开展敏感性分析时，先排除被判定为高偏倚风险的研究，重新计算合并估计值，再按分析开始前设定的实质性变化阈值，将该估计值与主要结果进行比较。
- 预先定义排除规则和阈值。说明将剔除哪些研究（例如，对正在合并的结果给出高偏倚风险 RoB 2 判定的研究），以及合并效应出现多大变化才算实质性变化。将这两项内容记录在方案或分析计划中，使比较成为预先设定的分析。
- 在缩减后的研究集上重新计算合并估计值。使用与主要分析相同的效应量、模型和加权方法，使唯一差异在于研究集。报告新估计值及其置信区间，并与主要估计值并列呈现。
- 构建敏感性分析表。表中包括主要估计值、限制研究集后的估计值、被剔除的研究数和参与者数，以及一个变化标记列，标明变化是否越过阈值。
- 对照阈值进行解释。如果限制研究集后的估计值仍在阈值范围内，说明主要结果在该排除条件下保持稳定。如果越过阈值，则将该发现视为敏感，并修改摘要中的句子，以反映限制研究集后的估计值和被排除的研究。
使用 RoB 2 在结果层面作出偏倚风险判定，因为它针对特定的随机试验结果，跨偏倚域进行评级，并给出低风险、一些担忧或高风险。Cochrane 荟萃分析指南涵盖敏感性分析和对合并结果的审慎解释，GRADE 标准支持在结局层面作出确定性判断，可与敏感性分析发现保持一致。在方法部分列出这些来源的名称，此处不提供链接。
修改后的摘要句子可写为：“排除高偏倚风险试验后，合并效应为[限制研究集后的估计值，CI]，而主要分析为[主要估计值，CI]。”从表中填入相应数值，并保持措辞与变化标记一致。