Что по результатам?📈 Чтоб их понять самому, "быстро" расскажу как интерпретировать forest plot (лесную диаграмму). В данном случае сравнивается среднее арифметическое число полученное от тренировок в отказ с таким же числом тренировок не в отказ. Это называется стандартизированные средние различие (SMD). Число положительное – польза мышечного отказа, отрицательное – польза не в отказ. Каждая полоска с квадратом – это отдельное исследование. Чем шире полоска, тем выше разброс результатов между подопытными (т.е. гетрогенность). Вертикальная линия по середине – это нуль эффект. То есть отсутствие разницы между группой в отказ и не в отказ. Если квадрат правее от линии нуль эффекта, а его полоска ее не касается – значит исследование показала превосходство тренировок в отказ. Левее и не касается – значит в пользу не в отказ. Если полоска касается нуль эффекта, то значит разница статистически незначительная. Горизональный ромб – сумма всех исследований в forest plot. Также, если ромб не касается нуль эффекта, то мета-анализ показывает статистически значимый эффект в пользу отказа (если с правой стороны) или в пользу не в отказ (если с левой стороны). Если ромб касается, то сумма исследований, учтенные в мета-анализе не находят статистической разницу между мышечным отказом и не отказом. Forest plot – идеальная метод демонстрации тенденции литературы, когда задача стандартизировать и обобщить исследования. Разобрались? Конечно, это не все нюансы, но нам этого достаточно, чтоб понять о чем речь в мета-анализах. Теперь посмотрим на сами forest plots этого мета-анализа.