metaregresión

La metarregresión, o meta-regresión, es una extensión de la metaanálisis que busca explicar la heterogeneidad entre los tamaños de efecto estimados en diferentes estudios mediante una regresión de estos efectos sobre covariables a nivel de estudio. En lugar de limitarse a calcular un único efecto agregado, la metarregresión evalúa si características de los estudios (por ejemplo, año de publicación, tamaño de muestra, calidad metodológica, dosis del tratamiento o diseño del estudio) se asocian con las magnitudes del efecto.

La implementación suele emplear modelos de efectos aleatorios y ponderaciones basadas en la varianza dentro de cada estudio o en una forma de varianza total (p. ej., REML o ML). El modelo se especifica como: efecto observado = β0 + β1·covariable1 + … + ε, donde ε captura la heterogeneidad residual. En metarregresión multivariante se pueden incluir varias covariables a la vez. La interpretación de los coeficientes es la variación esperada en el tamaño del efecto por unidad de cambio de la covariable, en la escala de los efectos reportados. También se reportan estimaciones de la heterogeneidad residual (tau^2) y, a veces, de la heterogeneidad total (I^2).

Limitaciones: la metarregresión utiliza datos a nivel de estudio y está sujeta a sesgo ecológico, confusión entre covariables y colinealidad; suele requerir un número suficiente de estudios para evitar sobreajuste. Los resultados son principalmente exploratorios y deben interpretarse como generar hipótesis más que confirmar causalidad.