Una aproximación a la interpretación de los matanálisis. Se describe la forma de interpretar los metanálisis, los tipos de resultados según tipo de datos, forest plot, funnel plot, heterogeneidad, sesgos, entre otros.

1. METAANÁLISIS
UNA APROXIMACIÓN A LA INTERPRETACIÓN
Profesor Julio Campos F., Dr.
DEPARTAMENTO DE FARMACOLOGÍA - FFBQ
UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO

2. • En adultos, ¿La ingesta de café está asociada con mayor riesgo
de diabetes que en quienes no consumen café?
P: adultos
I: ingesta de café.
C: no consumo de café.
O: riesgo de diabetes.

3. Efectos del consumo de 16 semanas de café instantáneo
cafeinado y descafeinado sobre el metabolismo de la
glucosa en un estudio controlado y aleatorizado
El consumo de café y el riesgo de
diabetes mellitus tipo 2 en hombres y
mujeres finlandeses de mediana edad

4. ESTUDIO
PREGUNTA CLÍNICA
RESPUESTA
PREGUNTA CLÍNICA
RESPUESTA
RESPUESTA
PREGUNTA CLÍNICA
ESTUDIOS
ESTUDIOS COMBINADOS

5. • Metaanálisis: Es una revisión sistemática que combina estadísticamente los
resultados de varios estudios independientes sobre un tema específico.
• Revisión sistemática: “…todo tipo de síntesis de pruebas sobre un tema que
se prepara con estrategias para minimizar los errores.”
• Los Metaanálisis se aplican a cualquier incógnita de investigación, es cada
vez más usada en estudios sobre salud.
• A diferencia de las «revisiones sistemáticas» antiguas, introduce
procedimientos estadísticos para combinar los resultados de diferentes
estudios.
• Desarrollado por Glas (1977), en razón a que muchos estudios diseñados
para responder a las mismas incógnitas no siempre llegan a las mismas
conclusiones.
METAANÁLISIS

6. Propósitos: (Sacks, 1987)
• Aumentar el poder estadístico incrementando el tamaño de la muestra.
• Resolver la incertidumbre cuando no hay acuerdo en los estudios.
• Mejorar las estimaciones por el efecto del tamaño.
• Responder a interrogantes no planteadas al comienzo del estudio.
Ventajas: (Greenberg, 2003)
• Permite la presentación directa de datos provenientes de estudio
individuales.
• La adición estadística en un metaanálisis produce una medición de
pronóstico cuantitativa y lleva a cálculos precisos de los efectos.
• Si las conclusiones varían en los estudios individuales, sería posible elaborar
explicaciones de las características de estas variaciones.
METAANÁLISIS
“EN ESENCIA, UN METAANÁLISIS ES UN ANÁLISIS DE OTROS ESTUDIOS”

7. Consumo de café cafeinado y
descafeinado y el riesgo de
Diabetes tipo 2: Una revisión
sistemática y un metanálisis dosis-
respuesta
OBJETIVO
En Meta-análisis anteriores se identificó una asociación inversa del consumo de
café con el riesgo de diabetes tipo 2. Sin embargo, se necesita un meta-análisis
actualizado, … que comparan las tendencias de la asociación para el café ...
DISEÑO Y MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN
PubMed y EMBASE los estudios de cohortes o anidar los estudios de casos y
controles que evaluaron la relación entre el consumo de café y el riesgo de
diabetes tipo 2 a partir de 1966 y febrero de 2013.
RESULTADOS
Veintiocho estudios prospectivos se incluyeron en el análisis, con 1,109,272
participantes en el estudio y 45,335 casos de diabetes tipo 2. La duración del
seguimiento varió de 10 meses a 20 años. En comparación con consumo de café
escaso o no consumo, el riesgo relativo (RR, IC 95%) para la diabetes fue de 0,92
(0,90 hasta 0,94), 0,85 (0,82 a 0,88), 0,79 (0,75 hasta 0,83), 0,75 (0,71-0,80),
0,71 (0,65-0,76) y 0,67 (0,61-0,74) para 1-6 tazas / día, respectivamente...
CONCLUSIONES
El consumo de café se asoció inversamente con el riesgo de diabetes tipo 2 de
una manera dosis-respuesta. Tanto el café cafeinado y descafeinado se asoció
con un menor riesgo de diabetes.

