Dans une étude de type méta-analyse, on cherche à surmonter des problèmes de puissance statistique en combinant les résultats d’une série d’étude indépendantes sur un thème donné. La disparité des résultats présentés n’est pas surprenante étant donné qu’elle rassemble 18 études très différentes. Celles-ci diffèrent en termes de nature (cas-témoin, cohortes, emboîtées) de design, d’hypothèses à tester (soja facteur de risque ou de prévention), de mesures de l’exposition au facteur de risque (disparités dans la définition de la consommation de soja tant en nature qu’en fréquence et quantité), des données sur les personnes soumises à l’étude (pré ou post-ménopausées, origine et ethnie) .
L’étude conclue que la consommation de soja en grande quantité est un facteur potentiel mais faible de prévention du cancer du sein. Mais du fait de la grande disparité des études, de la définition des facteurs de risque et l’existence d’études qui suggèrent un risque accru de cancer du sein dû à une consommation accrue de soja, ne permet pas d’apporter une conclusion nette à cette étude.
Sur la figure associée, on observe d’ailleurs que de nombreuses études ont un OR ou RR<1 ce qui suggère un risque réduit de cancer du sein pour une consommation élevée de soja. Mais dans le meme temps, pour un grand nombre de ces études, le point neutre 1 est compris dans l’intervalle de confiance, ce qui implique que l’étude n’est pas statistiquement significative.