Interpretación de un meta-análisis.

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Un meta-análisis (MA) es una técnica estadística que se utiliza para sintetizar y cuantificar un tamaño de efecto (effect size -ES). Muchas veces nos interesa conocer los efectos de una intervención terapéutica en una condición patológica, sobre una determinada variable de resultado o desenlace (outcome).
A modo de ejemplo podemos decir que nos interesa conocer cuánto (ES) se reduce el dolor de una persona (outcome) con cervicalgia (condición patológica) ante la aplicación de una intervención terapéutica (terapia manual, ejercicio o medicamento).
En el siguiente video vemos este ejemplo con un (MA) ficticio, que trata de medir los efectos de una intervención terapéutica con respecto al dolor. Vale la pena aclarar que para realizar esto, los estudios incluidos en el MA deben ser ensayos clínicos, dado que son el único diseño metodológico que permite responder una pregunta relacionada con la eficacia de una intervención terapéutica (es decir, si sirve o no sirve).

[@lizethj.sandoval4951]

Nuevamente veo el video cada vez que me leo un artículo de révision sistemática con metaanalisis. Esta explicación es excelente!!! Gracias de nuevl

[@nicolasbevacqua2839]

Muchas gracias

[@PixorizeMed]

Bravísimo. Que todos explicaran así para Dummies, disfrutaríamos todas las materias. Muchísimas gracias. 🤗

[@TheNataleke]

Muchas gracias!!Está fenomenalmente explicado!

[@cathacastaneda]

Maravilloso, muchas gracias. Muy bien explicado.

[@nicolasbevacqua2839]

Muchas gracias. Me alegro que te haya servido

[@lourdesmariaveradelbarco1191]

Nicolas sos un genio! gracias por tanta claridad!

[@Dralinkimaite]

Clarisimamente explicado, gracias!

[@alejandroz2729]

Vídeo maravilloso. Directo a lo importante.Gracias por compartir, saludos desde España

[@nicolasbevacqua2839]

Gracias a ti Alejandro

[@DrNyx]

Gracias de verdad que bonito encontrar algo que sea conciso y simple

[@jesusvizgarra7477]

Excelente video Nicolas. Muchas gracias

[@nicolasbevacqua2839]

Gracias a ti!

[@johannabarrera2262]

que bien explicas vas directo al grano. Me ayudaste un monton

[@Antonella_owo]

Gracias 🫂, me salvaste el examen de bioestadística

[@nickyrodriguez1962]

Muy buena explicación, de verdad me ayudó muchísimo con mi examen!!

[@josexskate]

Excelente, saludos desde Chile. Atento a más contenido.

[@nicolasbevacqua2839]

Gracias José

[@lauravalles1229]

Mil gracias Nicolás excelente explicación.

[@Daniel-t8s]

Buenísima la explicación!!

[@adrianaperalta650]

Super bien!! Me ha ayudado un montón

[@gregorymillan6854]

Perfecto! Muchas gracias por compartir su conocimiento.

[@betobetucas619]

Maravillosa explicación para quienes somos nuevos

[@nicolasbevacqua2839]

Muchas gracias

[@camilaquimbayo9097]

Graciaaaaas. Salvaste mi exposición de mañana :D

[@yessicaquispe4399]

Excelente explicación!!

[@dianaelizabethjuelamaldona2300]

Saludos. Excelente explicación 👏👏👏👏

[@dr.omarsimon1521]

Excelente Nicolás, gracias.

[@nicolasbevacqua2839]

Gracias a vos Omar

[@alanvergara817]

excelente y grandiosa presentación saludos

[@nicolasbevacqua2839]

Gracias Alan

[@MUSHU3197]

Fantastico, muchas gracias, animo, sigue asi!! gran trabajo, saludos desde Taiwan

[@nicolasbevacqua2839]

Muchas gracias Daniel

[@sulililianalizcanogamboa7045]

Mil gracias... Excelente explicacion

[@nicolasbevacqua2839]

Muchas gracias

[@alinenieto2866]

Muchas gracias...ejemplo muy claro!

[@Cronosecks]

gracias muy bien la explicacion

[@julissacarvajal1086]

Explicas buenísimo 👏

[@sebastiancalderon3847]

Que buena explicación, saludos

[@nicolasbevacqua2839]

Muchas gracias

[@NataliaMontes-l5j]

excelente, MUY claro

[@hiltermartinsilvapena9240]

Claro y directo! Muchas gracias

[@alejandroperezortiz5489]

Muy útil y claro el video, muchas gracias!

