2. Primera sesión:
◦ Introducción, definición, alcances, limitaciones.
Segunda sesión:
◦ Metodología
Tercera sesión:
◦ Como se hace.
Cuarta sesión:
◦ Como se interpreta.
3. Término acuñado en 1976: Gene Glass.
“meta”= después de, y “análisis” =
descripción e interpretación” “Ir mas allá
de los análisis”.
1980 – Inicio de su uso por
ciencias medicas: Lancet,
NEJM, Ann Int Med
4. “Todo análisis estadístico de un gran
colección de resultados de la literatura
individual, con el propósito de integrar los
resultados”…… Glass.
“La evaluación cuantitativa y cualitativa, la
síntesis y la integración estructurada de la
información médica procedente en forma de
resultados de diferentes fuentes de
información o de estudios independientes de
un mismo tema”…… Milos Jenicek (1989).
5. Numero creciente de publicaciones en los últimos
años.
Métodos tradicionales de revisión de temas han
perdido su capacidad de obtener conclusiones
objetivas.
Datos obtenidos de los estudios originales.
Particularmente útil cuando estudios originales
son muy pequeños para generar conclusión.
6. Tradicionalmente para combinar ensayos
clínicos controlados.
Desarrollo estrategias cuantitativas de
investigación ensayos clínicos “cross over”.
También usados en estudios observacionales
y resultados de pacientes individuales (mayor
riesgo de sesgos).
7. 1. Comprobar la
2. Aumentar la precisión
hipótesis relacionada
de los estimadores del
con el efecto de la
efecto de la intervención
intervención bajo
bajo análisis.
análisis.
3. Evaluar la
consistencia entre EC de
similares intervenciones
y generar un estimador
del efecto más eficiente.
8. 4. Evaluar la consistencia 5. Identificar con mayor
entre EC de diferentes precisión subgrupos de
intervenciones realizadas pacientes con mayor
con el mismo fin y generar probabilidad de verse
un estimador del efecto de afectados por la
esos cuidados. intervención.
6. Calcular los
requerimientos (tamaño
muestral) de los futuros EC.
9. Requerimientos para una buena agrupación
cuantitativa de los resultados:
◦ Similitud de tto o intervenciones.
◦ Similitud de los pacientes o
participantes del estudio.
◦ Similitud en variables de
resultado estudiadas.
10. Reducción apreciaciones subjetivas en
revisiones narrativas.
Estimaciones de los efectos mas precisas y
conclusiones mas contundentes que los
derivadas de estudios individuales.
Mayor rapidez y oportunidad en obtención de
conclusiones.
11. Aumentan potencia estadística.
Aumenta capacidad de estimación precisa del
efecto (intervalos de confianza mas
estrechos).
Permiten valorar discrepancias y
controversias entre estudios diferentes.
Mayor validez externa.
12. Validez dependiente de calidad de revisión
sistemática.
Sesgo de selección.
Sesgo de publicación.
Difícil interpretación en caso de
heterogeneidad en los estudios.
13.
14. Primera sesión:
◦ Introducción, definición, alcances, limitaciones.
Segunda sesión:
◦ Metodología
Tercera sesión:
◦ Como se hace.
Cuarta sesión:
◦ Como se interpreta.
15. Establecimiento hipótesis.
Cuantificación de los efectos.
Búsqueda bibliográfica.
Localización de los estudios.
Criterios de inclusión y de exclusión.
Evaluación calidad estudios.
Análisis de heterogeneidad.
Combinación de resultados.
Identificación sesgo publicación.
Análisis de sensibilidad.
17. Establecimiento hipótesis.
Cuantificación de los efectos.
Búsqueda bibliográfica.
Localización de los estudios.
Criterios de inclusión y de exclusión.
Evaluación calidad estudios.
Análisis de heterogeneidad.
Combinación de resultados.
Identificación sesgo publicación.
Análisis de sensibilidad.
18. Preguntas destinadas a revisión sistemática:
◦ Tipo de sujeto o situación a estudiar.
◦ Intervención o factor de estudio.
◦ Tipo de control utilizado para la comparación
(cuando la situación lo amerite).
◦ Resultado o efecto a considerar.
Formular objetivos a partir de la hipótesis.
Delimitar especificaciones sobre recolección
de datos.
19. Establecimiento hipótesis.
Cuantificación de los efectos.
Búsqueda bibliográfica.
Localización de los estudios.
Criterios de inclusión y de exclusión.
Evaluación calidad estudios.
Análisis de heterogeneidad.
Combinación de resultados.
Identificación sesgo publicación.
Análisis de sensibilidad.
20. Dependen de tipo de respuesta y diseño de
los estudios primarios.
Tipo de respuesta:
◦ Binaria.
◦ Continua.
Tipo de estudio:
◦ Experimental.
◦ Observacional.
21. Respuesta binaria:
◦ Muerte / Supervivencia, Enfermos / Sanos.
