系统综述中，我们主要采用两种分析方法来进行数据的整合与评估：一是利用统计学方法对资料进行定量综合的Meta分析（Meta ysis）；当某些资料不适合进行Meta分析时，我们可以选择定性综合的方法。
Meta分析具有多种类型，常见的包括：
1. 常规Meta分析
这种分析主要整合随机对照试验、非随机对照试验、队列研究、病例对照研究等效应量。由于其方法成熟且发文量众多，是Meta分析中最常见和最常用的类型。
示例：SGLT-2抑制剂对2型糖尿病患者心血管结果的影响。（参考文献：Wu JH等，发表于Lan Diabetes Endocrinol杂志，2016年。）
2. 个体数据Meta分析
示例：探讨BMI与全因死亡率之间的关系。（参考文献：Global BMI Mortality Collaboration的研究，发表于Lan杂志，2016年。）
3. 单组率Meta分析
这类分析专注于合并单组率的指标，如发病率、患病率、病死率等。其原始研究多为横断面研究。在处理异质性时，亚组分析和Meta回归分析是关键方法。
示例：残疾儿童中遭受性的比例是多少？（参考文献：Jones等的Lan杂志研究，2012年。）
4. 诊断试验Meta分析
此类型分析主要评估某项措施对疾病的诊断价值，如灵敏度、特异度及ROC曲线下面积等。
示例：探讨降钙素原和C反应蛋白在选择性结手术中诊断早期腹腔感染的价值。（参考文献：Cousin等的Ann Surg杂志研究，2016年。）
5. 累积Meta分析
该分析按照一定的顺序（如发表时间、样本量等）逐步纳入研究并进行多次Meta分析。每个新研究的加入都会带来一次新的分析，从而反映研究结果的动态变化趋势。
示例：罗非昔布的心血管风险。（参考文献：Jüni等Lan杂志的研究，2004年。）
6. 序贯Meta分析
序贯Meta分析类似累积Meta分析，但每次新研究的纳入都视作一次期中分析。它有助于减少传统Meta分析中，特别是累积Meta分析中的Ⅰ类错误。
示例：降压与癌症风险的关系。（参考文献：Bangalore等Lan Oncol杂志的研究，2011年。）
7. 剂量反应关系Meta分析
该类分析通过合并多项剂量反应关系的原始研究来提高统计效力。
示例：高血糖是否会增加癌的风险？（参考文献：Liao等的BMJ杂志研究，2015年。）
8. 网状Meta分析
当存在一系列物可治疗某种疾病，但某些物间缺乏直接比较时，网状Meta分析通过间接比较对同一证据体中的干预措施进行综合评价和排序。
示例：降糖物的效果和安全性对比。（参考文献：Palmer等的JAMA杂志研究，2016年。）