将环境空气质量作为哮喘恶化危险因素的荟萃分析之评估

假阳性结果与偏倚可能是当今生物医学文献（包括危险因素—慢性病研究）的普遍特征。本研究旨在评估一项荟萃分析所使用基础研究的可靠性，该荟萃分析考察一氧化碳、颗粒物 10 与 2.5 微米摩尔、二氧化硫、二氧化氮和臭氧是否为哮喘恶化（因哮喘发作的住院与急诊就诊）的危险因素。我们从荟萃分析所用的 87 篇基础论文中随机选取 17 篇，统计其中的统计检验与模型数量。为各空气组分构建 p 值图，以评估全部 87 篇基础论文所用 p 值的效应异质性。17 篇所选基础论文中可能的统计检验数量巨大，中位数=15,360（四分位距=1,536 至 40,960），远超其所呈现结果。每个 p 值图均显示双组分混合：小于 .001 的小 p 值与其他看似随机的 p 值（大于 .05）。鉴于所选 17 篇基础论文中进行的统计检验数量可能很大，不能排除 p-hacking 作为小 p 值解释的可能。我们对荟萃分析的解读是：表示零关联的随机 p 值更可信，且该荟萃分析在无偏倚情况下不大可能复现。我们结论为该荟萃分析及其所用基础论文不可靠，并未提供有价值证据以告知公共卫生从业者空气质量是哮喘恶化的危险因素。以下方面对在资助机构与期刊层面改进危险因素—慢性病观察性研究至关重要：预注册、资助机构与期刊编辑（及审稿人）实践的改变、数据开放共享与促进可复现性研究。