本书共分5大模块26章：①基础知识模块。共2章，主要介绍贝叶斯Meta分析基础知识和R软件应用入门知识。②单变量Meta分析模块。共11章，主要介绍二分类、连续型、有序、计数生存数据等经典5大类数据的贝叶斯Meta分析；单臂研究、稀疏数据、缺失数据、纵向数据等特殊数据的贝叶斯Meta分析；贝叶斯Meta回归分析；贝叶斯Meta分析相关图形的绘制等。③多变量Meta分析模块。共4章，主要介绍多测量结局、诊断性试验、基因多态性等非独立数据的贝叶斯Meta分析等。④网络Meta分析模块。共7章，主要介绍基于不同建模思路的经典数据和特殊数据等网络Meta分析中效应量合并、排秩、绘图，模型诊断和比较，以及回归分析等。⑤基于其他算法的贝叶斯Meta分析模块。共2章，主要介绍基于INLA和DIRECT算法的贝叶斯Meta分析。