Metaanalyse
WissenschaftStatistische Zusammenfassung mehrerer unabhängiger Studien zu einer Frage. Steht an der Spitze der Evidenzpyramide, da sie die Ergebnisse pooled und Zufallsschwankungen einzelner Studien ausgleicht.
Ausführlich erklärt
Eine Metaanalyse kombiniert die Ergebnisse mehrerer Studien rechnerisch zu einer Gesamtschätzung. Dazu wird für jede Studie ein Effektmaß mit seiner Unsicherheit bestimmt und anschließend gewichtet gemittelt, wobei größere und präzisere Studien stärker zählen. Beim Modell mit festem Effekt wird angenommen, dass alle Studien denselben wahren Effekt messen. Das Modell mit zufälligen Effekten lässt dagegen zu, dass sich die wahren Effekte zwischen Studien unterscheiden.
Wie stark die Einzelergebnisse voneinander abweichen, beschreibt die Heterogenität, oft mit der Kennzahl I² angegeben. Dargestellt werden Metaanalysen typischerweise im Forest Plot: Jede Studie erscheint als Punkt mit Konfidenzintervall, darunter steht als Raute das gepoolte Gesamtergebnis. Meist ist eine Metaanalyse in einen systematischen Review eingebettet, der die Studienauswahl nachvollziehbar festlegt.
Bedeutung in der Peptidforschung
Für die meisten experimentellen Peptide gibt es keine Metaanalysen, weil schlicht zu wenige vergleichbare Humanstudien existieren. Anders bei zugelassenen Wirkstoffen wie GLP-1-Rezeptoragonisten: Zu Semaglutid, Liraglutid oder Tirzepatid wurden zahlreiche Metaanalysen randomisierter Studien veröffentlicht, etwa zu Körpergewicht, Blutzucker oder Nebenwirkungen. Auf PeptidWiki hilft der Begriff einzuordnen, warum die Evidenz dieser Substanzen anders zu bewerten ist als die von BPC-157 oder TB-500.
Einordnung
Eine Metaanalyse ist nur so gut wie die Studien, die sie zusammenfasst. Werden viele kleine, verzerrte Studien gepoolt, entsteht ein präzise wirkendes, aber falsches Ergebnis. Die Spitzenposition in der Evidenzpyramide gilt daher nur für sorgfältig durchgeführte Analysen hochwertiger Studien.