Meta分析的森林图结果没有统计学意义，还能发表吗？

有不少小伙伴非常担忧：我做的meta分析，结果都是阴性的（没有统计学意义），还能发表吗？你是否曾经或正在担心过这个问题？如果是，希望下面的这番话能让你能安心睡觉。

首先，meta分析的发表，跟结果有没有统计学意义，没有必然关系。如果你的meta分析在方法学上是不严谨的，或者数据存在虚假错漏的情况，那么即使结果是有统计学意义的，森林图看上去十分漂亮，也都是白搭。
阴性结果也有意义（详见第三点）！阴性结果的meta分析甚至能在柳叶刀发表
meta分析合并结果不显著不能发表？柳叶刀啪啪打脸！

第二，不要为了得到有统计学意义或降低异质性，随意剔除文献。

Meta分析有严格的纳入排除标准，在这套标准制定完毕后，就已经决定了哪些文献该纳入，哪些该剔除，不以人的主观意愿而改变。

第三，没有统计学意义，就一定没有意义吗？

通过meta分析证实，A干预与B干预治疗C病，在有效性、安全性的各个指标的比较上都没有统计学意义。

如果A是公认的标准治疗方案，B是创新方案，B的治疗费用更低，不就是这篇meta的意义所在吗？

它告诉我们，B的有效性、安全性不比A差，而且费用更低，有潜力取代A作为新的标准方案。

第四，做亚组分析，找阴性结果来源。

有一些潜在因素因为种种原因而被忽视，从而影响了结果，如基因突变：有些药物只对某位点突变的人群有效（或更有效果）。

如果根据有无突变，进行亚组分析，得到的结果可能就是一组有统计学意义，一组没有了。

总体结果是阴性的，却出现了某亚组的结果有统计学意义。这提示该组人群与其他人群比较，有着某种属性的差异，这差异导致了结果的不一致。

这也是精准医疗的基础之一。

最后，尊重客观事实，解读结果。

在讨论部分，分析为什么结果没有统计学意义，研究是否存在不足，未来需要开展怎样的研究等。

有的人喜欢夸大自己的研究结果，生搬硬套地扯出一个肯定的结论。明明结果是没有统计学意义的，却旁征博引或结合自己的临床经验，硬说A比B好，B比A更优的“大实话”。

事实摆在眼前，如实陈述即可。