通常情况下，关于治疗药物或治疗手段的meta分析，是将研究目的相同的一系列研究汇总起来进行分析。最为理想的是，所收集的临床研究的目的和meta分析的目的是一致的。Meta分析中统计学意义与临床意义等同吗？

　　事实上，远非如此简单。一个meta分析往往囊括了大量的研究，这些研究的质量是否可以得到保证，或者治疗方法是否真的相同，所有研究对象的特征是否真的相似?而所有这些问题都与数据的解释息息相关。Meta分析需要将一部分研究纳入分析，而将其它研究剔除，这一过程可能会造成分析结果产生偏倚，这也是meta分析的一个缺陷。克利夫兰临床中心的Steven Nissen和Kathy Wolski做的关于文迪雅心血管病风险的meta分析关注的结果是心血管事件。但是，它所收集的这些研究最初的目的是评价药物的疗效。用这种方法评价心脏病发作风险就会产生偏倚，这也是用meta分析评价药物副作用常见的问题。

　　Meta分析是根据每项研究基于方差倒数的比重来进行研究的：大样本研究比重大，小样本比重小。方差是由结局的数量决定的，如果某个研究所得出的是零结局，那么就会被排除在外(病例和对照都是0)。如果研究要评价的是治疗的疗效，那就没有问题，因为每种治疗方案都会有一个结局，那么就要看疗效的高低和趋势，但是当研究关注的是安全性时，比如说零结局(没有心脏病发作)，却是一个重要信息，如果因此将这些研究排除在分析之外，就会使结论有所偏倚。

　　要解决困扰meta分析的这些问题，首先要在收集和报告临床试验的结果时进行更多前瞻性的考虑。在开始一项新药物的临床试验之前，我们就应该考虑到并牢记，该研究所得出的数据将是meta分析的一部分。所有的试验和方案都应该登记，所有的主要和次要结局的数据都应该有记录。这样，对这些试验所进行的meta分析将不但强有效，而且产生偏倚的可能性也降低。

　　Meta分析对于临床实践的适用范围也是问题。临床试验是对现实世界的不完全反映，如果再把所有的临床试验按同一模板来设计，那么问题将会更加突出。Meta分析最主要的方面之一就是评价各项研究结果之间的不一致性，特别是在评价疗效时。假如其中一些研究的结果是阳性的，而另一些是阴性的，meta分析就能分析出为什么或者哪些患者能够获益、哪些不能获益。相对现实世界的复杂性，对照试验的人为作用也对meta分析的效应产生影响。另一项获得全世界关注的关于4种抗抑郁药的meta分析的结论指出，虽然与安慰剂相比，药物有显著的疗效，然而对大多数病人来说，标准抑郁评分量表评分的改善程度并无显著的临床意义。

　　牛津大学药理学教授PhilipCowen说，对这个结论要非常谨慎。他认为评价抗抑郁药临床疗效更好的方法是进行更大型的研究。总之，退一步来看meta分析在入选临床试验时可能引入的偏倚和误差非常重要。Meta分析中统计学意义与临床意义等同吗？

　　虽然meta分析提供了额外的安全性信息，但是还需要关注自愿报告系统的报告、动物实验的数据以及同类药物的信息，来综合评价药物的安全性。meta分析得出的有统计学意义的重大发现不一定有临床相关性，因为其效应可能很小。因此，meta分析的结论对临床实践的指导意义必须谨慎解释。虽然提倡进行大样本小偏倚的meta分析，但是对于最近的一些研究结果的解释不能过妄，要注意其中可能存在偏倚和误差。Meta分析中统计学意义与临床意义等同吗？

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