最近比较忙，以至于实在没有精力把全文进行详细翻译，因此稍微偷个懒用了翻译软件，同时只对研究进行了简短的介绍，详细内容敬请阅读英文原文。同时，后续会有正式中文版在国内期刊刊出，敬请关注！
在循证医学元年，系统回顾和Meta分析是最重要的证据来源，并已被广泛用于评估医疗干预的有效性和安全性。在Meta分析中，对同一主题的现有研究的数据进行定量综合，以减少不确定性，提高精度。标准的Meta分析方法基于中心极限定理，可以达到合理的疗效评价的统计特性。然而，在安全性评估方面，由于潜在的低事件发生率和有限的样本量，观察到的事件往往很少，甚至为零，因此假设可能不再成立，对数据合并带来极大挑战。
研究者通常将零事件研究分为单臂零事件研究和双臂零事件研究。前者表明在两组中一组发生零事件，而后者表明两组均未发生任何事件。对于单臂零事件的研究，已有多种成熟的方法可以将这些研究的信息综合到Meta分析中，并且人们一致认为不应该排除这些研究。然而，对于两组均为零事件的研究，是否合并这些研究是有争议的和复杂的。标准的Meta分析方法关注干预效果，但很少考虑干预的绝对风险；这导致对双臂零事件研究，其相对风险(即比值比、风险比)及其方差是无法定义的，因此在Meta分析中被视为无信息。然而，越来越多的证据表明，无论从临床还是统计角度来看，这些研究不一定是非信息性的，这取决于用于综合的方法或假设(例如，广义线性混合模型)。
对于最终决定医疗实践的系统评价作者和决策者来说，关于两组均为零事件的研究的矛盾观点使决策复杂化。对这类研究的偏好可能会对未来的系统评价作者在Meta分析制作过程中造成影响。因此，了解当前的Meta分析是如何处理零事件的研究，并及时提出建议，以促进适当的未来实践是必要和必要的。在本研究中，我们对不良事件的系统评价进行了实证调查，以探讨零事件研究的出现概率以及在这些系统评价的Meta分析中零事件研究是如何被处理的。最后，我们进一步讨论了应该如何在Meta分析中处理零事件研究的问题。
本研究收集了两个时间段的安全性系统评价，分别为2008至2011年（过去，n=184），以及2015至2020年（现在，n=456）。我们进一步收集这些系统评价中零事件处理的信息。由于许多系统评价并未详细描述其统计方法，我们对这些系统评价中涉及的零事件Meta分析的数据按照不同的方法进行重新分析，以判断这些零事件研究是如何被处理的，以及是否处理得当。基于两个时间段的数据，我们发现，大约63%的安全性系统评价存在零事件研究的Meta分析。基于对两个时间段发表的安全性系统评价的纵向对比，我们发现，在过去发表的安全性系统评价中，有83%的系统评价直接将双臂零事件研究进行了剔除处理，剩下的使用了连续性校正法(7.5%)、MH RD法、广义线性混合模型法、“Treat as one-trial”法等对双臂零事件的效应进行估算；在现在发表的安全性系统评价中，仍然有74%的系统评价直接将双臂零事件研究进行了剔除处理，剩余的26%中，绝大部分使用了连续性校正法(16.5%)对双臂零事件研究进行处理。
基于我们的发现，大多数系统评价作者直接从Meta分析中剔除了两组均为零事件的研究，并将其视为“非信息性”研究。这种偏好在10年前发表的系统评论中很普遍，现在仍然很普遍。没有事件的研究是否“信息丰富”，很大程度上取决于所采用的方法和假设;因此，在未来的meta分析中，应该考虑使用不同的方法进行敏感性分析。
原文链接：敬请浏览BMC Medicine官网
