一项试验测了五个结果，却只公布两个“好看”的。后来做证据汇总时，这三个没露面的结果很容易被当成不存在。Burgwinkel、Fontana 与 Held 把这种结果报告偏倚——研究已经发表，却选择性隐去部分结果——视为缺失数据问题，并用多重插补来校正元分析。元分析是把多项研究的效应估计加权合并；如果输入本身偏向显著结果，总体结论也可能被带偏。
这套方法最具体的一步，是先在“随机缺失”的假设下生成多组可能结果，再用重要性采样——按结果遭到隐去的可能性重新赋权——表达选择性缺失。每组补全数据都重新做元分析，最后合并估计，并保留“这些结果究竟是多少”的不确定性。它既能处理单个结果，也能联合分析彼此相关的多个结果，用已报告结果帮助推测未报告结果。作者称，在临床数据应用中，校正后的治疗效应系统性地向较不极端的方向移动；但调整幅度取决于预设的选择机制和研究间差异，因此更适合作为敏感性检查，而不是还原唯一真相。