Introducción al
metanálisis
Pasos de una
revisión sistemática Cochrane
1. Formular la pregunta
2. Planificar los criterios de elegibilidad
3. Planificar la metodología
4. Buscar los estudios
5. Aplicar los criterios de elegibilidad
6. Obtener los datos
7. Evaluar el riesgo de sesgo de los estudios
8. Analizar y presentar los resultados
9. Interpretar los resultados y obtener conclusiones
10. Mejorar y actualizar la revisión
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Índice de la sesión
• Principios del metanálisis
• Pasos de un metanálisis
• Presentación de resultados
Ver Capítulo 9 del Cochrane Handbook
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Study level
↓
Study A
Outcome data
Effect measure
Study B
Outcome data
Effect measure
Review level
↓
Effect measure
Study C
Outcome data
Effect measure
Study D
Outcome data
Effect measure
Source: Jo McKenzie & Miranda Cumpston
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¿Qué es un metanálisis?
• Combina los resultados de dos o más estudios
• Estima un efecto ‘promedio’ o ‘común’
• Parte opcional de una revisión sistemática
Systematic
reviews
Fuente: Julian Higgins
Metaanalyses
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¿Para qué hacer un metanálisis?
• Cuantificar los efectos de las intervenciones y su
incertidumbre
• Incrementar la potencia
• Incrementar la precisión
• Explorar diferencias entre estudios
• Resolver controversias entre estudios contradictorios
• Generar nuevas hipótesis
Fuente: Julian Higgins
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¿Cuándo no conviene metanalizar?
• Mezcla de manzanas y peras
• Cada estudio incluido debe responder la misma pregunta
• Considerar comparaciones y desenlaces
• Requiere una valoración subjetiva
• La combinación de una mezcla amplia de estudios da
respuesta a preguntas amplias
• La respuesta puede no tener sentido y efectos genuinos
pueden pasar desapercibidos si los estudios son muy
diversos
Source: Julian Higgins
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¿Cuándo no conviene metanalizar?
• Entra basura– sale basura
• Un metanálisis sólo es tan bueno como los estudios en que
se basa
• Si los estudios incluidos están sesgados:
• Los resultados del metanálisis serán incorrectos
• Dará mayor credibilidad y estimará intervalos de confianza
más estrechos
• Si hay sesgos de informe importantes:
• Un conjunto no representativo de estudios puede generar
un resultado engañoso
Fuente: Julian Higgins
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¿Cuándo se puede metanalizar?
• Más de un estudio ha medido un efecto
• Los estudios son suficientemente similares como para
producir un resultado útil y con sentido
• El desenlace se ha medido de modo similar
• Los datos están disponibles en un formato que podemos
utilizar
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Índice de la sesión
• Principios del metanálisis
• Pasos de un metanálisis
• Presentación de resultados
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Pasos de un metanálisis
• Identificar las comparaciones a realizar
• Identificar los desenlaces a reportar y los estadísticos que se
usarán
• Extraer datos de cada estudio relevante
• Combinar los resultados para obtener una estimación del
efecto combinado
• Explorar las diferencias entre los estudios
• Interpretar los resultados
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Selección de comparaciones
Revisión ficticia: Cafeína para la somnolencia diurna
Café cafeinado
•
•
•
vs
Café descafeinado
Descompón el tema en comparaciones dos a dos
Cada revisión puede tener una o varias comparaciones
Aplica tu criterio para decidir qué agrupar y qué debe
ser una comparación separada
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Selección desenlaces & medidas de efecto
Revisión ficticia: Cafeína para la somnolencia diurna
Café cafeinado
vs
Café descafeinado
• Dormido al finalizar el estudio (RR)
• Irritabilidad (MD/SMD)
• Dolor de cabeza (RR)
•
•
Para cada comparación, seleccionar desenlaces
Para cada desenlace, seleccionar una medida de efecto
•
Puede depender de la disponibilidad de datos en los
estudios incluidos
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Calculando el resultado combinado
• Extraer un estadístico de resumen de cada estudio
• ¿Cómo los combinamos?
• ¿Tratar como un solo gran estudio– juntando datos de
intervención & control?
• Rompe la aleatorización, generará una respuesta errónea
• ¿Promedio simple?
