Cette technique s'est avérée très utile, en particulier dans les domaines où une grande quantité de données a été collectée, apparemment avec un résultat non concluant. La littérature publiée est étudiée et les résultats de tous les essais bien menés (en aveugle, avec des détails cliniques adéquats, des critères d'exclusion clairs, etc.
Étant donné que seuls les résultats positifs sont généralement publiés, les erreurs de type I ont tendance à être incluses (rejet erroné de l'hypothèse connue - supposer une différence alors qu'il n'y en a pas). Il peut donc être utile d'inclure des données qui reposent sur des bases tout aussi solides mais qui n'ont pas été publiées. Ces données peuvent être sujettes à des erreurs de type II (accepter à tort l'hypothèse nulle - supposer qu'il n'y a pas de différence alors qu'il y en a une). Ces erreurs surviennent généralement parce que le nombre de sujets est trop faible, mais le fait de les combiner dans une méta-analyse révèle le résultat correct.
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