随机对照试验（randomized controlled trial, RCT）及其Meta分析提供流行病学研究的最高等级证据，是验证科学假设的理想首选。但RCT往往花费巨大、耗时长，个别情况下甚至会违背伦理或没有实际可行性。受到现实条件的

真实世界数据（Real-world data, RWD）是传统临床试验之外收集的数据，可包括电子病例、患者注册登记数据、医保数据等。真实世界证据（Real-world evidence, RWE）则是基于这些数据的分析与总结。

网络Meta分析需要观察性研究的数据作为支持和补充。本文对观察性研究网络Meta分析进行全面的讨论，分析当前观察性研究网络Meta分析的现状、存在的问题和拟解决的问题。

分层分析是一种常用的控制混杂因素的方法，它是将数据资料按照某个需要控制的混杂因素进行分层，然后再估计暴露/处理因素与研究结局之间的关联性。