●ランキングにおける問題
例えば、前回の例では、直接比較において、Ilizarov創外固定は、創外（External）固定と比較した場合に、再手術のオッズ比を60%減少します。
介入の全てについてランキング解析をすると、前回のランコグラムやSUCRAに示したように、Unreamed>Ilizarov>Ender>Reamed>External>Plateの順であった。しかし、たとえば、Ilizarov創外固定に関するbody of evidenceは、risk of biasが高い小規模試験1件だけ（総イベント数19件）である。つまり、当該治療のランキングの信頼性（credibility）は低いといえる。
このように、ランコグラムやSUCRAからは、risk of bias、非一貫性、非直接性、出版バイアスなどに関する情報は一切得られない。しかし、対比較のRoB、非一貫性、不精確さなどからランキングに関するエビデンスの質は、”very low”である。
注３：今回の私の解析ではあえて、全ての介入に関するランキングを示したが、論文著者らは、”Very low”のエビデンスを除外して解析したランキングを報告している。そのランキングは、Unreamed>Reamed>External>Plateであり、SUCRAはそれぞれ、86.3%, 54.4%, 24.1%, 3.6%である（論文の表6）。
●ranked forest plot:
ランキングによる誤解に対しては、質の低いエビデンスを除外する方法の他には、”ranked forest plots”(*)を表示する方法もある。
(*)Furukawa TA. Case study in psychiatry. In: Biondi-Zoccai G, edit. Network meta-analysis -Evidence synthesis with mixed treatment comparison. NY: Nova Science publishers; 2014, 325-337.
今回のデータを使ったranked forest plotでは、たとえば、効果が最低の治療（plate）を基準した比較のフォレストプロットをみると、以下のように、各治療の比較や効果の程度を視覚的に理解しやすくなる。
●ランコグラム
黄色のセルの部分が有意差がある比較です。
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