Cet article met en évidence l’importance d’une méta-analyse rigoureuse pour gérer l’hétérogénéité des études et identifier les sources potentielles de biais. Il souligne la nécessité d’homogénéiser les mesures d’exposition, comme l’expression des concentrations en ng/g de lipides sériques, afin de permettre des comparaisons fiables entre études. De plus, l’examen systématique des différents designs d’études, qu’il s’agisse de cas-témoins nichés, d’études emboîtées ou de cas-témoins en population, est essentiel pour détecter d’éventuels biais méthodologiques. L’article insiste également sur l’utilisation de tests statistiques, tels que le test Q, pour quantifier l’hétérogénéité entre les études, ainsi que sur la nécessité de vérifier les biais de publication grâce à des outils comme le test de Begg. Ces approches permettent d’améliorer la robustesse des conclusions et d’assurer une interprétation plus fiable des résultats.