網狀Meta分析（NMA）是一種通過綜合多個臨床研究數據且比較多種干預措施的療效和安全性的統計技術，可為證據網絡中所有干預方案提供優劣排序結果，并為臨床決策提供直接證據支撐。當前，NMA通常基于同一類型數據集的匯總，而對于實現跨研究設計與跨數據格式的數據集合并仍存在方法學與軟件操作上難點。R軟件crossnma程序包基于貝葉斯框架與馬爾可夫鏈蒙特卡羅算法，將三級分層模型擴展到標準NMA數據模型中以實現不同數據類型的差異化合并。crossnma程序包通過引入模型變量充分考慮不同類型數據間合并所帶來的偏倚風險對結果的影響。此外，該程序包還提供結果輸出和簡易圖形繪制等功能，這為實現跨研究設計與跨數據格式證據的NMA提供可能。本研究將通過4個個體參與者數據集與2個聚合數據集的實例對crossnma程序包模型方法和軟件操作進行實例演示和講解。