Meta analiz belirli bir konuda yapılmış, birbirinden bağımsız, fakat benzer çalışmaların sonuçlarını birleştirme ve elde edilen araştırma bulgularının istatistiksel analizini yapma yöntemidir. İyi düzenlenmiş bir sistematik derleme başarılı bir meta analiz öncesi çok önemlidir. Meta analize alınan çalışmalar arasında heterojenite varlığı test edilmelidir. Yayımlanmaya bağlı yanlılık meta analizde önemli bir sorundur. Bu nedenle huni grafi ile olası yayımlanmaya bağlı yanlılık varlığı incelenmelidir. Duyarlılık analizi belirsizliği azaltmada önemli bir istatistiksel yöntemdir. Orman grafiği meta analize alınan çalışmaların birleştirilmiş sonucunun yorumlanmasını kolaylaştıracaktır. Sonuç olarak, yayımlanmış meta analizlerin dikkatlice gözden geçirilmesi ve dengeli biçimde eksikliklerinin belirlenmesi sağlık uygulamalarındaki belirsizliğin çözümünde gittikçe önemi artan bir yol olacaktır.

A meta-analysis a statistical method that integrates the quantitative findings from separate but similar studies and provides a numerical estimate of interest. A well conducted systematic review is very important before performing a successful meta-analysis. It is necessary to test heterogeneity between studies included in meta-analysis. Publication bias is a major problem in meta-analysis. So funnel plots should use to detect a possible publication bias. Sensitivity analysis is also an important statistical method to reduce the uncertainty. A forest plot will make easier to interpret the aggregate effect size obtained by combining all the studies included in meta-analysis. In conclusion, careful reviewing of published meta-analyses and a balanced assessment of their deficiencies is likely to become an increasingly important way of resolving uncertainty in healthcare practices.