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Meta Análisis y Revisiones Sistemáticas - Coggle Diagram
Meta Análisis y
Revisiones Sistemáticas
Origen del Meta-Análisis
El término “meta-análisis” fue introducido G.V. Glass en 1976.
Comenzó a ser aplicado en la década de los setenta en las ciencias sociales por autores como Schmitdt y Hunter (1977), Rosenthal (1976), y Smith y Glass (1977).
Se ha convertido en una forma de sintetizar evidencias y resumir resultados de estudios individuales.
Actualmente, se considera como la tercera generación del artículo de revisión. Se fundamenta en el análisis de ensayos clínicos y se le otorga el nivel máximo en la escala de evidencia científica.
Meta-Análisis
Definición
Técnica estadística que combina datos de múltiples estudios de un tópico específico.
Características
La precisión, la objetividad y la replicabilidad.
Pasos
para implementar y desarrollar un estudio meta-analítico
Formulación del problema o pregunta.
Búsqueda bibliográfica y selección de estudios
Codificación de estudios
Análisis estadístico e interpretación
Publicación
Porqué y para qué
Hacer un Meta-Análisis
Cuando surgen investigaciones controversiales y contradicciones entre resultados previos a tu investigación, analizar relaciones entre las distintas variables que componen un fenómeno, valorar el tamaño, o el efecto, de un tratamiento, medida o programa.
Fases de un Meta-Análisis
Las fases de un meta-análisis incluyen la formulación del problema, la búsqueda de los estudios, la codificación de los estudios, el análisis estadístico, y la publicación.
Software Utilizado en los Estudios Meta-Analíticos
Review Manager
Comprehensive Meta-Analysis Software
DSTAT
Meta-analysis Program
Prácticas Meta-Analíticas en Psicología
Avances importantes en la psicología clínica
Aplicaciones prácticas en el campo de la psicología
Investigación de los efectos de los tratamientos psicoterapéuticos
Permite sintetizar la evidencia acumulada sobre una pregunta de investigación previamente definida.
Síntesis cuantitativa de la evidencia
La respuesta se basará en la información contenida en los estudios previamente publicados.
Evaluación de la heterogeneidad: permite evaluar la heterogeneidad observada en un campo de estudio
Esto a su vez permite formular nuevas hipótesis que incorporan el papel de variables que no se habían tenido en cuenta hasta el momento.
Formulación del problema
Análisis estadístico
Herramientas gráficas asociadas al meta-análisis
Críticas y Debilidades
del Meta-Análisis
Sesgo de publicación
: Los estudios con resultados positivos o significativos tienen más probabilidades de ser publicados
Heterogeneidad de los estudios
: Los estudios incluidos en un meta-análisis pueden variar en términos de diseño, población de estudio, medidas de resultado, etc, lo que puede dificultar la interpretación de los resultados del meta-análisis.
Calidad de los estudios incluidos
: incluir los estudios de baja calidad en un meta-análisis puede sesgar los resultados.
Problema de las manzanas y las naranjas
: dificultad de combinar estudios que son fundamentalmente diferentes.
Interpretación errónea de la respuesta
: los resultados de un meta-análisis pueden ser malinterpretados. Por ejemplo, un tamaño de efecto grande no siempre significa que un tratamiento es efectivo.
¿Qué es una Revisión Sistemática en estudios Meta-Analíticos en Psicología?
Evaluación crítica de todos los estudios de investigación que abordan un problema científico particular, en el campo de la psicología, utilizando un método organizado para localizar, ensamblar y evaluar la literatura existente sobre este tema particular.
¿Cómo se Reconoce una Buena Revisión Sistemática?
Debe plantear objetivos claros cuya metodología sea reproducible y explícita, elegir los estudios que cumplan con los criterios requeridos para ser investigados mediante una búsqueda detallada, y evaluar la validez de lo que se encuentra en los estudios.
Tipos de revisiones sistemáticas que se utilizan en los estudios meta-analíticos
Revisiones Sistemáticas Cuantitativas o Meta-Análisis
: Utilizan el análisis estadístico para combinar los resultados de dos o más estudios originales
Revisiones Sistemáticas Cualitativas
:
Presentan la evidencia en forma descriptiva y sin análisis estadístico
Método General de Revisiones Sistemáticas Según Cochrane
Formulación de la pregunta
:
Ejemplo: ¿Cuál es el efecto de la terapia cognitivo-conductual en el tratamiento de la ansiedad en adolescentes?
Planificación de la revisión
Búsqueda y selección de estudios
Extracción de los datos
Evaluación del riesgo de sesgo
Análisis estadístico
Análisis estadístico en las revisiones sistemáticas según el Manual Cochran
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Herramientas Gráficas del Meta-Análisis
Las más comunes son:
Forest Plot
Permite presentar de forma conjunta las estimaciones puntuales y de intervalo de los estudios seleccionados para el meta-análisis. Se representan las medidas de efecto de cada estudio a ambos lados de la línea de efecto nulo1. Esta gráfica es útil para visualizar la magnitud del efecto de cada estudio, la precisión de la estimación del efecto (a través del tamaño del intervalo de confianza) y la contribución relativa de cada estudio al efecto global (a través del tamaño del marcador para cada estudio).