[@nicolasbevacqua2839]

Gracias Alejandro

[@javierahenriquez5569]

gracias gracias gracias!!!

[@nicolasbevacqua2839]

Gracias a vos

[@joanguevara237]

Gracias por la explicación

[@carlosandrespradoalza1116]

Está muy bien explicado, muchas gracias👍👍👍

[@alejandrom.9558]

Excelente explicación.

[@nicolasbevacqua2839]

Muchas gracias Alejandro

[@ovalencia1000]

Muchas gracias!

[@Dr_KendryCh]

Perfecto bro, muchas gracias!

[@yosoyjafetcruz4150]

Muchas gracias, me ayudó mucho para mi clase de Urología en el cuál tenía que analizar un artículo de revisión sistemática y metaanalisis analizando los Forest Plot.

[@jhonsilvaale7784]

Excelente 😊

[@AnaEspinosa-c5l]

Muchas gracias, buen video! :)

[@lizethj.sandoval4951]

super! gracias

[@nicolasbevacqua2839]

Gracias a ti!

[@deynita]

EXCELENTE!!!!

[@dr.carlosfuentes7043]

muy buena explicación, gracias

[@nicolasbevacqua2839]

Gracias a ti Carlos

Gracias!!

[@danielgarcia1727]

Gracias!!!!!!!!

[@jonathanreyes211]

Tome su like buen hombre.

[@bustosdelavegamariaguadalu7966]

Muchas gracias!!! De verdad me ayudó a entender esas gráficas extrañas jajaja :S

[@nicolasbevacqua2839]

Gracias Lupita

[@josesarzosa5403]

Hola disculpen actualmente estoy haciendo un deber que es un metaanalisis, me podría ayudar diciendo que representa los números entre paréntesis () y como los encontraría en los ensayos que recopilé

[@nicolasbevacqua2839]

Esos números representan los intervalos de confianza

[@CarlosPerez-pj1of]

Muy buen video! Saludos

[@nicolasbevacqua2839]

Muchas gracias Carlos

[@davidguillen7290]

gracias!

[@Élite-nd2]

BUENÍSIMO 👌🏻

[@fabianismaelguzmanbizama481]

gracias

[@monserratvazquez8008]

Muy buen video! ¿Cómo podría interpretar la P, me confunde en los meta análisis el ser significativo o no?

[@nicolasbevacqua2839]

Monserrat, es muy común encontrar esa confusión. Es simplemente plantear la hipótesis nula y la alternativa: Ho: no hay heterogeneidad entre los grupos (p>0.05) Ha: existe heterogeneidad entre los grupos (p

[@eniotu]

Gracias por la explicación Dr. cuantos estudios pueden ser necesarios para hacer un forest plot. ?

[@nicolasbevacqua2839]

Gracias a ti. Teóricamente hablando, el mínimo son dos estudios. Sucede que con sólo dos estudios sería muy difícil establecer conclusiones robustas.

[@eniotu]

@@nicolasbevacqua2839 muchas gracias, resulta que tengo 23 documentos que han quedado después del criterio de exclusión, y los ejemplos que he visto sobre forest plot la mayoría tiene 6 u ocho estudios. que me recomienda?

[@nicolasbevacqua2839]

@@eniotu Bueno, al menos partiendo de la base de que desconozco cuál es la pergunta de investigación y cómo fue el screening realizado, parecen ser muchos. Pero no por ser muchos significa que esté mal. No hay un tope máximo de estudios a incluir en el metanálisis

[@libardovalencia1482]

Buenos días, aún está disponible el curso de PBE?

[@nicolasbevacqua2839]

Claro que sí

[@alexisucan9856]

Hola profesor, una pregunta, necesariamente la parte de "A FAVOR DE LA INTERVENCIÓN" ¿siempre debe ir en el lado izquierdo?, y que pasaría si por ejemplo el desenlace estudiado fuera dicotómico (por ejemplo mortalidad con el uso de X fármaco en pacientes con tal enfermedad a comparación del placebo), usando por decir RR, y se situara la parte de A FAVOR DE LA INTERVENCION del lado izquierdo y el RR global fuera >1 (rombo a la derecha), ¿significaría que hay mayor riesgo de morir usando el fármaco que el placebo (porque según entiendo el RR>1 se interpreta como factor de riesgo)? O significaría que hay mayor riesgo de morir usando el placebo que el fármaco (porque del lado derecho estaría la parte de A FAVOR DEL PLACEBO/CONTROL y como el rombo estaría de ese lado). Quizá solo esté confundido, pero me gustaría que pudiese resolver mi duda profesor, saludos.

