मेटा-विश्लेषण किसी दिए गए विषय पर पहले से मौजूद विभिन्न अध्ययनों का संकलन और संश्लेषण है। यह विभिन्न अध्ययनों से निकाले गए निष्कर्षों को ठोस और स्पष्ट करने में मदद करता है।

मेटा-विश्लेषण चिकित्सा अनुसंधान में अध्ययन के परिणामों को संश्लेषित करने की एक विधि है। किसी दिए गए विषय पर विभिन्न अध्ययनों से आने वाले डेटा पर संकलन और संश्लेषण के एक विशाल कार्य की आवश्यकता होती है। यह किसी दिए गए प्रश्न के लिए उपलब्ध अध्ययनों की खोज, चयन, प्रस्तुति और विश्लेषण दोनों के लिए एक सटीक विधि का जवाब देता है। यह एक जटिल और महत्वपूर्ण कार्य है क्योंकि आज चिकित्सा जानकारी बहुत आसानी से उपलब्ध है और बहुत अधिक है। मेटा-विश्लेषण एक सटीक, विश्वसनीय और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य प्रोटोकॉल पर आधारित है, इसलिए विश्लेषण के लेखक की परवाह किए बिना परिणाम समान रहते हैं।

मेटा-विश्लेषण का उद्देश्य किसी दिए गए विषय पर बड़ी मात्रा में जानकारी को एक साथ लाना है। यह सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणाम, यानी एक विश्वसनीय परिणाम खोजने की संभावना को बढ़ाता है, जो किसी दिए गए को सही साबित करता है। इसे सांख्यिकीय शक्ति में वृद्धि के रूप में जाना जाता है।

जैसे ही कई अध्ययन होते हैं जो प्राथमिक या माध्यमिक उद्देश्य के समान प्रश्न का उत्तर देने के लिए किए जाते हैं, मेटा-विश्लेषण संभव हो जाता है। इन अध्ययनों के संश्लेषण के लिए यह एक आवश्यक विधि है। यह सभी वर्तमान ज्ञान के अनुसार एक सटीक और व्यापक प्रतिक्रिया प्रदान करना संभव बनाता है। आवेदन का क्षेत्र केवल पहले से मौजूद अध्ययनों तक ही सीमित है। आवेदन का पहला क्षेत्र दवा उपचार की प्रभावकारिता और दुष्प्रभावों का मूल्यांकन है। मेटा-विश्लेषण अन्य क्षेत्रों जैसे कि महामारी विज्ञान, चिकित्सीय प्रबंधन, सामान्य रूप से देखभाल, स्क्रीनिंग या निदान में भी बहुत उपयोगी हो सकता है।

मेटा-विश्लेषण एक ऐसी विधि है जिसका व्यापक रूप से जैव चिकित्सा अनुसंधान के सभी क्षेत्रों में कई और विविध, कभी-कभी विरोधाभासी अध्ययनों की व्यापक व्याख्या के लिए उपयोग किया जाता है। इसका उपयोग उच्च स्तर के साक्ष्य के आधार पर रोगियों की देखभाल और उपचार के लिए सिफारिशें स्थापित करने के लिए एक चिकित्सा अनुशासन में विद्वान समाजों द्वारा भी किया जाता है। पहला मेटा-विश्लेषण 70 के दशक का है और तब से उनकी संख्या बढ़ रही है क्योंकि उनकी रुचि निर्विवाद है।

एक दवा पर अध्ययन के मामले में, मेटा-विश्लेषण इसकी प्रभावशीलता और सहनशीलता को मापने में मदद कर सकता है। वास्तव में, विभिन्न नैदानिक ​​अध्ययनों के संकलन में प्रत्येक में रोगियों की एक छोटी संख्या शामिल है, जिससे इस संख्या को बढ़ाना संभव हो जाता है ताकि अवलोकन सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हों। मेटा-विश्लेषण तब उपचार के प्रभाव को उजागर कर सकता है जब छोटे परीक्षण आवश्यक रूप से निष्कर्ष पर नहीं जाते हैं। व्यवहार में बड़े पैमाने पर नैदानिक ​​परीक्षण करना बहुत कठिन है। मेटा-विश्लेषण इस कठिनाई को दूर करना संभव बनाता है।

यह निर्णय लेने में भी मदद कर सकता है, एक तरह से या दूसरे, जब परिणाम विरोधाभासी हों। इसका सारांश पक्ष किसी दिए गए प्रश्न का सटीक उत्तर प्राप्त करने के लिए डेटा एकत्र करना भी संभव बनाता है। यह अनुसंधान के उन क्षेत्रों में विशेष रूप से उपयोगी है जहां डेटा जमा होता है।

चिकित्सा में, मेटा-विश्लेषण करने के लिए, शोधकर्ता रुचि के विषय को परिभाषित करता है। यह परीक्षण के लिए एक उपचार हो सकता है, एक प्रकार के रोगी का मूल्यांकन किया जा सकता है, महामारी विज्ञान डेटा, देखभाल की अवधारणा आदि।

दूसरा चरण वांछित मेटा-विश्लेषण में समावेशन मानदंड को परिभाषित करना है। शोधकर्ता तब चिकित्सा साहित्य में उपलब्ध विभिन्न परीक्षणों और अध्ययनों की तलाश करेगा, प्रकाशित या नहीं। ये सामग्री लेख, पोस्टर, चिकित्सा सम्मेलनों के कागजात, छात्र शोध, नैदानिक ​​परीक्षण आदि हो सकते हैं। यदि वे मेटा-विश्लेषण में शामिल करने के मानदंडों को पूरा करते हैं तो उनका चयन किया जाता है। विचार यह है कि मेटा-विश्लेषण में अधिक से अधिक अध्ययनों को एक साथ लाया जाए ताकि इसे अधिक से अधिक मूल्य और शक्ति प्रदान की जा सके।

सांख्यिकीय विश्लेषण तकनीकों को तब लागू किया जाता है। उपसमूह (लिंग, आयु, चिकित्सा इतिहास, रोग का प्रकार, आदि) द्वारा विश्लेषण किया जा सकता है। सामान्य तौर पर, विश्लेषण को अधिक महत्व देने के लिए कई शोधकर्ता अपने रीडिंग को पार करते हैं।

मेटा-विश्लेषण सांख्यिकीय रूप से अधिक वजन वाले नए डेटा का उत्पादन करना संभव बनाता है क्योंकि अधिक संख्या में या अधिक रोगियों को एक साथ समूहित करना। वैज्ञानिक दृष्टिकोण के अनुरूप, शोधकर्ता मेटा-विश्लेषण के परिणामों की व्याख्या करेंगे और उन्हें उनके संदर्भ में रखेंगे। इसका उद्देश्य एकत्र किए गए डेटा पर निष्कर्ष निकालना है। शोधकर्ता के इस हस्तक्षेप से व्यक्तिवादिता को बढ़ावा मिलेगा। दरअसल, इसका अनुभव और इसकी संस्कृति चलन में आएगी। इसलिए पूरी तरह से वस्तुनिष्ठ डेटा से, विभिन्न शोधकर्ताओं के लिए अलग-अलग निष्कर्ष प्राप्त करना संभव है।