보통 p-value의 cutoff로 0.05를 많이 사용하긴 하지만 언제나 0.05로 잡는것은 아닙니다.
p-value가 의미하는 것이 무엇인지 다시 찾아보시고 공부하셔야 할 것 같네요.

이상한데요, 95% CI를 보면 p < 0.05여야 맞는데요. p value에 오타가 난게 아닐까요?

https://www.bmj.com/content/343/bmj.d2304
'How to obtain the P value from a confidence interval'

위 논문에서 나온 계산식으로 계산해 보면 p value가 6.3884E-48 매우 낮게 나오는데요.

CI가 겹치니까 p 값이 0.05보다 살짝 클 수도 있겠는데요?

그림이 잘 안보이지만 한 그룹의 95% 신뢰구간이 0을 포함하지 않는다고 p값이 0.05보다 작은게 아닙니다. 비교하는 그룹의 신뢰구간이 서로 겹치지 않아야 합니다. 1번과 2번의 신뢰구간이 서로 겹치는 것처럼 보입니다. 단, t test에서는 두 그룹의 평균은 차이가 없다를 (A-B=0) 검증하기 때문에 이 떄는 신뢰구간이 0을 포함하지 않으면 유의성이 뜹니다.

메타분석을 한것이고, 이를 Forest plot으로 그린것입니다. 위의 세개의 연구결과를 합쳐서 마지막 결과를 낸 것이라 신뢰구간이 겹치는 것은 이유가 되지 않습니다. Plot간의 비교가 아니라, 마지막 CI만 보면됩니다.

논문에 나온 값에 오타가 있을 가능성이 있습니다.

논문에 나온 95% CI로부터 1.96σ = 0.11임을 알 수 있습니다. 또한 미지수 z에 대해 zσ = 0.14 = 1.00 – 0.86이라 했을 때, 앞에서 본 95% CI로부터 유도한 식을 이용해 비례식 1.96 : 0.11 = z : 0.14를 세울 수 있습니다. 이 비례식을 풀면, z = 2.49 정도 나옵니다.

표준정규분포표에서 P(z > 2.49) = P(z < –2.49)의 값을 찾아보면, P(z < –2.49) = 0.0064가 나오는데, 논문에 나온 값 0.065와 비교하면 소숫점 아래 0이 하나 정도 빠진 오타라고 볼 수 있습니다. 그냥 저건 오타이고, 확인해보니 p = 0.0065 < 0.05라고 하시면 됩니다.