試驗序貫分析（trial sequential analysis，TSA）作為累積Meta分析的一種，其主要是將序貫分析方法引入傳統的Meta分析，以解決傳統Meta分析在反復更新中出現的隨機誤差（假陽性/假陰性的結果）問題，同時也能計算得出某一個確切的結論所需要的樣本量。本文通過參閱世界范圍內已發表的文獻，著重總結介紹TSA方法的提出、基本原理、應用軟件以及當前的局限，同時依據具體的實例來說明TSA的優勢，以期吸引更多研究者關注，進而促進我國Meta分析方法學的發展。
