Meta-análisis - Web de Ferran Torres

Análisis de la correlación
• Una correlación n significativa entre la magnitud
del efecto y el tamaño o de la muestra de los estudios
indica que el tamaño o del efecto depende del tamaño
del estudio
• Esta correlación n puede indicar una verdadera
heterogeneidad entre estudios, fundamentalmente
debida a un diferente esfuerzo experimental entre
estudios, es decir, la rigurosidad del estudio estaría
en función n de su tamaño
• En este caso podría a no ser valido el meta-an
análisis
Análisis de la correlación
ODDS RATIO
2.4
2.2
2.0
1.8
1.6
1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
CORRELATION BETWEEN THE EFFECT SIZE AND SAMPLE SIZE
0.0
100 140 180 220 260 300 340 380 420
SAMPLE SIZE
r 2 = 0.01
b = 0.0009
p = 0.70
2007 Ferran.Torres@uab.es 31
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Análisis de la robustez
Análisis del sesgo de publicación n y/o
inclusión n selectiva de estudios positivos (1)
• Análisis del sesgo de publicación n y/o inclusión
selectiva de estudios positivos
• Correlación n entre la magnitud del efecto y
el tamaño o muestral de los estudios.
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• La introducción n del sesgo de publicación n y/o
inclusión n selectiva de estudios positivos en un
meta-an
análisis se debe fundamentalmente a que:
- La mayoría a de estudios publicados presentan
resultados positivos significativos y una minoría
muestran resultados negativos o no significativos
- Hay una tendencia a seleccionar y, por tanto,
incluir en el meta-an
análisis los estudios o datos no
publicados con resultados positivos significativos
y a guardar los que muestran resultados
negativos o no significativos
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Análisis del sesgo de publicación n y/o inclusión
selectiva de estudios positivos (2)
RELATIVE LIVE-BIRTH RATIO
PUBLISHED STUDIES VS UNPUBLISHED STUDIES
1.8
FAVOURS TREATMENT
1.6
1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
FAVOURS CONTROL
0.4
PUBLISHED UNPUBLISHED PUBLISHED PUBLISHED
+ UNPUBLISHED + UNPUBLISHED
Data from Jeng GT et al. JAMA 1995; 274:830-836
DATA
Análisis del sesgo de publicación n y/o
inclusión n selectiva de estudios positivos (3)
Los métodos m
utilizados para detectar la introducción
del sesgo de publicación n en un meta-an
análisis son:
– Funnel plot
– El análisis de la asimetria del funnel plot
Si el número n
de estudios incluidos en el meta-an
análisis
es pequeño, el funnel plot es poco útil. En este caso, el
mejor método m
es comparar el tamaño o del efecto
global entre los estudios publicados y no publicados
En un meta-an
análisis basado en todos los estudios
originales, no es necesario analizar el sesgo de
publicación
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