背景：我正在进行一项系统评价，包括冠状动脉疾病的几种成像模式，但证据网络非常大，包括不同的模式，经常在一个充足的网络中将一种模式与另一种模式进行比较。

网络荟萃分析是一种既定的随机对照试验方法，在 WinBUGS、Stata、R 和 SAS 中有几种可能的方法。

但是，我不知道对诊断测试准确性研究进行网络荟萃分析的可能性。

问题：是否有任何有意义的稳健方法来对诊断测试准确性研究进行网络荟萃分析？

尝试：在我看来，我们可以使用诊断优势比 (DOR) 作为效果估计，然后将其与证据网络框架内的标准技术合并，例如使用netmetaR 包或类似方法。（请参阅：哪种是网络荟萃分析的最佳方法？）。

更新：根据 GGA 的反馈和广泛的搜索，我们可以提到潜在合适的方法：Menten 和 Lesaffre 提出的一种贝叶斯方法，用于对诊断测试准确性研究进行贝叶斯网络元分析（Menten 和 Lesaffre，BMC Med Res Methodol 2015） ，以及 Nyaga 等人提出的两种不同的贝叶斯方法（Nyaga 等人，Stat Methods Med Res 2016；Nyaga 等人，Stat Methods Med Res 2016）。