metaanalisis

Un metaanálisis es una técnica estadística que integra los resultados de varios estudios independientes para estimar de forma más precisa el tamaño del efecto de una intervención o la magnitud de una asociación. Su objetivo es aumentar el poder estadístico y resolver incertidumbres cuando los resultados de estudios individuales son inconsistentes, muestran efectos pequeños o tienen tamaños de muestra limitados.

Existen dos enfoques de modelos: efectos fijos, que asume un único tamaño de efecto verdadero en todos los estudios, y efectos aleatorios, que reconoce que el tamaño del efecto puede variar entre estudios por condiciones diferentes. La elección depende de la heterogeneidad entre estudios. La heterogeneidad se evalúa con medidas como I² y pruebas de chi-cuadrado; una alta heterogeneidad recomienda un modelo aleatorio y/o la exploración de fuentes de variación.

El proceso típico incluye una revisión sistemática para identificar estudios, criterios predefinidos de inclusión, evaluación de calidad y sesgos, extracción de datos y síntesis cuantitativa. Se calcula un estimador del tamaño del efecto (por ejemplo, diferencia de medias, odds ratio, riesgo relativo) y se pondera por la inversa de la varianza. También se evalúa el sesgo de publicación mediante funnel plots o pruebas de Egger, entre otros.

Limitaciones: la validez depende de la calidad de los estudios incluidos, la posibilidad de sesgos y la heterogeneidad no explicada. Ventajas: mayor precisión y generalizabilidad. Es ampliamente utilizado en medicina, psicología, educación y salud pública, y suele reportarse siguiendo guías como PRISMA.