En dehors du hasard, les résultats des méta-analyses peuvent différer des résultats des méga-essais uniquement du fait de biais introduits par une méta-analyse "mal conduite" au niveau méthodologique.

Une méta-analyse se doit de reposer sur une revue exhaustive de la littérature, que les résultats des études analysées soit négatifs ou positifs.

La qualité d'une méta-analyse repose sur la qualité méthodologique des études analysées, aussi une sélection doit être réalisée selon des critères d'inclusion et d'exclusion notamment méthodologique, définis a priori.

L'intérêt d'une méta-analyse est de permettre d'évaluer une stratégie thérapeutique sur des populations plus hétérogènes que celles des essais cliniques. Cependant l'hétérogénéité des protocoles et schémas d'administration des traitements, ainsi que des critères d'évaluation utilisés, peut entraîner une estimation imprécise, voire biaisée de l'effet du traitement.

Différentes techniques d'analyse doivent être utilisées afin d'évaluer d'éventuels biais de publication ou de sélection (méthode dite du “funnel plot”), ou des sources d'hétérogénéité potentielles (test d'hétérogénéité, méta-régression, etc.).

Les méta-analyses sur données individuelles permettent d'évaluer l'effet du traitement selon les caractéristiques des patients.

Les méta-analyses prospectives (prévues avant la réalisation des essais cliniques) permettent de limiter l'hétérogénéité des données pour tout ce qui concerne le protocole des études (traitement, suivi, évaluation, etc.).

Results of meta-analyses may differ from those of megatrials only because of the bias that could be introduced by a unadequate methodology of some meta-analyses.

A meta-analysis must be based on an exhaustive review of the literature – of all studies, those with negative as well as positive results.

The quality of a meta-analysis depends on the methodological quality of the studies it analyzes; accordingly they must be selected according to strict methodological inclusion and exclusion criteria, defined a priori.

The value of a meta-analysis is that allows a treatment strategy to be assessed in populations more heterogeneous than those in clinical trials. Nonetheless the heterogeneity of protocols, of dosing, and of outcome measures can lead to bias of the treatment effect estimation.

Different analytic techniques must be used to assess possible publication or selection bias (the so-called “funnel plot” method) and potential sources of heterogeneity (heterogeneity test, meta-regression, etc.).

Meta-analyses of individual data make it possible to assess the treatment effect according to patient characteristics.

Prospective meta-analyses or those planned before clinical trials can help to limit data heterogeneity by making study protocols less varied (treatment, follow-up, evaluation, etc.).