Meta分析已经过时了？很难被接收？那可能是因为Meta分析选题不够创新，可能用的还是传统的Meta分析，不如试试网状Meta分析。

网状Meta分析是是基于数据合成方式的一种Meta分析分型，与传统Meta分析的主要区别主要在于比较对象的数量和方式和研究问题的复杂程度上。它可以同时比较多个干预措施之间的效果差异以及进行排序，提供更多的参考信息；利用间接比较和直接比较相结合的方式，更全面地评估干预措施的效果；通过建立模型的方式，可以更好地探索不同干预措施之间的复杂关系，以及影响因素对效果的影响程度。

让我们看看下面这篇网状Meta分析吧。

近日，北京大学相关研究团队在护理学顶级期刊International Journal of Nursing Studies发表研究成果，使用系统综述和网状Meta分析，比较各种多感官干预措施的有效性，并确定缓解早产儿疼痛的最佳干预措施。

研究内容与思路

一、文献检索及数据评估

研究人员在2024年8月19日进行了全面的文献检索，涵盖了多个文献数据库，检索获得3241篇文献，去除1570条重复记录后，基于标题和摘要保留了1671条潜在相关记录。根据之前制定的纳入和排除标准进行筛选。最终纳入了18项临床试验（包括2项非随机对照试验和16项随机对照试验），涉及1408名早产儿，样本量从30到202不等，孕周在24到37周之间。大多数研究为随机对照试验（16/18, 89%），大多数干预措施由护士执行（12/18, 67%）。

之后，研究人员使用Cochrane Risk of Bias (version 2)工具评估了每项纳入研究的质量和潜在偏倚。评估的五个领域包括随机化过程、偏离预定干预、缺失结果、结果测量和结果报告选择。纳入的18项研究中，17项明确描述了随机序列的生成，只有3项报告了研究者或参与者在试验期间对分配干预的不知情，5项研究报告了完整的数据。

图1：流程

图2：研究中的偏移风险

研究思路：研究人员对所有能检索到的数据库进行了检索分析，制定了纳入和排除标准，最后获得18项研究。这些数据涵盖了不同国家、不同样本量和不同孕周的早产儿，确保了研究结果的广泛适用性。之后对文献进行质量评估，以便识别研究中的潜在偏倚，提高研究结果的可靠性和可信度。

二、数据分析

网络图展示了不同多感官干预措施的节点和样本量，实线表示直接可比性。图中显示了14项研究中的6个多感官干预和控制的比重。分析发现触觉-动觉干预、触觉-听觉干预、触觉-视觉-味觉-听觉-嗅觉干预在减轻早产儿疼痛方面优于常规护理。

根据SUCRA值（评估不同治疗方法效果），触觉-动觉干预在减轻程序性疼痛方面最有效（77.5%），其次是触觉-听觉干预（70.9%），触觉-视觉-味觉-听觉-嗅觉-前庭-动觉干预(58.7%)、触觉-视觉-味觉-听觉-嗅觉干预(55.3%)、触觉-视觉-味觉-听觉-嗅觉-前庭干预(41.0%)、味觉-听觉干预(40.2%)和常规护理(6.5%)。

图3：多感官干预措施的网络图

进一步，研究人员进行了亚组网络荟萃分析，为了分别评估侵入性和非侵入性操作的多感官干预效果，进一步探讨不同操作类型下最优的多感官干预措施，为临床实践提供更具体的指导。对于侵入性操作，分析显示，与常规护理相比，触觉-视觉-味觉-听觉-嗅觉干预和触觉-动觉干预显著减轻了早产儿的疼痛。根据SUCRA值，触觉-视觉-味觉-听觉-嗅觉干预在侵入性操作中效果最佳（93.5%）。对于非侵入性操作，触觉-听觉干预和味觉-听觉干预显著减轻了疼痛。SUCRA值评估表明触觉-听觉干预在非侵入性操作中效果最佳（100%）。

表1：多感官干预的排行榜

研究思路：对所得数据进行分析，探讨了哪些干预对于减轻早产儿疼痛的效果更佳，此外，还分别分析了侵入性和非侵入性操作的多感官干预效果，为临床实践提供更具体的指导。

小结

综上所述，本研究通过系统综述和网络荟萃分析，比较了各种多感官干预措施在减轻早产儿疼痛方面的效果。最终发现触觉-动觉干预是缓解手术疼痛的最有效干预措施，针对侵入性手术，视觉-味觉-味觉-听觉-嗅觉干预能有效缓解早产儿的疼痛。

这篇Meta分析的选题以及检索得到的数据比较新，研究人员探讨的主题“缓解早产儿疼痛”的相关研究量不大，创新性较强，更容易发高分。虽然分析步骤比较简单，但是研究人员研究思路清晰、数据结果十分精确，包含了网状Meta分析的常见步骤：文献检索及纳排—数据提取—质量评估—数据分析—亚组分析，很适合参考用于其他选题的Meta分析。

参考文献：

[1] Shen MD, Ding XD, Fu L, et al. Comparative effectiveness of multi-sensory interventions for reducing pain among premature infants: A systematic review and network meta-analysis. Int J Nurs Stud. 2025;161:104947. doi:10.1016/j.ijnurstu.2024.104947

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