本文整理自欧洲心脏病杂志（EHJ）的一篇专家评论“Cardiovascular meta-analyses: fool’s gold or gold for fools?”[1]。

在医学领域，短时间内发表许多范围和主题相似的临床研究已是常态，问题来了，哪些试验的结论更可信呢：所有试验？样本量最大的？研究者发起或者政府资助的试验？方法学质量更高的试验？

低质量研究最多只能起到描述性作用；对于随机试验，如果正确实施了随机化，预先确定好样本量和统计分析计划，明确客观终点，缺失数据尽可能少，通常被认为是可信的。然而，即使是随机试验，针对一个特定的临床问题，在几年内也可能会有多个试验发表。此时，Meta分析就能发挥作用。

近几十年来，随着在线文献搜索（如PubMed）的出现，以及对用户友好的统计工具普及（下图），Meta分析取得重大进展。但随之而来又是Meta分析的过度生产和传播，有人也提出疑问：Meta分析还有用吗？

要回答这个问题，有几个方面的考虑。在阅读Meta分析或对其进行评论时，可以使用一个简单的路线图。

首先，Meta分析应该具备一个有意义的目的；

第二、研究注册（如PROSPERO）是关键前提；

第三、报告应该透明，符合报告规范（如PRISMA）要求；

第四、Meta分析一般应从同质化研究中检索、选择和提取数据（例如，干预性Meta分析选择随机试验而不是观察性研究；诊断性荟萃分析选择诊断准确性的研究），此外，终点应明确定义。

Meta分析的10个常见问题

1、在PubMed上检索一个主题时，我发现了同一主题的两篇Meta分析结果相互矛盾。我应该相信哪一个？

在选择了不同研究方法的情况下（如终点定义，效应估计和汇总方法），可能会出现相互矛盾的结果，但通常来讲，最大和最新的Meta分析可能更具代表性和可信度，除非该Meta分析纳入了低质量试验或不相关试验。