在 Meta 分析中，不同效应量异质性的研究至关重要。研究人员针对 “Empirical comparisons of heterogeneity magnitudes of the risk difference, relative risk, and odds ratio” 展开研究，发现约一半分析的 Meta 分析显示低异质性，但存在数值不一致问题。其结果对方法选择和结果解读意义重大。
在医学研究领域，Meta 分析就像是一位 “数据侦探”，它整合多项研究结果，挖掘隐藏在海量数据背后的真相，帮助科研人员更全面、准确地了解疾病的防治效果、危险因素等关键信息 。然而，在 Meta 分析中，不同效应量（如风险差异（Risk Difference）、相对风险（Relative Risk）、比值比（Odds Ratio））的异质性问题一直困扰着研究人员。异质性就像是研究中的 “噪音”，如果不能准确评估和处理，会干扰研究结论的可靠性，导致错误判断，影响后续研究和临床决策。所以，深入探究这些效应量的异质性大小，对提升 Meta 分析的质量、保证研究结果的科学性至关重要。
为了解决这一难题，来自北海道大学医学院生物统计学系（Department of Biostatistics, Graduate School of Medicine, Hokkaido University）的研究人员开展了一项关于 “Empirical comparisons of heterogeneity magnitudes of the risk difference, relative risk, and odds ratio” 的研究。该研究成果发表在《Systematic Reviews》上。研究发现，大约一半被分析的 Meta 分析呈现出低异质性。这一结论意义非凡，它为科研人员在进行 Meta 分析时提供了重要的参考依据，有助于他们在研究方法的选择上做出更合理的决策，也让他们在解读研究结果时更加准确、科学。
研究人员在开展研究时，主要使用了数据统计分析和图表数据重构的方法。他们对大量已有的 Meta 分析数据进行收集和整理，运用统计方法计算不同效应量的异质性指标（如I2 ） 。同时，借助 Degitizit 软件对特定数据（I2>1%的 Meta 分析数据）进行重新构建和核对，以此确保数据的准确性和可靠性。
研究结果主要围绕两方面展开。首先是对异质性程度的分析，研究人员通过对众多 Meta 分析数据的整理和计算，按照异质性指标I2 的不同范围（I2=0% 、span data-custom-copy-text="\(0 \%0%<I2≤1% 、I2>1% ）进行分类统计，从而得出约一半 Meta 分析显示低异质性（I2 在一定范围内）的结论。其次是对数据一致性的核查，研究人员在研究过程中发现了一些数值不一致的情况。例如在补充文件中的 Table S2，不同类别 Meta 分析的数量总和与总 Meta 分析数量（64,929）不相符；用 Degitizit 软件重构图 2A 中I2>1% 的 Meta 分析直方图数据时，相对风险（Relative Risk）指标下，不同计算方法得出的 Meta 分析数量与 Table S2 中报告的数量存在差异。
综合研究结果，该研究一方面揭示了 Meta 分析中不同效应量异质性的分布特征，为后续研究提供了重要的参考，让研究人员在设计 Meta 分析、选择效应量指标时有了更清晰的方向；另一方面，研究中发现的数值不一致问题也引起了重视。这些问题的解决对于保证 Meta 分析结果的准确性、提升研究质量意义重大，能帮助科研人员更精准地解读研究结果，避免因数据错误而得出错误结论，进而推动 Meta 分析领域的进一步发展，为医学研究和临床实践提供更可靠的依据。