8. ¿Cuándo no conviene realizar un Metaanálisis?: (Julian Higgins, s/a)
• La combinación de una mezcla amplia de estudios da respuesta a preguntas
amplias, cada estudio incluido debe responder la misma pregunta…
• Si los estudios incluidos están sesgados, los resultados del Metanálisis serán
incorrectos. (un Metanálisis es tan bueno como los estudios en que se basa)
METAANÁLISIS
(no mezclar papas con camotes)

9. ¿Qué preguntas se contestan mediante un metaanálisis? (Fernández, s/a)
• Cuando existen respuestas parciales no concluyentes.
• Cuando existen estudios con resultados contradictorios.
• Cuando necesitamos “una” respuesta en vez de “varias” respuestas.
Algunos ejemplos:
¿Reduce el riesgo cardiovascular el AAS?
¿La ingesta de Vit. C reduce el riesgo de cáncer de colon?
¿Aumentan los ACO el riesgo de cáncer de mama?
¿El consejo antitabáquico es eficaz?
¿La administración de trombolíticos post IAM aumenta la
supervivencia?
METAANÁLISIS

10. METAANÁLISIS
TIPOS de Metaanálisis:
De estudios experimentales
Metaanálisis de ECA (Ensayo Clínico Aleatorizado)sobre:
- fármacos
- técnicas quirúrgicas
- pruebas diagnósticas…
De estudios observacionales
Metaanálisis de estudios:
- cohortes, casos y controles
- transversales

11. Búsqueda de la información
- Fuentes de información
* Buscarlo todo: artículos, tesis, informes, literatura gris.
* Usar sólo estudios publicados
* Usar sólo artículos originales
¿sesgo de publicación?
METAANÁLISIS
¿Sesgo de publicación?
¿Son diferentes los estudios publicados de los no publicados?
TENDENCIA A PUBLICAR ESTUDIOS “POSITIVOS”
O CON RESULTADOS ESTADÍSTICAMENTE SIGNIFICATIVOS.
¿Cómo se construye un Metaanálisis?

12. ¿Cómo se construye un Metaanálisis?
METAANÁLISIS
Riesgo de Diabetes Cafeína Descaf Peso
Amore-Coffea 2014 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 2009 8/35 6/37

13. ¿Cómo se construye un Metaanálisis?
METAANÁLISIS
Riesgo de Diabetes Cafeína Descaf Peso
Amore-Coffea 2014 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 2009 8/35 6/37 14.9%

14. Intervalos de confianza
¿Qué es un intervalo de confianza?
Un intervalo de confianza es un rango de valores, derivado
de los estadísticos de la muestra, que posiblemente incluya
el valor de un parámetro de población desconocido.
Mientras mayor sea el margen de error, más ancho será el intervalo.
METAANÁLISIS

15. ¿Cómo se presenta un Metaanálisis?
METAANÁLISIS
Trees Joyce Kilmer Forest by charlescleonard http://www.flickr.com/photos/charlescleonard/3754931947/
Forest plots

16. METAANÁLISIS
ECA

17. ¿Cómo se presenta un Metaanálisis?
METAANÁLISIS
Forest plots
COMPARACIONES
LISTA DE ESTUDIO
INCLUIDOS
DATOS
“CRUDOS”
INTERVALOS
DE CONFIANZA

18. Forma de presentar los resultados en los metaanálisis :
• RR u OR: para datos dicotómicos
– El estadístico que se utiliza es Mantel-Haenszel o Peto (solo para OR)
• DMS (Diferencia de Medias): para datos continuos
– Método directo y general
Opciones de resultados en Metanálisis
METAANÁLISIS
Estimadores de asociación:
OR o RR: “punto de corte” es 1
Estimadores de diferencia:
DM: “punto de corte” es 0

19. METAANÁLISIS
Forest plots
ESCALA Y DIRECCIÓN DEL BENEFICIO
OR
DATOS DICOTÓMICOS

20. METAANÁLISIS
ESTIMACIÓN DEL EFECTO
PARA CADA ESTUDIO, CON IC
DATOS DICOTÓMICOS

21. METAANÁLISIS
Forest plots
ESTIMACIÓN COMBINADA, CON IC
El DIAMANTE
DATOS DICOTÓMICOS

22. DATOS DICOTÓMICOS

23. DATOS CONTÍNUOS

24. ESTADÍSTICA EN ARTÍCULOS CIENTÍFICOS
“P es la probabilidad de que la Hipótesis nula sea cierta”
-2,7
p- value: (al 95% de confianza)
p<0.05: existe diferencia (estadística) significativa.
p>0.05: no hay diferencia (estadística) significativa.

25. ESTADÍSTICA EN ARTÍCULOS CIENTÍFICOS
• La International Committee of Medical Journal Editors publica el Uniform
Requirements of Manuscripts Submitted to Biomedical Journal, que en la
sección de estadística menciona:
Describir los métodos estadísticos con suficiente detalle para permitir
que el lector con conocimientos tenga acceso a los datos originales a
fin de verificar los resultados reportados… Cuando los datos se
resumen en la sección de resultados, habrá que especificar los
métodos estadísticos utilizados. Se recomienda el uso de intervalos
de confianza y evitar depender solamente de valores de P.
IC (Intervalo de Confianza):
Ejemplo: (datos hipotéticos)
[0.4 – 0.7]: estadísticamente significativo.
[0.6 – 1.5]: sin diferencia estadística.
[1.6 – 2.2]: estadísticamente significativo.

