La toma de decisiones de atención médica basada en la evidencia requiere la comparación de todas las intervenciones competentes relevantes. En ausencia de ensayos controlados aleatorios que impliquen una comparación directa de todos los tratamientos de interés, las comparaciones de tratamientos indirectos y el metanálisis de red proporcionan evidencia útil para seleccionar juiciosamente los mejores tratamientos. Las comparaciones de tratamiento mixto, un caso especial de metanálisis de red, combinan evidencia directa y evidencia indirecta para comparaciones particulares por pares, sintetizando así una mayor parte de la evidencia disponible que el metanálisis tradicional. Este informe de la International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research Indirect Treatment Comparisons Good Research Practices Task Force brinda orientación sobre los aspectos técnicos de la realización de metanálisis de redes (nuestro uso de este término incluye la mayoría de los métodos que involucran metanálisis en el contexto de una red de evidencia). Comenzamos con una discusión de estrategias para desarrollar redes de evidencia. A continuación, revisamos brevemente los supuestos del metanálisis de red. Luego nos centramos en el análisis estadístico de los datos: objetivos, modelos (efectos fijos y efectos aleatorios), enfoques frecuentistas versus bayesianos y validación del modelo. Una lista de verificación resalta los componentes clave del metanálisis de red, y ejemplos sustanciales ilustran las comparaciones de tratamiento indirecto (ambos enfoques frecuentista y bayesiano) y el metanálisis de red.