的间接估计提示B略优。先核对效应方向、结局时间和共同对照C是否一致，再看两组研究的患者严重程度是否可比。结果段应报告分歧及检查后的变化；讨论中限制对A、B排序的确定语气，避免只引用合并后的一个名次。检查结果应帮助读者区分可修正的数据问题、研究差异与证据不精确。

参考信息：Cochrane系统综述手册第11章“网状Meta分析”；PRISMA网状Meta分析报告扩展声明。