薈萃分析（Meta-analysis）：潛能和功能

單個(gè)研究的局限性

單個(gè)研究常常既不能發(fā)現(xiàn)也不能排除兩種療法較小的但與臨床有關(guān)的的差異。一個(gè)試驗(yàn)可能顯示無顯著療效，然而事實(shí)上療效確實(shí)存在,因而可能產(chǎn)生假陰性結(jié)果。這是一種II型誤差，對(duì)某一治療效果、樣本大小和顯著意義水平的差異,這種誤差的出現(xiàn)的概率可能被計(jì)算出。通常I型誤差較好識(shí)別——當(dāng)一個(gè)試驗(yàn)隨機(jī)產(chǎn)生顯著差異時(shí)，這種誤差的概率反映在P值。一個(gè)對(duì)報(bào)道在試驗(yàn)組和對(duì)照組之間治療無顯著差異的臨床試驗(yàn)的調(diào)查顯示，在臨床研究中出現(xiàn)II型誤差相當(dāng)普遍:對(duì)一個(gè)臨床療效的差異,在被檢查的總數(shù)為136個(gè)的115個(gè)試驗(yàn)中遺漏這一作用的先驗(yàn)概率（在某一樣本大�。┏�過20%。臨床試驗(yàn)中所包含的病人數(shù)常常不夠充分，這種情況在新近的幾年中幾乎沒有改變。在某些情況下，那些必須的樣本大小仍然很難達(dá)到。例如有一種藥物，它能使心肌梗塞的致死風(fēng)險(xiǎn)減少10%，而僅在英國每年就可以延長成千上萬病人的生命。要想測出這種藥物效應(yīng)并具有90%的確定性（要求II型誤差不得超過10%），那么一個(gè)治療組就需1萬多個(gè)病人。

為取代如此巨大而昂貴、邏輯解釋又較困難的研究，薈萃分析看來是一個(gè)非常吸引人的選擇�？衫�用幾個(gè)較小的但具有可比性的評(píng)估相同的或類似的藥物試驗(yàn)的數(shù)據(jù)。通過這種方法容易獲得所需病人的數(shù)量，并可以按可信度發(fā)現(xiàn)或排除相對(duì)較小的藥物效應(yīng)。

同樣，薈萃分析有助于估計(jì)研究結(jié)果的普遍性。某些具體研究的發(fā)現(xiàn)可能只有在與該研究人群具有相同特性的病人群體中才有效。如果在不同的病人群體的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)具有類似結(jié)果，那么可以得出結(jié)論這種干預(yù)的效果具有普遍性。通過集中所有可獲得的數(shù)據(jù)，薈萃分析比單個(gè)試驗(yàn)?zāi)芨�好地回答關(guān)于一個(gè)總體研究結(jié)果是否在各個(gè)亞群中（如男性病人、女性病人或疾病的嚴(yán)重程度不同的對(duì)象）存在差異。隨著這一系列文章的討論的展開，這些問題將加以闡明和分析，往往可