《Journal of Clinical Epidemiology》：Area under the likelihood curve as a measure of evidential weight in nonsignificant meta-analyses: A meta-epidemiological study
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阿明·沙里凡（Amin Sharifan）|柯蒂斯·哈罗德（Curtis Harrod）|安德烈娅·多布雷斯库（Andreea Dobrescu）|杰拉尔德·加特莱纳（Gerald Gartlehner）奥地利克雷姆斯（Krems an der Donau）继续教育大学循证医学与
阿明·沙里凡（Amin Sharifan）|柯蒂斯·哈罗德（Curtis Harrod）|安德烈娅·多布雷斯库（Andreea Dobrescu）|杰拉尔德·加特莱纳（Gerald Gartlehner）
奥地利克雷姆斯（Krems an der Donau）继续教育大学循证医学与评估系
摘要
目的
在P值介于0.05到0.20之间的荟萃分析中，量化证据权重与“无差异”或具有临床意义的阈值之间的分布情况。
研究设计与背景
我们检索了Cochrane图书馆中2025年1月至2026年2月期间发表的包含荟萃分析的系统性综述。对于每项荟萃分析，我们计算了似然曲线下的面积。在主要分析中，我们量化了“无差异”值两侧的证据权重占比。在次要分析中，我们将证据权重划分为三个具有临床解释意义的区域：有益（效应超过临床有益方向上的最小重要差异）、不确定（效应介于最小重要差异与“无差异”值之间）以及不利（效应超出“无差异”值且方向与临床有益相反）。
结果
我们从197篇系统性综述中确定了1108项荟萃分析。所有分析中的证据权重都倾向于某一方向，其中占主导地位的一侧平均比例为94.0%。在次要分析中（仅限于具有适用最小重要差异阈值的854项荟萃分析），当阈值较小时，证据权重位于不确定区域的比例从21.1%增加到56.1%；而位于有益区域的比例则从43.6%下降到8.7%。位于不利区域的比例分布较广，平均为35.2%。
结论
P值介于0.05到0.20之间的荟萃分析可能显示出方向性效应。有必要重新考虑证据综合中的统计显著性二元分类方法。
通俗语言总结
研究人员常常将研究结果视为“负面结果”，即使这些结果可能是由于偶然性（即统计上不显著）造成的，但这可能会产生误导。我们研究了197篇Cochrane综述中的1108项P值介于0.05到0.20之间的荟萃分析，以了解数据的真实情况。我们采用了一种基于似然的方法来衡量证据对某一效应方向的支持程度。在几乎所有情况下，证据都倾向于某一方向。从临床角度来看，效应通常较小，但证据的方向是明确且一致的。这意味着即使效应较小，这些研究结果也能提供关于效应方向的有用线索。总体而言，仅仅因为结果在统计上不显著就将其视为“负面结果”，可能会忽略重要信息。使用这种基于似然的方法有助于研究人员更好地利用现有证据。