Funnel Plot
Se utiliza para evaluar el el tamaño del estudio2. El tamaño del estudio se traza en el eje vertical y el efecto del tamaño se traza en el eje horizontal. En ausencia de sesgo de publicación, la gráfica debería tener la forma de un embudo, ya que los estudios más pequeños dispersan más ampliamente a ambos lados de la media, y el efecto disminuye a medida que aumenta
Otras gráficas menos comunes
L’Abbé Plot
Esta gráfica se utiliza para visualizar la heterogeneidad entre los estudios en un meta-análisis. En un L’Abbé Plot, los resultados de cada estudio se trazan en un gráfico de dispersión, con el resultado del grupo de tratamiento en el eje X y el resultado del grupo de control en el eje Y.
Galbraith Plot (o Radial Plot)
Esta gráfica se utiliza para identificar estudios que pueden estar contribuyendo a la heterogeneidad en un meta-análisis. En un Galbraith Plot, la razón de las tasas de los estudios se traza contra su recíproco de la desviación estándar.
Baujat Plot
Esta gráfica se utiliza para identificar estudios que influyen en la heterogeneidad y en el efecto global en un meta-análisis. En un Baujat Plot, la contribución de cada estudio a la heterogeneidad se traza contra su influencia en el efecto global.
Recursos Prácticos Utilizados en el Desarrollo de una Meta-Análisis
Bases de datos de investigación
: PubMed, Scorpus, Web de Ciencia, Embase, entre otros.
Software de meta-análisis
: ayudan con la codificación de los estudios, el análisis estadístico, y la creación de gráficos
Guías de práctica
: instrucciones detalladas sobre cómo realizar un meta-análisis.
Formación y educación
: cursos de formación, talleres, y recursos de aprendizaje en línea.
Herramientas gráficas.
Formas de Medir el Tamaño del Efecto (TE)
Existen varias formas para medir el tamaño del efecto en un estudio meta-analítico. Algunas son:
a. Diferencia de Medias Estandarizada (d de Cohen)
se utiliza cuando los datos son continuos y se comparan dos grupos.
donde M1 y M2 son las medias de los dos grupos, y SDpooled es la desviación estándar agrupada.
b. Odds Ratio (OR)
se utiliza cuando los datos son binarios y se comparan dos grupos.
donde a, b, c y d son las celdas de una tabla de contingencia 2x2.
c. Riesgo Relativo (RR)
se utiliza cuando los datos son binarios y se comparan dos grupos
donde a, b, c y d son las celdas de una tabla de contingencia 2x2
d. Correlación de Pearson
se utiliza cuando los datos son continuos y se quiere medir la relación entre dos variables. Mide la covarianza entre las dos variables, normalizada por el producto de sus desviaciones estándar
e. Coeficiente de Determinación (R2)
Se utiliza cuando los datos son continuos y se quiere medir la proporción de la varianza en una variable dependiente que es predecible a partir de una variable independiente.
f. Phi (φ)
Se utiliza cuando los datos son binarios y se comparan dos grupos.
h. V de Cramer (V)
Se utiliza cuando los datos son categóricos y se comparan dos o más grupos.
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Además de las medidas de tamaño de efecto existen
otras técnicas estadísticas
más avanzadas que se pueden utilizar en un meta-análisis. Algunas de estas incluyen
a. Modelos de efectos aleatorios
Cuando se espera que los tamaños de efecto varíen de un estudio a otro. En lugar de calcular un tamaño de efecto promedio, estos modelos estiman una distribución de tamaños de efecto.
b.
Modelos de efectos mixtos (o modelos de efectos aleatorios multivariados
Cuando se tienen múltiples medidas de efecto por estudio. Permiten tener en cuenta la correlación entre las medidas de efecto dentro de cada estudio
c. Meta-regresión
Para explorar la relación entre el tamaño del efecto y las características del estudio o de los participantes. Por ejemplo, para investigar si el tamaño del efecto varía con la edad de los participantes.
d. Análisis de subgrupos:
Explorar si el tamaño del efecto varía según diferentes categorías o subgrupos. Por ejemplo, para investigar si el tamaño del efecto varía según el género.
e. Análisis de sensibilidad:
cómo los resultados del meta-análisis cambian cuando se modifican los criterios de inclusión de los estudios, los métodos de análisis, etc.
f. Intervalos de Confianza para el Tamaño del Efecto
Estimación del tamaño del efecto
:
El primer paso en la construcción de un intervalo de confianza es estimar el tamaño del efecto. Esto se hace utilizando los datos del estudio y una medida de tamaño de efecto apropiada, como la diferencia de medias estandarizada o la razón de posibilidades.
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