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在网络荟萃分析（NMA）中，方法学选择影响结果。研究人员针对 20 种银屑病治疗药物开展研究，发现不同方法学选择会改变效应估计值，但顶级药物的治疗等级较稳定。该研究为 NMA 提供参考，助力优化研究。
在医学研究的大舞台上，网络荟萃分析（Network Meta-Analysis，NMA）就像是一位 “神奇魔法师”，能整合多项随机试验的直接和间接证据，估算多种干预措施的相对效果，为治疗决策提供有力依据。近年来，NMA 备受青睐，相关研究如雨后春笋般涌现。可问题也随之而来，不同的 NMA 研究常常给出不一致的结果，就像不同的魔法师变出了不一样的 “戏法”，让大家摸不着头脑。
仔细探究就会发现，原来在进行 NMA 时，研究人员需要做出众多方法学和分析决策，这些选择就像魔法师手中的 “魔法棒”，轻轻一挥，结果可能就大不相同。在银屑病治疗领域，也面临着同样的困惑。不同的 NMA 研究对银屑病治疗药物的评价存在差异，这不仅让医生在选择治疗方案时犹豫不决，也影响了患者的治疗效果。所以，为了搞清楚这些 “魔法棒” 究竟是如何影响 NMA 结果的，来自法国 EpiDermE、Université Paris Est Créteil 和瑞士 Institute of Social and Preventive Medicine 等机构的研究人员，开展了一项极具意义的研究。
他们以银屑病为研究对象，聚焦于 20 种治疗药物，利用 Cochrane 系统评价的最新数据，在多种预先设定的分析场景下重新分析数据。研究人员通过调整不同的纳入 / 排除标准和分析方法，进行了大量的 NMA 分析，针对银屑病面积和严重程度指数 90（Psoriasis Area Severity Index 90，PASI 90）、PASI 100（代表完全缓解）以及严重不良事件（Serious Adverse Events，SAEs）等结局指标展开研究。
研究结果令人眼前一亮。在纳入的 560 个网络分析中，中位干预数为 18 个，中位研究数为 68 个 。不同药物与安慰剂相比的治疗效果估计值存在差异。例如，PASI 90 的中位相对风险比（Ratio of Risk Ratios，RRR）为 1.06（IQR 1.06 - 1.08），PASI 100 的 RRR 为 1.04（IQR 1.01 - 1.05），SAEs 的 RRR 为 1.02（IQR 1.02 - 1.06） 。影响效应估计值的关键因素浮出水面，包括是否纳入生物制剂初治患者的研究、是否纳入 II 期试验以及是否纳入评估传统治疗的研究等。在分析方法方面，使用 Mantel–Haenszel 方法替代逆方差法对效应估计影响最大。
不过，令人欣慰的是，尽管效应估计值有变化，但治疗等级却相对稳定。对于 PASI 90，排名前 6 的治疗药物在所有场景下的平均重叠（Average Overlap，AO）中位数为 0.84（IQR 0.72 - 0.97），这意味着不同分析中这些药物的排名高度一致 。在其他结局指标中，除了 SAEs，治疗等级的一致性也较高。
在关键技术方法上，研究人员主要利用了 Cochrane 系统评价中关于银屑病的大量数据，这些数据来源于众多随机对照试验（Randomised Controlled Trials，RCTs）。他们借助 R 语言中的 netmeta 包，在频率学派框架下估计治疗间的相对效应。通过计算 RRR、比值比（Ratio of Odds Ratios，ROR）等指标衡量效应估计值的变化，运用 AO 评估治疗等级的一致性 。
这项研究意义非凡。它清晰地揭示了方法学选择和纳入标准对 NMA 结果的影响，让我们对 NMA 这个 “魔法” 有了更深入的理解。虽然在银屑病治疗药物的研究中发现顶级药物治疗等级稳定，但为了确保研究结果的普遍适用性，还需要在其他疾病和医学领域进一步验证。这一研究成果发表在《BMC Medical Research Methodology》上，为后续的 NMA 研究提供了宝贵的参考，有望帮助研究人员优化研究设计，让 NMA 这个 “魔法棒” 发挥更精准、更有效的作用，为医学研究和临床治疗带来更多的惊喜和突破。
研究结论表明，不同的方法学和分析选择确实会对 NMA 结果产生影响，尤其是某些干预措施或特定研究的纳入与排除。尽管效应估计值有较大变化，但顶级药物的治疗等级较为稳定。这在评估银屑病系统治疗的 NMA 中是个令人安心的发现。然而，研究也存在一定局限性，如数据仅来自单一的 Cochrane 银屑病综述，可能无法代表其他疾病领域的 NMA；探索的分析选择有限，未涉及一些复杂的方法等。但总体而言，该研究为进一步探究 NMA 的可靠性和优化研究方法指明了方向，推动了医学研究在该领域的发展，让我们离精准的医学决策又近了一步。
