要了解如果疾病的新療法確實比舊療法，醫生更好，研究人員期待的最好證據。 衛生專業人員要在證據解決什麼治療的最佳模式是一個問題的“硬道理”。
但並非所有的醫學證據都是平等的。 並且有明確的證據層次結構：關於個別事件的專家意見和案例報告處於最低層，並且進行良好的隨機對照試驗接近頂部。 在這個層次結構的最頂層是薈萃分析 - 結合多個研究的結果，這些研究提出同樣的問題。 非常， 很 此層次結構的頂部是由名為the的組執行的元分析 Cochrane協作網.
要成為Cochrane協作網的成員，個別研究人員或研究小組必須遵守關於如何報告和進行薈萃分析的非常嚴格的指導原則。 這就是為什麼Cochrane評價通常被認為是最好的薈萃分析。
然而，沒有人問過Cochrane協作網進行的薈萃分析結果是否與其他來源的薈萃分析不同。 理論上，如果您比較Cochrane和非Cocrhane薈萃分析，兩者都在相似的時間範圍內發表，您傾向於期望他們選擇相同的研究進行分析，並且他們的結果和解釋會更多或者更少匹配。
波士頓大學公共衛生學院的團隊決定找出答案。 令人驚訝的是，事實並非如此 我們找到了什麼.
無論如何，什麼是薈萃分析？
想像一下，你有五個小的臨床試驗，所有這些試驗都發現了一般的正面益處，比如服用阿司匹林預防心髒病發作。 但是因為每項研究只有少量的研究對象，所以沒有人可以自信地說有益效果不僅僅是偶然的機會。 在統計學上，這些研究將被視為“動力不足”。
有一種提高這些研究的統計效力的好方法：將這五項較小的研究合併為一項。 這就是meta-anaysis的作用。 將幾個較小的研究結合到一個分析中並取這些研究的平均值有時可以提高量表，並讓醫學界充滿信心地了解給定的干預措施是否有效。
Meta分析既有效又便宜，因為它們不需要運行新的試驗。 相反，它是找到已經發表的所有相關研究的問題，這可能是非常困難的。 研究人員必須堅持不懈地進行搜索。 尋找研究並決定它們是否足以讓人信任，這種科學的藝術和錯誤成為一個關鍵問題。
這實際上是Cochrane協作網成立的一個主要原因。 健康服務研究員Archie Cochrane認識到薈萃分析的力量，但也認識到正確分析它們的重要性。 Cochrane協作網的薈萃分析必須遵循非常高的透明度標準和方法嚴謹性和可重複性。
遺憾的是，很少有人能提交的時間和精力投身Cochrane協作，這意味著絕大多數的Meta分析不是由協作進行，不一定要堅持自己的標準。 但是，這實際上很重要？
兩個薈萃分析有多麼不同？
為了找到答案，我們開始通過識別薈萃分析，一個來自科克倫和一個沒有，這涵蓋了相同的干預（如阿司匹林）和結果（如心臟發作），然後比較和對比他們的40對。
首先，我們發現幾乎40百分比的Cochrane和非Cochrane薈萃分析在他們的底線統計答案中不一致。 這意味著，例如，典型的讀者，醫生或衛生政策制定者會對乾預是否有效提出根本不同的解釋，這取決於他們碰巧閱讀的元敘事。
其次，這些差異似乎是系統性的。 非Cochrane系統評價，平均而言，傾向於認為他們測試干預措施更有效，更容易治愈的條件或避免一些醫療並發症比Cochrane評價建議。 同時，非Cochrane評價在他們的精度不夠精確，這意味著有更高的機會，結果僅僅是由於偶然。
薈萃分析只不過是其成分研究的奇特加權平均值。 我們驚訝地發現，大約63百分比的納入研究對於一組或另一組薈萃分析是獨特的。 換句話說，儘管兩組薈萃分析可能會使用類似的搜索標準，在相似的時間內和類似的數據庫中查找相同的論文，但這兩組的論文只有三分之一左右。包含的是相同的。
似乎大多數或所有這些差異都歸結為Cochrane堅持更嚴格的標準。 薈萃分析僅與其所包含的研究一樣好，並且採用不良研究的平均值可能導致不良結果。 俗話說“垃圾進，垃圾出”。
有趣的是，報告高得多的影響大小的分析趨於得到高得多的速率比分析報告低效應大小在其他文件再次引用。 這是老新聞俗話說的統計實施方案“如果它流血，它會導致”大和大膽的效果得到比結果顯示邊緣或模棱兩可的結果更多的關注。 在醫學界，畢竟只是人類。
為什麼這件事情？
在最基本的層面上，這表明Archie Cochrane是完全正確的。 方法的一致性，嚴謹性和透明度至關重要。 如果沒有這一點，就有可能得出結論：當某些東西沒有，或者甚至只是過度利益時，它會起作用。
但是在更高的層次上，這再次向我們展示了對醫學文獻進行統一解釋是多麼困難。 元分析通常被用作特定主題的最終單詞，作為模糊性的仲裁者。
顯然，這個角色是由事實兩個薈萃分析，表面上是同一主題，可以得出不同的結論提出質疑。 如果我們查看薈萃分析，在我們目前的時代的“金標準”，“循證醫學”又是怎樣的平均醫生或決策者，甚至病人時兩金標準是相互矛盾的反應？ 買者自負。
關於作者
Christopher J. Gill，全球衛生部副教授; 波士頓大學傳染病專家。
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