二分类变量meta分析，对照组的事情数为0，Stata14的合并结果自动排除该研究？

近日，有小伙伴反映，在用Stata14进行二分类变量meta分析的时候遇到一件怪事：当对照组结局事件的发生频数为0时，该研究虽然也有效应值和95%CI，但权重为0，不参与森林图的合并，合并结果不对。这是怎么回事？
这事确实很奇怪，试验组的结局发生频数为0，结果就正常吗？俗话说得好，无图说个啥，先上图。
以下数据是Stata的“metan”代码包自带的示例数据，为了做数据验证，将第8个研究的对照组死亡人数、第11个研究的试验组死亡人数都改为0。

接下来，我们分别用Stata11和Stata14做二分类变量的森林图，效应值为RR，合并模型为固定效应模型，算法为M-H法（这是为了对比结果，上帝视角设置的参数，实际操作中请根据异质性大小选择模型）。

从下方两个森林图可以观察到，Stata11和14，单个研究和合并结果的RR (95%CI)都是一样的，结果似乎没问题。

然而，仔细看看，Stata14的森林图里，第8个研究的权重确实为“0”，其他研究的权重跟Stata11森林图显示的权重也有小的差异。
既然权重变了，合并结果应该也会有所变化，于是，我们将小数点位数设置为3位，发现了更多的差异。
Stata11的合并结果是：RR (95%CI) = 1.025 (0.956, 1.100)，Stata14的合并结果是RR (95%CI) = 1.025 (0.955, 1.101)，确实有所不同。

这是为什么？其实，Stata14的结果窗口已经告诉了我们答案。当二分类变量meta分析存在0事件，Stata会进行自动校正，每个数据加上0.5，以便得到分析结果。
如下图所示，两个带星号的研究都是0事件研究，都进行了自动校正，得到RR值。可是，M-H法的合并，使用的是未校正的数据。

因此，第八个研究的权重为0。

可是，按照这个说法，第11个研究的权重不应该也是0吗？的确如此。但我猜想，这里还有一层逻辑：零除以任意非零的数都为0，运算是可行的，得到校正的结果和权重。零不能作为除数，运算不可行，得到校正的结果，但权重为0。
那么，这种情况下，Stata14怎么才能得到准确的结果呢？很简单，在森林图的命令后加上cc(0.5)就行。
运行以下命令，得到跟Stata11完全一样的森林图。metan tdeath tnodeath cdeath cnodeath, label(namevar=id) fixed rr dp(3) cc(0.5)