• Pondera todos los estudio igual– algunos estudios son más
veraces
• Promedio ponderado
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Ponderación de estudios
• Más peso a los estudios que proporcionan más información
• Más participantes, más eventos, intervalos de confianza más
estrechos
• Calculado utilizando el estimador de efecto y su varianza
• Método del inverso de la varianza:
1
Peso 
Varianza
Estimación

de la estimación
combinada

1
SE
2
Suma (Estimacio
nes x Pesos)
Suma de los pesos
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Por ejemplo
Dolor de cabeza
Cafeína
Descaf
Amore-Coffea 2000
2/31
10/34
Deliciozza 2004
10/40
9/40
Mama-Kaffa 1999
12/53
9/61
Morrocona 1998
3/15
1/17
Norscafe 1998
19/68
9/64
Oohlahlazza 1998
4/35
2/37
Piazza-Allerta 2003
8/35
6/37
Peso
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Por ejemplo
Dolor de cabeza
Cafeína
Descaf
Peso
Amore-Coffea 2000
2/31
10/34
6.6%
Deliciozza 2004
10/40
9/40
21.9%
Mama-Kaffa 1999
12/53
9/61
22.2%
Morrocona 1998
3/15
1/17
2.9%
Norscafe 1998
19/68
9/64
26.4%
Oohlahlazza 1998
4/35
2/37
5.1%
Piazza-Allerta 2003
8/35
6/37
14.9%
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Opciones de metanálisis
• Para datos dicotómicos o continuos
• Inverso de la varianza
• Método directo y general
• Sólo para datos dicotómicos
• Mantel-Haenszel (por defecto)
• Bueno si pocos eventos: frecuente en revisiones Cochrane
• Sistema de ponderación basado en la medida de efecto
• Peto
• Sólo para odds ratios
• Bueno si pocos eventos y tamaño de efecto pequeño (OR
cercano a 1)
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Opciones de metanálisis
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Índice de la sesión
• Principios del metanálisis
• Pasos de un metanálisis
• Presentación de resultados
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Un bosque de líneas
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Trees Joyce Kilmer Forest by charlescleonard http://www.flickr.com/photos/charlescleonard/3754931947/
Forest plots
Dolor de cabeza a las 24 horas
• Los encabezados indican la comparación
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Forest plots
Dolor de cabeza a las 24 horas
• Lista de estudios incluidos
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Forest plots
Dolor de cabeza a las 24 horas
• Datos crudos para cada estudio
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Forest plots
Dolor de cabeza a las 24 horas
• Totales por grupos
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Forest plots
Dolor de cabeza a las 24 horas
• Peso dado a cada estudio
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Forest plots
Dolor de cabeza a las 24 horas
• Estimación del efecto para cada estudio, con IC
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Forest plots
Dolor de cabeza a las 24 horas
• Estimación del efecto para cada estudio, con IC
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Forest plots
Dolor de cabeza a las 24 horas
• Escala y dirección del beneficio
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Forest plots
Dolor de cabeza a las 24 horas
• Estimación combinada, con IC
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Interpretación de intervalos de confianza
• Siempre presentar la estimación con su intervalo de
confianza
• Precisión
• Estimación puntual es la mejor aproximación del efecto
• IC expresa incertidumbre – rango de valores que podemos
razonablemente esperar que contenga el efecto verdadero
• Significación
• Si el IC incluye el valor nulo
• Raramente indica evidencia de que no hay efecto
• El efecto no puede ser confirmado ni refutado con la evidencia
disponible
• Considerar cuál es el nivel de cambio clínicamente relevante
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Considerar la relevancia clínica
Based on Sanders S, Glasziou PP, Del Mar C, Rovers MM. Antibiotics for acute otitis media in children. Cochrane
Database of Systematic Reviews 2004, Issue 1. Art. No.: CD000219. DOI: 10.1002/14651858.CD000219.pub2.
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Apartado de resultados de la revisión
• Un resumen narrativo y sistemático de los resultados
• Forest plots
• forest plots importantes linkados como figuras
• Normalmente desenlaces primarios
• Todos los forest plots se publican como datos suplementarios
• Evitar forest plots que contengan un solo estudio
• Pueden incorporarse otras tablas de datos
• Resultados de estudios individuales
• Datos resumen para cada grupo, estimadores de efecto, intervalos
de confianza
• Datos no-standard
• No es útil presentar desenlaces triviales o resultados con
alto riesgo de sesgo
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¿Qué añadir al protocolo?
• ¿Cómo se decidirá si es apropiado realizar un
metanálisis?
• Modelo de metanálisis que se usará
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Take home message
• Realizar un metanálisis conlleva diversas ventajas pero no
siempre es posible (o apropiado)
• Planificar cuidadosamente los análisis, incluyendo
comparaciones, desenlaces y métodos de metanálisis
• Los forest plots muestran gráficamente los resultados del
metanálisis
• Interpretar los resultados con cautela
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Referencias
•
Deeks JJ, Higgins JPT, Altman DG (editors). Chapter 9: Analysing data and undertaking
meta-analyses. In: Higgins JPT, Green S (editors). Cochrane Handbook for Systematic
Reviews of Interventions Version 5.1.0 [updated March 2011]. The Cochrane
Collaboration, 2011. Available from www.cochrane-handbook.org.
Schünemann HJ, Oxman AD, Higgins JPT, Vist GE, Glasziou P, Guyatt GH. Chapter 11:
Presenting results and ‘Summary of findings' tables. In: Higgins JPT, Green S (editors).
Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions Version 5.1.0 [updated
March 2011]. The Cochrane Collaboration, 2011. Available from www.cochranehandbook.org.
•
Agradecimientos
•
•
Compilado por Miranda Cumpston. Basado en materiales de Sally Hopewell, Julian
Higgins, the Cochrane Statistical Methods Group y el Dutch Cochrane Centre
Aprovado por el Cochrane Methods Board. Traducido por Marta Roqué
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Introduction to meta-analysis