臨床實踐指南（CPGs）是醫療決策的核心，其評價工具如AGREE和RIGHT，致力于確保指南基于最佳證據，提升醫療質量。本文回顧了CPGs評價工具的歷史和現狀，分析了現有工具的多樣性和應用上的復雜性，以及評價結果的不一致性。本文詳細討論了現有評價工具的優缺點，并提出了未來發展的方向。建議未來應聚焦于創建更為簡潔的工具設計，并實施加強國際協作以及采納人工智能技術的策略。這些措施將致力于提升評價工作的效率與精確度，同時助力醫療實踐向更高水準的質量標準邁進。
系統評價與Meta分析已成為整合多源研究數據、提升證據質量的核心方法。傳統Meta分析在處理多種治療選項時顯示出局限性，而網狀Meta分析（NMA）通過構建涵蓋多種治療選項的證據網絡，允許同時比較多個治療方案的直接與間接證據，從而提供更全面、精確的臨床決策支持。本文全面回顧了NMA的統計學原理、三個基本假設及其統計推斷框架，并對比分析了目前主流的NMA軟件與軟件包，如R（gemtc、netmeta、rjags、pcnetmeta等）、Stata（mvmeta、network）、WinBUGS、SAS、ADDIS及各類在線應用等，指出其優缺點及適用場景，為研究者在各種臨床研究和政策制定中提供一個科學、統一的指導框架。
本研究全面回顧了診斷試驗準確性網狀Meta分析（DTA-NMA）的理論基礎、發展沿革、實踐應用及潛在挑戰。作為一種評估和比較不同診斷試驗準確性的方法，DTA-NMA通過整合直接和間接證據，在提高診斷準確性與優化治療策略方面顯示出其獨特價值，為臨床決策提供了重要支持。然而，盡管在方法學和實踐方面取得了顯著進展，DTA-NMA在實施過程中仍面臨多重挑戰，包括提升研究透明度、整合多元證據、準確評估偏倚風險、呈現和解釋結果以及評價證據質量等問題。未來，進一步完善針對DTA-NMA研究的報告規范和證據質量分級將是該領域發展的關鍵，這有助于支持基于證據的高效醫療決策，最終提升患者的診療效果。本研究旨在為進行DTA-NMA研究的學者提供思考和啟示，促進該領域的穩步發展。