Een Bayesiaanse meta-analyse biedt veel voordelen ten opzichte van een frequentistische klassieke meta-analyse. Vooral bij een klein aantal studies met een hoge statistische heterogeniteit biedt de Bayesiaanse benadering betrouwbaardere resultaten. De interpretatie van de uitkomsten en betrouwbaarheidsintervallen is gebaseerd op een waarschijnlijkheid of posterior kans. Het meest cruciale is de bepaling van een prior kans en variantie. Wanneer slecht gekozen kan dat leiden tot vertekening.

Netwerk meta-analyses zijn nuttig om verschillende behandelingen met elkaar te vergelijken. Surface under the cumulative ranking curve (SUCRA) werd ontwikkeld om de clinicus te helpen bij de interpretatie van het resultaat van een netwerk meta-analyse. Wanneer het aantal directe vergelijkingen echter beperkt is en wanneer de graad van bewijs van de directe en indirecte vergelijkingen laag tot zeer laag is, mogen we als clinicus geen rekening houden met het resultaat van de SUCRA.