Eine Metaanalyse ist ein statistisches Verfahren, um Ergebnisse aus einzelnen Studien zusammenzufassen. Eine Metaanalyse kann unter Verwendung von Daten durchgeführt werden, die entweder in einem Studienbericht veröffentlicht wurden, aggregierte Daten (AD) genannt, oder die zu jedem einzelnen Teilnehmer der Studie individuell erhoben wurden, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) genannt. Eine Metaanalyse basierend auf individuellen Teilnehmerdaten (IPD-MA) kann länger dauern und teurer sein als eine Metaanalyse basierend auf aggregierten Daten (AD-MA). Jedoch kann die IPD-MA vertrauenswürdiger sein und deutlich detailliertere Fragen beantworten als die AD-MA.

Wir suchten nach Studien, die bis zum 7. Januar 2016 publiziert wurden und die Ergebnisse von IPD-MA mit Ergebnissen von AD-MA verglichen. Wir fanden, dass bei vier von fünf Fällen ähnliche Schlussfolgerungen gezogen werden konnten. Bei einem von fünf Fällen, kamen die unterschiedlichen Arten von Metaanalysen jedoch zu unterschiedlichen Ergebnissen und Schlussfolgerungen. Da wir anhand dieser Studien nicht zuverlässig sagen können, wann eine IPD-MA und eine AD-MA sich am stärksten unterscheiden, empfehlen wir, dass eine AD-MA einer IPD-MA bevorzugt werden sollte. Wenn es zu Unzulänglichkeiten mit der AD-MA kommt, dann sollten Forscher die möglichen Vorteile der IPD betrachten, auch unter Anbetracht der zusätzlichen Arbeit.