A meta-analysis is used when
 La méta-analyse est la procédure statistique permettant de combiner les données de plusieurs études. Lorsque l’effet du traitement (ou la taille de l’effet) est cohérent d’une étude à l’autre, une méta-analyse peut être utilisée pour identifier cet effet commun.  Sélection d'un modèle statistique de méta-régression : par exemple régression simple, méta-régression à effet fixe ou méta-régression à effet aléatoire. 2 La méta-régression est un outil utilisé en méta-analyse pour examiner l'impact des variables modératrices sur la taille de l'effet de l'étude à l'aide de techniques basées sur la régression.  Le principe de base d’une méta-analyse est qu’il existe une vérité commune derrière toutes les études conceptuellement similaires, mais qui a été mesurée avec une certaine erreur au sein des études individuelles.  1 La méta-régression est un outil utilisé en méta-analyse pour examiner l'impact des variables modératrices sur la taille de l'effet de l'étude à l'aide de techniques basées sur la régression. 2 La méta-régression est plus efficace dans cette tâche que les techniques de régression standard.  L’objectif de la méta-analyse est alors d’utiliser des approches statistiques pour dériver une estimation groupée la plus proche de la vérité commune inconnue, en fonction de la manière dont cette erreur est perçue. Les méta-analyses sont souvent, mais pas toujours, des éléments importants d'une procédure d'examen systématique. Par exemple, une méta-analyse peut être menée sur plusieurs essais cliniques d’un traitement médical, dans le but de mieux comprendre l’efficacité du traitement.  1 La taille moyenne standardisée de l’effet est essentiellement calculée en divisant le score de différence par l’écart type des scores. 2 Dans la méta-analyse, les tailles d'effet doivent également être déclarées avec : 3 le nombre d'études et le nombre d'effets utilisés pour créer l'estimation.  1 Dans la méta-analyse, les tailles d'effet doivent également être déclarées avec : 2 le nombre d'études et le nombre d'effets utilisés pour créer l'estimation. 3 intervalles de confiance pour aider les lecteurs à déterminer la cohérence et la fiabilité de la taille moyenne de l’effet estimé. Lorsque l’effet du traitement (ou la taille de l’effet) est cohérent d’une étude à l’autre, une méta-analyse peut être utilisée pour identifier cet effet commun. Lorsque l’effet varie d’une étude à l’autre, une méta-analyse peut être utilisée pour identifier la raison de la variation.  L'analyse de sensibilité montre ainsi que les résultats de cette méta-analyse sont robustes au choix de la méthode statistique et à l'exclusion d'essais de moins bonne qualité ou d'études arrêtées prématurément.
 Méta-analyse pour examiner l'impact des variables modératrices sur la taille de l'effet de l'étude à l'aide de techniques basées sur la régression.