王琪 1,2 # , 王韵华 2 # , 赖鸿皓 2 , 王琦 2 , 丁国武 2 , 田金徽 3,4 , 陈耀龙 3,4 , 杨克虎 3,4 , 吴大嵘 5 , 郭新峰 5 , 杨丽虹 5 , 葛龙 1,2,4
  • 1. 兰州大学公共卫生学院循证社会科学研究中心(兰州 730000);
  • 2. 兰州大学公共卫生学院社会医学与卫生事业管理研究所(兰州 730000);
  • 3. 兰州大学基础医学院循证医学中心(兰州 730000);
  • 4. 甘肃省循证医学与临床转化重点实验室(兰州 730000);
  • 5. 广州中医药大学第二附属医院/广东省中医院(广州 510120);
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因网状 Meta 分析(NMA)的证据质量分级极其复杂和耗时,为帮助研究者更好掌握 NMA 的证据质量分级,本文介绍了一个基于 GRADE 方法的在线网状 Meta 分析证据分级应用程序—CINeMA。该应用程序主要基于网状 Meta 分析的贡献矩阵结果,从以下 6 个领域对 NMA 证据质量进行评估:研究内偏倚、研究间偏倚、间接性、不精确性、异质性和不一致性。

引用本文: 王琪, 王韵华, 赖鸿皓, 王琦, 丁国武, 田金徽, 陈耀龙, 杨克虎, 吴大嵘, 郭新峰, 杨丽虹, 葛龙. 网状 Meta 分析证据质量分级:CINeMA 在线应用程序简介. 中国循证医学杂志, 2020, 20(9): 1111-1116. doi: 10.7507/1672-2531.202002172 复制

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