◦ Tasa de riesgos (rx relativo), OR, Diferencia de
riesgos.
Respuesta continua:
◦ Tensión arterial, niveles de colesterol, etc.
◦ Diferencia entre medias de los grupos (misma
escala), diferencia estandarizada de medias
(diferentes escalas).
22. Establecimiento hipótesis.
Cuantificación de los efectos.
Búsqueda bibliográfica.
Localización de los estudios.
Criterios de inclusión y de exclusión.
Evaluación calidad estudios.
Análisis de heterogeneidad.
Combinación de resultados.
Identificación sesgo publicación.
Análisis de sensibilidad.
23. Diseño, muestra,
Características de los
medidas de resultado,
estudios
seguimiento.
Interesa información
Calidad metodológica
referente a
Medidas de efecto, IC,
Resultados de los
significancia
estudios
estadística
24. Establecimiento hipótesis.
Cuantificación de los efectos.
Búsqueda bibliográfica.
Localización de los estudios.
Criterios de inclusión y de exclusión.
Evaluación calidad estudios.
Análisis de heterogeneidad.
Combinación de resultados.
Identificación sesgo publicación.
Análisis de sensibilidad.
25. Fuentes de
información
Informales Primarias Secundarias
Libros, revisiones, Revistas conocidas Bases de datos
contactos con relacionadas, automatizadas. No
expertos, revisiones incluyen “Literatura
congresos, etc. ascendentes. Gris”.
26.
27. Establecimiento hipótesis.
Cuantificación de los efectos.
Búsqueda bibliográfica.
Localización de los estudios.
Criterios de inclusión y de exclusión.
Evaluación calidad estudios.
Análisis de heterogeneidad.
Combinación de resultados.
Identificación sesgo publicación.
Análisis de sensibilidad.
28. Diseño muestral: Determinante utilidad y
validez científica estudios.
Determinante en la validez del meta-análisis
Rx de sesgo de selección.
Selección hecha por varios evaluadores, de
forma ciega o enmascarada.
29. Establecimiento hipótesis.
Cuantificación de los efectos.
Búsqueda bibliográfica.
Localización de los estudios.
Criterios de inclusión y de exclusión.
Evaluación calidad estudios
Análisis de heterogeneidad.
Combinación de resultados.
Identificación sesgo publicación.
Análisis de sensibilidad.
30. Diferentes escalas para medir la calidad.
Generalmente se evalúa:
◦ Tamaño muestral mínimo.
◦ Duración de seguimiento más breve admitida.
◦ Asignación realmente aleatoria.
◦ Doble ciego cuando sea necesario.
◦ Correcto análisis estadístico.
31. Establecimiento hipótesis.
Cuantificación de los efectos.
Búsqueda bibliográfica.
Localización de los estudios.
Criterios de inclusión y de exclusión.
Evaluación calidad estudios.
Análisis de heterogeneidad.
Combinación de resultados.
Identificación sesgo publicación.
Análisis de sensibilidad.
32. Varios métodos estadísticos para
determinarla.
En gral se basan en la hipótesis de
heterogeneidad nula.
Prueba de Q.
Gráfico de Galbraith.
Gráfico de L’Abbé.
33. Establecimiento hipótesis.
Cuantificación de los efectos.
Búsqueda bibliográfica.
Localización de los estudios.
Criterios de inclusión y de exclusión.
Evaluación calidad estudios.
Análisis de heterogeneidad.
Combinación de resultados.
Identificación sesgo publicación.
Análisis de sensibilidad.
34. Elección del método depende:
◦ Tipo de medida de resultado/efecto.
◦ Valoración del grado de heterogeneidad de los resultados.
Modelo efectos iguales: No existe heterogeneidad
significativa.
Modelo efectos fijos: Existe heterogeneidad explicada
por las características de la población.
Modelo efectos aleatorios: Existe heterogeneidad no
explicada solo por las características de la población.
35. Establecimiento hipótesis.
Cuantificación de los efectos.
Búsqueda bibliográfica.
Localización de los estudios.
Criterios de inclusión y de exclusión.
Evaluación calidad estudios.
Análisis de heterogeneidad.
Combinación de resultados.
Identificación sesgo publicación.
Análisis de sensibilidad.
36. Importante para validez del estudio.
Varios métodos propuestos:
Método simple.
Grafico en embudo.
Prueba de Begg.
Prueba de Egger.
37. Establecimiento hipótesis.
Cuantificación de los efectos.
Búsqueda bibliográfica.
Localización de los estudios.
Criterios de inclusión y de exclusión.
Evaluación calidad estudios.
Análisis de heterogeneidad.
Combinación de resultados.
Identificación sesgo publicación.
Análisis de sensibilidad.
38. Influencia de cada estudio en estimación
global del efecto.
Repetición del meta-análisis tantas veces
como estudios seleccionados.
Resultados similares Efecto con la misma
dirección Resultados robustos.
Resultados diferentes Precaución a la hora
de interpretar el estudio.