Когда в середине 1990-х медицина окончательно вошла в эпоху evidence-based подхода, гомеопатия стала одной из первых областей, которые подвергли строгому статистическому анализу. Для этого использовались рандомизированные плацебо-контролируемые исследования (placebo-controlled randomized clinical trial (RCT))- формат, который считается «золотым стандартом» научной методологии. RCT исследования и последующее объединение данных в виде мета-анализов занимают одно из самых высоких мест в иерархии научных методов традиционной медицины. Такой дизайн позволяет максимально исключить влияние случайностей, ожиданий и субъективных факторов, показывая по-настоящему чистую картину эффекта.
В 1997 году исследователь Клаус Линде с коллегами проанализировали 89 таких исследований. Итоговый показатель (отношение шансов 2,45) свидетельствовал о значительном преимуществе гомеопатии над плацебо. Важно, что даже 10 исследований наивысшего методологического качества (по шкале Джадада) также демонстрировали статистически значимый эффект.
Эти результаты вызвали оживлённую академическую дискуссию. В дальнейшем появилось множество альтернативных пересмотров данных: для получения противоположного вывода авторам часто приходилось исключать более 90% доступных исследований и даже опираться на виртуальные модели вместо реальных клинических данных.
Наиболее известным критическим аргументом стал «воронкообразный график» (funnel plot) группы Айзинга Шанга (2005). Однако его интерпретация оказалась методологически уязвимой. Он создаёт иллюзию, будто маленькие исследования автоматически менее надёжны, хотя на самом деле они просто изучают более мощные вмешательства и поэтому имеют право быть небольшими.
Иными словами, чтобы прийти к выводу о неэффективности гомеопатии, необходимо было либо отбросить почти весь имеющийся массив исследований, либо применить статистику, не учитывающую фундаментальные различия между заболеваниями, дизайном исследований и реальными клиническими условиями.
Современная наука движется в сторону более тонкой, продуманной аналитики: вместо объединения всех исследований в одну абстрактную категорию всё больше учёных призывают анализировать гомеопатические вмешательства в рамках конкретных заболеваний или групп состояний. Такой подход ближе к реальной клинической практике и позволяет увидеть не усреднённую картину, а дифференцированный и более честный научный портрет метода.
https://karger.com/fok/article/20/5/376/353085/Homeopathy-Meta-Analyses-of-Pooled-Clinical-Data
https://systematicreviewsjournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/2046-4053-3-142