L’estensione dell’eterogeneità in una meta-analisi determina in parte la difficoltà nel trarre conclusioni generali. Questa estensione può essere misurata stimando una varianza tra gli studi, ma l’interpretazione è poi specifica per una particolare metrica dell’effetto del trattamento. Un test per l’esistenza dell’eterogeneità esiste, ma dipende dal numero di studi nella meta-analisi. Sviluppiamo misure dell’impatto dell’eterogeneità su una meta-analisi, a partire da criteri matematici, che sono indipendenti dal numero di studi e dalla metrica dell’effetto del trattamento. Deriviamo e proponiamo tre statistiche adatte: H è la radice quadrata della statistica di eterogeneità χ2 divisa per i suoi gradi di libertà; R è il rapporto tra l’errore standard della media sottostante da una meta-analisi ad effetti casuali e l’errore standard di una stima meta-analitica ad effetto fisso, e I2 è una trasformazione di H che descrive la proporzione della variazione totale nelle stime degli studi che è dovuta all’eterogeneità. Discutiamo l’interpretazione, le stime di intervallo e altre proprietà di queste misure e le esaminiamo in cinque set di dati di esempio che mostrano diverse quantità di eterogeneità. Concludiamo che H e I2, che di solito possono essere calcolati per le meta-analisi pubblicate, sono sintesi particolarmente utili dell’impatto dell’eterogeneità. Uno o entrambi dovrebbero essere presentati nelle meta-analisi pubblicate in preferenza al test di eterogeneità. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.