26. ESTADÍSTICA EN ARTÍCULOS CIENTÍFICOS
Significancia:
TIPOS DE SIGNIFICADO EN LA INVESTIGACIÓN CLÍNICA
Ejemplo: CONSUMO DE GRASA SATURADA Y CÁNCER DE MAMA
- Una diferencia pequeña en el riesgo de cáncer de mama con valores crecientes de grasa
dietética podría juzgarse como significativa (p<0.05) en estadística. (significancia
estadística)
-Sin embargo, esta elevación en el riesgo puede ser tan pequeña que el riesgo de
desarrollar cáncer de mama en una mujer determinada podría no alterarse de manera no
apreciable por un cambio en su alimentación. (relevancia clínica)
- Se ha vuelto cada vez más común el uso de marcadores biológicos, debido a que estos
pueden proporcionar información cuantitativa de la exposición (significancia biológica)

27. METAANÁLISIS
HETEROGENEIDAD
Los metaanálisis se llevan a cabo combinando los resultados de estudios con
diferentes protocolos sobre pacientes diferentes y las dosis pueden ser también
diferentes.
Los estudios presentan por tanto heterogeneidad.
TIPOS DE HETEROGENEIDAD
HETEROGENEIDAD CLÍNICA:
- La variabilidad en los participantes, las intervenciones y los resultados estudiados
se puede describir como diversidad clínica (heterogeneidad clínica).
HETEROGENEIDAD METODOLÓGICA:
- La variabilidad en el diseño del estudio y el riesgo de sesgo se puede describir
como diversidad metodológica (heterogeneidad metodológica).
HETEROGENEIDAD ESTADÍSTICA:
- La variabilidad en los efectos de la intervención que se evalúan en diferentes
estudios se conoce como heterogeneidad estadística y es consecuencia de la
diversidad clínica o metodológica.
- Se manifiesta en que los efectos de la intervención observados son más diferentes
entre sí que lo que sería de esperar si se debieran sólo al error aleatorio (azar).

28. METAANÁLISIS
Test para medir la heterogeneidad estadística
- Se debe considerar hasta qué grado los resultados de los estudios son
consistentes. Para ello hay que evaluar si el efecto de los distintos estudios se
produce siempre en la misma dirección y si el tamaño del efecto es
concordante.
Es importante asegurarse de que no existe una heterogeneidad clínica tal que
imposibilite la combinación de resultados.
- Se determina considerando la similitud de las estimaciones puntuales, la
extensión del solapamiento de los intervalos de confianza y los criterios
estadísticos.

29. METAANÁLISIS
Test para medir la heterogeneidad estadística
-La prueba de ji al cuadrado (χ2, o Chi2).
Evalúa si las diferencias observadas en los resultados son compatibles con el
azar. Un valor de p bajo (o un estadístico ji cuadrado grande con respecto a
sus grados de libertad) proporciona indicios de heterogeneidad en los efectos
de la intervención (variación en las estimaciones más allá del azar).
-El estadístico I2 describe el porcentaje de la variabilidad en las estimaciones
del efecto que se debe a la heterogeneidad en lugar de al error de muestreo
(azar) I2 : … otro criterio de heterogeneidad.
I2= 0 homogeneidad excelente
I2= hasta 25% heterogeneidad baja
I2= hasta 50% heterogeneidad moderada
I2= hasta 75% heterogeneidad alta
Q, 2 : … criterio de heterogeneidad.
p>0.05(0.1) = no hay heterogeneidad
p<0.05(0.1) = heterogeneidad
Lo que importa es ¿cuánto afecta esto a las conclusiones del metaanálisis?

30. METAANÁLISIS
Forest plots
HETEROGENEIDAD

31. Pruebas estadísticas de Heterogeneidad
METAANÁLISIS
Forest plots
HETEROGENEIDAD
Q, 2 : … criterio de heterogeneidad.
p>0.05 = no hay heterogeneidad
p<0.05 = heterogeneidad
Pero lo que importa es ¿cuánto
afecta esto a las conclusiones del
metaanálisis?
I2 : … otro criterio de heterogeneidad.
I2= 0 homogeneidad excelente
I2= hasta 25% heterogeneidad baja
I2= hasta 50% heterogeneidad moderada
I2= hasta 75% heterogeneidad alta

32. METAANÁLISIS
Forest plots
HETEROGENEIDAD
La ausencia de heterogeneidad
(variación de los resultados)
estadística no garantiza que los
estudios sean homogéneos
Depende de características:
clínicas
biológicas
metodológicas

33. SESGO DE PUBLICACIÓN
• Sesgo de publicación: usar literatura publicada sobre un tema puede
excluir selectivamente información que tendría efecto en las
conclusiones.
• Funnel plots (gráficos de embudo)
Gráfico del LnRR contra su error estándar. Si la distribución es simétrica
alrededor del valor ponderado del RR seguramente no hay sesgo
METAANÁLISIS

34. Distribución simétrica
 no sesgo de publicación
Distribución asimétrica
 sesgo de publicación
FUNNEL PLOTS

35. QUality Of Reporting Of Meta-analysis (QUORUM)
Es una guía de 18 puntos (y un diagrama de flujo), que pueden utilizar
autores, editores, revisores y lectores para la redacción de artículos sobre
metaanálisis y para su valoración.
Valoración de un Metaanálisis
METAANÁLISIS