Les chercheurs ont amélioré l'évaluation de la cohérence dans la méta-analyse. La mesure de cohérence améliorée prend en compte la puissance statistique, et il a le potentiel de modifier l'interprétation des méta-analyses. La nouvelle mesure a été publiée dans le Revue européenne de philosophie des sciences .

La méta-analyse consiste à combiner mathématiquement les résultats de plusieurs études. Surtout, la médecine considère les méta-analyses comme le plus haut niveau de preuve. Si une méta-analyse recommande un traitement, le traitement s'établit très probablement.

La méta-analyse doit être cohérente en soi. Les mesures conventionnelles de cohérence favorisent carrément les grandes études et ne considèrent pas la puissance statistique comme une source d'incohérence. La puissance statistique désigne la capacité d'une étude à détecter des résultats statistiquement significatifs, tels que les effets d'un traitement.

« Il est plus difficile de répéter une étude avec une puissance statistique élevée que de répéter une étude avec une puissance statistique faible. Notre mesure d'incohérence proposée met l'accent sur cet aspect, " déclare Ari Voutilainen, Data Manager de l'Université de Finlande orientale, l'un des quatre développeurs de la mesure.

"Si une méta-analyse combine des études qui diffèrent les unes des autres en ce qui concerne la puissance statistique, la méta-analyse est incohérente, même si les écarts intra-étude sont faibles. De plus, il est important que les études avec la puissance statistique la plus élevée aient l'effet le plus fort sur les résultats d'une méta-analyse. Notre mesure proposée accentue le sens de la puissance statistique également de ce point de vue. »

Les revues scientifiques publient environ un demi-million de méta-analyses chaque année. Par conséquent, la mesure de cohérence améliorée peut avoir un effet substantiel sur la recherche en général.