🔬 Что такое мета-анализ и когда ему можно верить

Мета-анализ — не волшебная формула, которая превращает десяток слабых исследований в одно железобетонное. Это метод объединить результаты, чтобы увидеть общую картину. Проблема в том, что картины иногда получаются из пазлов от разных коробок.

Если исследования, собранные под одной шапкой, различаются по дозировке, популяции или способу измерения эффекта, итоговая цифра «среднего эффекта» может врать. Это называется гетерогенность. И её измеряют.

Самый известный показатель — I². Его придумали в 2002 году, и первоисточник до сих пор цитируют чаще многих учебников. I² показывает, какой процент разброса результатов связан с реальными различиями между исследованиями, а не со случайностью. Если он близок к нулю, исследования говорят примерно об одном и том же. Если высокий — средняя оценка мало что значит.

Но высокий I² — не приговор. В мета-анализах распространённости, например, сколько людей едят достаточно клетчатки, I² почти всегда под 90% и выше. Медианный I² в таких обзорах — 96,9%, как показала работа 2022 года. Дело не только в разнородности, но и в том, что I² зависит от числа исследований и от того, насколько общая оценка близка к 0% или 100%. Поэтому смотреть надо не на одно число, а на весь анализ: есть ли прогностический интервал, проверяли ли авторы, как результат меняется при исключении отдельных работ.

И ещё: мета-анализ наблюдательных исследований, каким бы аккуратным он ни был, показывает связь, а не причину. С этим ничего не поделать.

Средняя польза от всех овощей сразу мало говорит о конкретной капусте.

В следующий раз, когда увидите заголовок о «доказанном» вреде или пользе продукта со ссылкой на мета-анализ, найдите в исходной статье I² и прогностический интервал.

#метаанализ #доказательноепитание