Redusere tilfeldighetenes spill i systematiske oversikter

I seksjon 7 forklarte vi hvordan påvirkningen av tilfeldigheter kan reduseres ved å slå sammen data fra andre liknende studier – en statistisk metode som kalles ”meta-analyse”. Vi brukte eksempelet med fem studier fra fem forskjellige land som ble organisert og finansiert hver for seg for å finne løsningen på den 60 år gamle gåten om hvor høyt oksygennivå premature barn måtte ha i blodet for å overleve uten alvorlige funksjonshemninger. Dette eksempelet illustrerte hvordan meta-analyser kunne planlegges før resultatene forelå, men de samme statistiske metodene kan også brukes etter at en gruppe liknende studier er gjennomført.

I 1974 lagde en svensk lege en systematisk oversikt over studier som sammenliknet resultater fra kirurgiske inngrep mot brystkreft med eller uten strålebehandling. [6] Han oppdaget at i alle studiene var sannsynligheten større for at kvinner døde hvis de fikk strålebehandling. Da all dokumentasjon ble sammenfattet statistisk i en meta-analyse, ble det klart at denne økningen i dødelighet neppe skyldtes tilfeldigheter. Påfølgende og mer detaljerte analyser basert på dokumentasjon fra enkeltpasienter bekreftet at strålebehandlingen som ble brukt i den perioden førte til økt dødelighet. [7] Da man innså dette ble det utviklet en mer sikker praksis.