La méta-analyse est importante en recherche oncologique pour apporter une réponse plus fiable à une question de recherche clinique ayant fait l'objet de multiples études aux résultats discordants. La méta-analyse par paires peut être appliquée pour comparer deux traitements simultanément, tandis que la méta-analyse en réseau (NMA) permet de comparer plusieurs traitements à la fois. Après une revue systématique rigoureuse de la littérature et une évaluation de la qualité des études identifiées, plusieurs hypothèses sous-tendent l'utilisation de la méta-analyse. Premièrement, la valeur ajoutée de la méta-analyse doit être évaluée en examinant la comparabilité des populations d'étude. Deuxièmement, le comparateur approprié dans la méta-analyse doit être choisi en fonction des types de comparaisons effectuées dans les études individuelles : (1) les bras expérimental et comparateur correspondent à des traitements différents (A vs B) ; (2) substitution d'un traitement conventionnel par un traitement expérimental (A+B vs A+C) ; ou (3) ajout d'un traitement expérimental (A+B vs B). Idéalement, il existe un comparateur commun unique, mais en présence de multiples comparateurs communs, le comparateur le plus efficace est préférable. Troisièmement, les traitements ne peuvent être valablement combinés dans une méta-analyse ou regroupés en un seul nœud de traitement dans une NMA que s'ils partagent un mécanisme d'action analogue et un contexte d'indication similaire. Quatrièmement, tant pour la méta-analyse par paires que pour la NMA, une évaluation adéquate de l'hétérogénéité doit être réalisée, et des analyses en sous-groupes ainsi que des analyses de sensibilité peuvent être appliquées afin d'objectiver un éventuel facteur de confusion. L'incohérence du réseau, en tant que manifestation statistique d'une violation de l'hypothèse de transitivité, s'évalue au mieux par une modélisation par séparation des nœuds (*node-splitting*). La NMA présente des avantages par rapport à la méta-analyse par paires, tels que la clarification de résultats discordants issus de multiples études comportant plusieurs comparateurs communs et le calcul de l'effet indirect pour les comparaisons directes manquantes entre des traitements majeurs. De plus, la NMA peut offrir une puissance statistique accrue et une validation croisée de l'effet thérapeutique observé pour les connexions faibles, sous réserve d'une connectivité de réseau adéquate et de tailles d'échantillon suffisantes. Cependant, un usage inapproprié de la NMA peut générer des résultats trompeurs, notamment en cas de faible connectivité du réseau et, par conséquent, de faible puissance statistique. En outre, les preuves indirectes demeurent de nature observationnelle et doivent être interprétées avec prudence. La NMA devrait donc être préférentiellement menée et interprétée conjointement par des cliniciens experts du domaine et un statisticien expérimenté. Enfin, l'utilisation de la méta-analyse peut être étendue à d'autres champs, par exemple l'identification de facteurs pronostiques et prédictifs. De même, l'intégration des données probantes issues de la méta-analyse et de l'expertise clinique peut améliorer l'élaboration de modèles pronostiques au sein de bases de données en vie réelle.