Meta-Analyse mit zufälligen Effekten von inkonsistenten Effekten: Eine Zeit für Veränderung

Ein primäres Ziel der Meta-Analyse besteht darin, die Schätzung der Behandlungseffekte durch das Zusammenfassen der Ergebnisse ähnlicher Studien zu verbessern. Dieser Artikel erklärt, wie die am häufigsten verwendete Methode zur Zusammenfassung heterogener Studien - der Der Simonian-Laird (DL) Schätzer - verzerrte Schätzungen mit fälschlicherweise hoher Präzision erzeugen kann. Ein klassisches Beispiel wird präsentiert, um zu zeigen, dass die Verwendung des DL-Schätzers zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führen kann. Besondere Probleme mit dem DL-Schätzer werden erörtert und mehrere alternative Methoden zur Zusammenfassung heterogener Beweise vorgestellt. Die Autoren empfehlen, die universelle Anwendung des DL-Schätzers durch Analysen zu ersetzen, die auf einer kritischen Synthese basieren, die die Unsicherheit der Beweise anerkennt, sich darauf konzentriert, die wahrscheinlichen Quellen von Variationen in den Beweisen zu beschreiben und zu erklären, und zufällige Effektschätzungen verwendet, die genauere Vertrauensgrenzen als der DL-Schätzer bieten.