Нередко результаты отдельных исследований бывают неопределенными: из-за малого числа больных или исходов не обеспечивается достаточная статистическая мощность или точность. В таких исследованиях оценки показателей нестабильны, а сравнения отягощены неприемлемо высоким риском пропустить эффект (бета-ошибка).
Выходом из такой ситуации является объединение данных нескольких относительно небольших исследований, посвященных одному и тому же вопросу.

В результате такого объединения формируется один массив данных, который условно можно рассматривать как полученный в результате одного большого исследования. Это допустимо, только если отдельные исследования настолько сходны между собой (по характеристикам пациентов, вмешательствам, показателям исходов), что их можно трактовать как составные части единого исследования. Объединение данных преследует цель собрать достаточное количество наблюдений, чтобы получить точную общую оценку эффекта, а не объяснять различия выводов разных исследований. Преимущество объединения данных состоит в том, что оно позволяет обеспечить достаточную статистическую мощность для выявления значимых различий, если они существуют. Объединение данных особенно полезно, когда изучается редкое заболевание и/или исход. При таких обстоятельствах объединение данных — единственный способ достижения требуемой статистической мощности.
Пример. Имеется много сообщений о развитии язвенной болезни при приеме кортикостероидов. Тем не менее в обсервационных исследованиях трудно установить, действительно ли данные препараты вызывают язву, поскольку многие ситуации, при которых назначаются кортикостероиды (например, при стрессе или в сочетании с раздражающими желудок веществами), могут самостоятельно вести к развитию язвенной болезни. Возможно также, что у людей, получающих кортикостероиды, язва обнаруживается вследствие более тщательного обследования, тогда как у других больных она остается нераспознанной.
Лучший способ определения причины и следствия — проведение рандомизированных контролируемых испытаний. Известно много рандомизированных испытаний, в которых изучалось применение кортикостероидов для лечения различных заболеваний, при этом одним из регистрируемых побочных явлений была язвенная болезнь. Ни одно из этих исследований не было достаточно большим, чтобы самостоятельно проверить гипотезу о том, что данные препараты вызывают язвенную болезнь. Но все вместе эти исследования позволяют изучить частоту относительно редкого события.
В обзоре, объединяющем результаты 71 рандомизированного контролируемого испытания кортикостероидов, в качестве одного из исходов рассматривалось развитие язвенной болезни. В среднем на одно исследование приходилось примерно 86 больных и 1 случай язвенной болезни; случаи язвы (хотя бы один) были выявлены лишь в 31 испытании. Авторы мета-анализа объединили результаты 71 испытания для повышения статистической мощности. В объединенном исследовании оказалось 6111 больных, из них около 80 больных с язвой. Частота язвенной болезни составила 1,8% в группе получавших кортикостероиды и 0,8% — в контрольной группе (относительный риск 2,3; 95% доверительный интервал от 1,4 до 3,7). Сходный результат был получен и при анализе данных с учетом других факторов риска (разные дозы, пути введения кортикостероидов и продолжительность лечения), а также особенностей проявления и диагностики язвы (подозрение на язву, наличие кровотечения, диагностика с помощью специальных методов).
Таким образом, объединение результатов многих исследований, каждое из которых было достаточно строгим с методической точки зрения, но включало слишком малое число наблюдений, чтобы ответить на поставленный вопрос, обеспечило необходимую статистическую мощность для выявления повышенного риска заболевания язвенной болезнью.
Сторонники метода объединения данных указывают, что этот метод позволяет по-новому увидеть сильные и слабые стороны разных исследований.
Например, на одном и том же рисунке можно представить число строгих исследований, точечные оценки эффективности и их доверительные интервалы для каждого исследования, соотношение между величиной эффекта и точностью оценки и, наконец, точечную оценку эффективности и доверительный интервал для объединенного результата.
Противники объединения данных возражают, что принципы отбора больных, методы вмешательств и оценки исходов в разных исследованиях настолько различаются, что объединять эти данные нельзя. «Разъединители» в отличие от «объединителей» не удовлетворены получаемым результатом. К тому же объединение данных обеспечивает только повышение статистической мощности; оно не ликвидирует систематические ошибки, которым подвержены отдельные методы исследований, и не создает условий для взаимного устранения этих ошибок в процессе объединения данных. В любом случае мета-анализ только дополняет, но не заменяет того знания, которое достигается путем тщательного изучения каждого из лучших исследований, посвященных определенному клиническому вопросу.


A xrp casino while after that, I stood at