Curso de Metaanálisis y Revisiones Sistemáticas

Clase 1 • Rol del Metaanálisis en la Investigación

Explica cómo el metaanálisis combina cuantitativamente los resultados de los estudios para aumentar la precisión. Conecta la síntesis estadística con el objetivo más amplio de reducir la incertidumbre en un campo.

Clase 2 • Qué Es una Revisión Sistemática

Define las revisiones sistemáticas y las contrasta con las revisiones narrativas y de alcance. El capítulo se fundamenta en establecer por qué la reproducibilidad y la transparencia son importantes en la síntesis de evidencia.

Clase 3 • Estándares Éticos y de Reporte

Introduce las guías de reporte y los requisitos de registro para las revisiones sistemáticas. Establece las normas profesionales que los estudiantes deben seguir a lo largo del curso.

Clase 1 • Evaluación del Alcance y Viabilidad

Guía una revisión preliminar de la literatura para estimar la evidencia disponible antes de comprometerse completamente con el protocolo. Evita el desperdicio de recursos en preguntas con literatura insuficiente o excesivamente abundante.

Clase 2 • Marcos Estructurados para Preguntas

Introduce los marcos PICO, PICOS y SPIDER para descomponer las preguntas de investigación. Un encuadre correcto previene la desviación del alcance y asegura que los criterios de elegibilidad sean internamente coherentes.

Clase 3 • Redacción y Registro de un Protocolo

Cubre la estructura de un protocolo de revisión formal y su envío a registros públicos. El registro fija los métodos antes de la recolección de datos, reduciendo el sesgo de reporte de resultados.

Clase 1 • Identificación de Bases de Datos Relevantes

Mapea las principales bases de datos bibliográficas por disciplina y cobertura. Seleccionar la combinación correcta de fuentes es el primer paso hacia una recuperación completa.

Clase 2 • Documentación y Reporte de las Búsquedas

Establece estándares para registrar las fechas de búsqueda, las cadenas y el conteo de resultados. La documentación transparente permite la replicación y satisface los requisitos de reporte de PRISMA.

Clase 3 • Búsqueda Más Allá de las Bases de Datos

Extiende la recuperación a la literatura gris, listas de referencias y contactos con expertos. La búsqueda complementaria reduce el sesgo de publicación de las estrategias que solo usan bases de datos.

Clase 1 • Diseño de Formularios de Extracción de Datos

Enseña la construcción de formularios estandarizados que capturan las características y los resultados de los estudios. Los formularios bien diseñados reducen los errores de extracción y aseguran la consistencia de los datos entre revisores.

Clase 2 • Realización y Verificación de la Extracción

Implementa flujos de trabajo de extracción y verificación dual para minimizar errores de transcripción. Los datos precisos son la base de los cálculos metaanalíticos válidos en capítulos posteriores.

Clase 3 • Tamizaje de Títulos y Resúmenes

Cubre el tamizaje independiente de dos revisores y los procedimientos de resolución de conflictos. El tamizaje sistemático previene tanto la inclusión excesiva como la exclusión involuntaria de estudios elegibles.

Clase 1 • Herramientas para Estudios Observacionales

Cubre ROBINS-I y la Escala Newcastle-Ottawa para diseños no aleatorizados. Los estudios observacionales requieren dominios de sesgo diferentes a los de los ensayos, lo que refleja los riesgos de confusión.

Clase 2 • Integración de la Calidad en la Síntesis

Traduce los juicios de sesgo en análisis de sensibilidad y calificaciones de certeza GRADE. La evaluación de la calidad da forma a la solidez de las conclusiones extraídas de las estimaciones combinadas.

Clase 3 • Herramientas para Ensayos Aleatorizados

Aplica la herramienta Cochrane Riesgo de Sesgo 2 a los ensayos controlados aleatorizados. La evaluación estructurada por dominios reemplaza la calificación de calidad subjetiva para los ECA.

Clase 1 • Modelos de Efectos Fijos y de Efectos Aleatorios

Contrasta los supuestos y fórmulas de la combinación de efectos fijos y de efectos aleatorios. La elección del modelo refleja los supuestos sobre la heterogeneidad entre estudios y afecta la amplitud del intervalo.

Clase 2 • Medidas del Tamaño del Efecto y Cálculo

Cubre los odds ratios, los riesgos relativos, las diferencias de medias y las diferencias de medias estandarizadas. Seleccionar la medida del efecto correcta es la primera decisión analítica en cualquier metaanálisis.

Clase 3 • Evaluación y Cuantificación de la Heterogeneidad

Introduce el estadístico Q, el índice I² y tau² para medir la variabilidad entre estudios. Cuantificar la heterogeneidad determina si la combinación es apropiada y guía la planificación de subgrupos.

Clase 1 • Análisis de Sensibilidad

Evalúa la robustez de las estimaciones combinadas variando sistemáticamente las decisiones analíticas. Los análisis de sensibilidad revelan si las conclusiones dependen de estudios o supuestos específicos.

Clase 2 • Interpretación y Reporte de los Hallazgos

Sintetiza los resultados de heterogeneidad en resúmenes narrativos y tabulares coherentes. La interpretación precisa previene la exageración de los efectos moderadores en la revisión final.

Clase 3 • Principios del Análisis de Subgrupos

Define los subgrupos a priori vs. post hoc y los riesgos del dragado de datos. Los subgrupos preespecificados son la única base defendible para las afirmaciones sobre moderadores en una revisión.

Clase 1 • Detección del Sesgo de Publicación

Cubre los gráficos en embudo (funnel plots), la prueba de Egger y la prueba de Begg para identificar asimetría por reporte selectivo. Detectar el sesgo es esencial antes de interpretar las estimaciones combinadas como resúmenes insesgados.

Clase 2 • Metaanálisis de Datos de Pacientes Individuales

Explica los enfoques de una etapa y dos etapas utilizando datos sin procesar a nivel de participante. El metaanálisis de IPD posibilita análisis de subgrupos imposibles con datos agregados y reduce el sesgo ecológico.

Clase 3 • Redacción y Envío de la Revisión

Guía la redacción, la revisión por pares y el envío a revistas de una revisión sistemática completa. La adhesión a PRISMA y a los requisitos específicos de la revista maximiza la aceptación y el impacto.

Clase 4 • Ajuste por Sesgo de Publicación

Aplica los procedimientos de recortar y rellenar (trim-and-fill) y los modelos de selección para ajustar las estimaciones combinadas por estudios faltantes. Los métodos de ajuste proporcionan estimaciones corregidas, pero conllevan sus propios supuestos y limitaciones.