遺傳關聯性 Meta 分析將多個研究的數據整合，通過增大樣本量以提高統計效能，成為探求真實遺傳關聯性的有效途徑。Meta 分析為遺傳關聯性證據的產生帶來機遇，但同時也給此類證據的利用帶來挑戰。因此，合理評價證據的可信度確有必要。本文主要介紹如何使用 Venice 標準從分子流行病學角度評價遺傳關聯性 Meta 分析證據的可信度。評估指標包括證據量、重復性及偏倚控制三方面，最后綜合三方面的分級結果，得出“強”、“中等”、“弱”三個等級結果。通過對遺傳關聯性 Meta 分析證據可信度的評估，為進一步的研究及證據的臨床轉化提供明確信息。
目前網狀 Meta 分析已得到飛速發展和廣泛應用，具有可量化比較相同主題的 2 種以上不同處理措施的相對優勢的特點。但由于存在多個干預措施的比較，增加了其結果解讀的復雜性，解讀時對證據可信度的忽略也導致了結論存在誤導性。近期，GRADE 工作組提出了 2 種網狀 Meta 分析結論形成的方法，即部分背景化框架與最小背景化框架。本文聚焦于部分背景化框架，當使用該框架時，作者必須確定效應閾值，以區分無效、較小效應、中等效應和較大效應。部分背景化框架的指導原則包括根據效應大小與利弊對干預措施進行分類，及分類時考慮效應的點估計值和干預措施排序，綜合考慮證據可信度（證據質量）以得出結論。本文結合實例，對部分背景化框架的原理步驟進行描述和闡釋，以期為該方法在網狀 Meta 分析結果解讀與結論形成環節的應用提供指導。
