Metaanálisis y revisiones sistemáticas

1. Metaanálisis y Revisiones
sistemáticas
Fredy RS Gutierrez M.D., M.Sc., Ph.D

2. Qué es un metaanálisis
• Utilizan un método cuantitativo para
combinar los resultados de estudios
independientes (usualmente extraídos de
ensayos clínicos publicados) y para sintetizar
resúmenes y conclusiones útiles para evaluar
la eficacia terapéutica y planificar nuevos
estudios.
• Debe diferenciarse de las revisiones (no
sistemáticas) de la literatura.

3. Metaanálisis
Qué tipos de estudios se analizan?
• Ensayos clínicos
• Estudios observacionales

4. Diseño de un metaanálisis
De lo diverso a lo comparable
• Evaluación de heterogeneidad
• Validez (revisión sistemática)
• Completo: todos los estudios relevantes
• Solidez de los principales hallazgos

5. Aspectos del diseño

6. Aspectos del diseño

7. Estructura de un reporte de metaanálisis
• Justificación
– Pregunta, hipótesis, población
– Desenlace, tipo de estudio, tipo de intervención (o exposición)
• Criterios de búsqueda
– Quién busca que, cómo accede?
• Métodos
– Selección, exclusión, heterogeneidad, valoración de sesgos, estadística usada
• Resultados
– Gráficos de resumen, tablas descriptivas, pruebas de sensibilidad, pruebas
estadísticas, valores de p
• Discusión
– Medición de sesgos, calidad de incluidos, justificación de excluidos
• Conclusiones
– Explicaciones alternativas, generalización, perspectivas, fuente de financiación
JAMA,April 19, 2000—Vol 283, No. 15

8. Diagrama de flujo de 4 niveles
http://www.prisma-statement.org/

9. Diagrama de flujo de 4 niveles
Ejemplo

10. Qué mide un metaanálisis?
• Hipótesis nula de un metaanálisis:
– “Cualquier diferencia observada entre todos los
estudios que miden el mismo efecto en la misma
población se debe a la casualidad”

11. Cómo se presentan los resultados de un metaanálisis?
Gráfico de Forest

13. Metaanálisis
Aspectos relevantes en el análisis de los datos
1. Heterogeneidad
2. Valoración de la calidad de los estudios
– Escala de Chalmers1
– Escala de Jadad2
3. Tamaño del efecto
– OR, RR
– Método de combinación de resultados
4. Sesgo de inclusión
5. Análisis de sensibilidad
– Efecto de excluir subgrupos o variables
1. Control Clin Trials1981; 2:31–49.
2. Control Clin Trials1996; 17:1–12

14. Heterogeneidad
• Metodológica
– Diseño
– Participantes
– Intervenciones
– Exposiciones
– Desenlaces
• Estadística
– Efecto real (observado)

15. Heterogeneidad
Statist. Med. 2002; 21:1539–1558
Conjunto homogéneo de ensayos clínicos

16. Heterogeneidad
Statist. Med. 2002; 21:1539–1558
Heterogeneidad moderada

17. Heterogeneidad
Statist. Med. 2002; 21:1539–1558
Conjunto heterogéneo de ensayos clínicos

18. Heterogeneidad
Statist. Med. 2002; 21:1539–1558
Estudio atípico (“outlier”)

19. Heterogeneidad
Statist. Med. 2002; 21:1539–1558
heterogeneidad extrema

20. Cómo se mide la heterogeneidad?
• Sólo se pueden combinar estudios
homogeneos.
• Todo metaanálisis debe demostrar un análisis
de heterogeneidad
– Gráfico de L’abbé (desenlaces)
– Gráfico de Galbraith (precisión vs efecto)
– Prueba de heterogeneidad de Mantel–Haenszel (Q, Chi2)
• Metaregresión
– Cuando los estudios son heterogéneos

21. Cómo se mide la heterogeneidad en un metaanálisis?
Gráfico de L’abbé
Riesgo Relativo

23. Cómo se mide la heterogeneidad en
un metaanálisis?
Gráfico de Galbraith
ErrE-1
Efecto/ErrE
IC 95%

26. Cómo se combinan los datos?
• Procedimiento de Mantel- Haenszel
– Se expresa en el gráfico de Forest
• Modelo de efctos fijos
– Cualquier diferencia es debido al azar
(representativo d ela población)
• Modelo de efectos aleatorios
– Muestra representativa
• Variabilidad inter estudio
• Variabilidad intra estudio

27. Sesgo de publicación
Cómo se produce?
• Tendencia de las revistas a favorecer
resultados positivos
• Tendencia de los autores a enviar resultados
positivos
• Articulos con resultados positivos usualmente
se publican en inglés
• Articulos con resultados positivos usualmente
son más citados

28. Sesgo de inclusión
Cómo se produce?
• Los criterios de inclusión/exclusión favorecen
la entrada de estudios que presentan
determinados resultados.
• Estudios con muestras pequeñas tienden a ser
excluidos por:
– Metodología
– Mayor variabilidad en los resultados

29. Sesgo de inclusión
Cómo se mide?
• Pruebas de Begg y Egger

30. Gráfico de embudo

31. Gráfico de embudo
BMJ. 1997 Sep 13;315(7109):629-34.
Tamañodelamuestraencadaestudio
Tamaño del Efecto

32. Gráfico de embudo

33. Gráfico de embudo

34. Gráfico de embudo
Para qué sirve?
• Permite visualizar en el conjunto de estudios
incluidos, el efecto del tamaño de la muestra,
sobre el indicador analizado.
• Demuestra hasta qué punto el sesgo de
inclusión (selección) fue controlado.

35. Cochrane Collaboration
• Base de datos para la estandarización y
colaboración en metaanálisis y ensayos
clínicos
http://community.cochrane.org/

36. • Base de datos de registro y los resultados de
los estudios clínicos con apoyo público y
privado de los participantes humanos
realizados en todo el mundo.

37. Ejemplo 1

38. Clinical and Experimental Rheumatology 2015; 33: 69-76.

39. Clinical and Experimental Rheumatology 2015; 33: 69-76.

40. Clinical and Experimental Rheumatology 2015; 33: 69-76.

41. Ejemplo 2

42. (Medicine94(8):e572)

43. (Medicine94(8):e572)

44. (Medicine94(8):e572)

45. (Medicine94(8):e572)

46. (Medicine94(8):e572)

47. Ejemplo 3

48. Ann Intern Med. 2000;133(6):420-429.

49. Aspectos críticos de los metaanálisis
Criterios y estrategia de búsqueda
inadecuados
Ausencia de valoración de sesgos
Ausencia de valoración de calidad de los
estudios
Uso de métodos estadísticos inapropiados
Ausencia de valoración de heterogeneidad

50. Ventajas de los metaanálisis
• Analiza estudios independientemente de su
resultado
• Precisión (capacidad de detectar efectos
pequeños pero clínicamente relevantes)
• Transparencia (criterios de
inclusión/exclusión)

51. Estandarización de reportes de metaanálisis
• Declaración PRISMA http://www.prisma-statement.org
– Lista de chequeo a la hora de escriri el reporte

52. Lecturas sugeridas
• JAMA. 2000 Apr 19;283(15):2008-12. Review. PMID:
10789670
• D. Bowers, A. House and D. Owens. Understanding
Clinical Papers 2nd Edition. John Wiley. 2006. Chapter
26. Systematic Review and Meta-analysis.