## [Metaanálisis](/es/node/66301) Definición Un método de síntesis cuantitativa que combina resultados numéricos de múltiples estudios independientes que miden magnitudes de efecto comparables para obtener una estimación agrupada y su incertidumbre, empleando modelos estadísticos explícitos y métodos para evaluar y manejar la heterogeneidad entre estudios y los sesgos. ## Principio Principio La agregación de estimaciones incrementa la precisión estadística y puede resumir un efecto global solo cuando los estudios miden cantidades suficientemente comparables y cuando se evalúa y aborda la heterogeneidad y los sesgos a nivel de estudio; una mayor precisión no corrige sesgos sistemáticos en los datos de entrada. ## Demostración Demostración Situación: Varios ensayos aleatorizados informan medidas de efecto tratamiento vs control sobre el mismo resultado. Reconocimiento: Las medidas de efecto y sus varianzas son extraíbles y se consideran comparables. Acción: Convertir medidas a una métrica común, elegir un modelo de efectos fijos o aleatorios adecuado, calcular una estimación agrupada y cuantificar la heterogeneidad y la sensibilidad a las decisiones del modelo. Consecuencia: Una estimación puntual agrupada con intervalo de confianza y métricas de heterogeneidad que informan la interpretación y la toma de decisiones, condicionada a la calidad y compatibilidad de los estudios incluidos. ## Aplicación incorrecta Aplicación incorrecta Combinar estudios que usan resultados diferentes, medidas no comparables o poblaciones fundamentalmente distintas sin la transformación o agrupamiento apropiado. El error semántico es tratar el agregado numérico como inherentemente válido independientemente de la incompatibilidad, lo que puede producir estimaciones engañosas. ## Consecuencia Consecuencia Una metaanálisis correctamente realizado puede aumentar la precisión, identificar consistencia o variabilidad entre estudios y aclarar patrones por dosis o subgrupos; sin embargo, agrupar estudios sesgados o heterogéneos puede producir un resumen preciso pero inválido que induzca a errores en políticas o práctica. ## Inversión Inversión Cuando la heterogeneidad entre estudios es grande e inexplicada, o cuando los estudios difieren en estimandos o medida, el agrupamiento cuantitativo puede ser inapropiado; en tales casos, presentar los resultados sin agregación o usar enfoques alternativos (por ejemplo, metarregresión, síntesis narrativa o metaanálisis con datos individuales) puede proporcionar inferencias más válidas. ## Límite Límite Claramente dentro: agregación estadística de medidas de efecto comparables provenientes de estudios independientes con métodos documentados para evaluar la heterogeneidad. Caso límite: agrupar tamaños de efecto estandarizados obtenidos con distintos instrumentos de medida—la validez depende de las suposiciones sobre la equivalencia de constructos. Claramente fuera: síntesis cualitativas o conteo de resultados sin combinación cuantitativa de tamaños de efecto. ## Tensión semántica Tensión semántica Precisión ganada por el agregado ↔ Validez amenazada por heterogeneidad y sesgo: mayor precisión estadística puede convivir con conclusiones poco fiables si los insumos son incompatibles o están sesgados. ## Síntesis Síntesis El metaanálisis es una herramienta estadística para resumir evidencia cuantitativamente y aumentar la precisión, pero su utilidad depende de la compatibilidad de las medidas de efecto, la evaluación rigurosa de la heterogeneidad y el sesgo, y la transparencia sobre supuestos y análisis de sensibilidad.