[@nicolasbevacqua2839]

Estimado Alex. Es indistinto dónde se ubican en el diagrama las referencias relacionadas a la estimación del tamaño de efecto. Es decir, a favor de la intervención puede ir a la izquierda o a la derecha. Lo importante es lo que tú mencionas, dónde se ubica el diamante y el valor del tamaño del efecto. En tu ejemplo, cuando el riesgo relativo es mayor que 1, estamos hablando de un incremento en la probabilidad de ocurrencia de un evento. Por lo tanto, el fármaco X no tendría un efecto protector. Contrariamente si el RR fuera menor que 1, ese fármaco tendría un efecto protector dada la reducción en la probabilidad de ocurrencia del evento en estudio (en tu ejemplo sería la muerte). Espero haberte ayudado. Saludos

[@googie200011]

Alta heterogeneidad en un meta-análisis no significa necesariamente que los estudios no debieron haber sido meta-analizados, pero sí sugiere precaución en la interpretación. g

[@kinetherapy9642]

hola nico! disculpame la pregunta, recién estoy empezando a entender, cuando en el diagrama de bosque expresa que la heteregeneidad: no aplicable que significa?

[@nicolasbevacqua2839]

Estimado! Cuando dice no aplicable es porque hicieron meta análisis de un solo estudio (lo cual es una mala decisión). Mínimamente se deben meta analizar dos estudios (aunque en muchos casos es poco también)

[@diazgutierrezmitziangelica5600]

Buen video, sólo tengo una pregunta .¿qué curre cuando no se indica qué lado es el favorable a la intervención y mis resultados están en el lado derecho? Es que en la interpretación de los resultados hablan que la intervención es favorable pero debo de interpretar el forest plot sin leer los resultados

[@nicolasbevacqua2839]

En un caso así, debes guiarte por el overall effect o pooled effect. Es decir, los resultados globales (que generalmente los encontrarás en negrita o resaltado). En función del test utilizado (basado en diferencias o razón), deberán relacionarlos con la posición del diamante y los resultados entre los grupos

[@diazgutierrezmitziangelica5600]

@@nicolasbevacqua2839 ok ok, entonces si el intervalo de los resultados no pasa la línea de efecto ¿significa que son significativos?

[@nicolasbevacqua2839]

@@diazgutierrezmitziangelica5600 exacto. Siempre recuerda: test basado en diferencias no tiene que contener al 0 en el IC; test basado en razón no tiene que contener al 1 en IC.

[@carlosgiovanninunez]

Porque sale -2 -1 si después marca -14 etc

[@geovannathailyandrademanti930]

Buenas, tengo una duda, cuando el diamante no toca o no está cerca de la línea del 0 significa qué sí es eficaz, pero al discutirlo en un trabajo: no se debería de hablar también de los estudios que están tocando o rozando esa línea del 0? o simplemente se dice que el efecto ha sido significativo mirando solo el diamante?

[@nicolasbevacqua2839]

Buenas Geovanna, el diamante es la expresión gráfica del efecto combinado de todos los estudios incluidos en el meta análisis. Su ubicación, hacia un lado u otro de la línea de no efecto nos habla de si una intervención terapéutica (en el caso q sea un meta análisis que indagó los efectos de una intervención) es efectiva o no. Si luego, quieres hacer un análisis individualizado de los estudios que se incluyeron en el meta análisis para valorar si cada uno de ellos es efectivo o no (tocan o no la línea), correrá por cuenta de cada lector. Pero no pierdas de vista q el fin de combinar los resultados de todos los estudios es poder expresarlos de esa forma. Esperamos haberte ayudado. Saludos

[@ismalazuzi2900]

Una pregunta, cabe la posibilidad de hacer un metaanálisis en el que no todos los estudios sean ensayos clinicos y muchos de ellos sean series de casos? Es decir, que se incluyan por un lado series de casos en favor de un tratamiento x (un ejemplo inventado: el uso del ibuprofeno para el dolor de cabeza) y por otro lado series de casos en favor de un tratamiento y (paracetamol para el dolor de cabeza) y se comparen los estudios entre si mediante un metaanálisis. Es esto posible? Muchas gracias.

[@nicolasbevacqua2839]

Estimado Isma, Para poder combinar los resultados en una comparación, a los fines de cuantificar los efectos de una intervención terapéutica, los estudios primarios incluidos en el meta análisis deben haber hecho esa comparación (por eso los ensayos clínicos controlados son los ideales). Por lo tanto la serie de casos no podría ser metaanalizada en ese aspecto dado que no es un diseño de estudio que sea implementado para hacer comparaciones entre intervenciones terapéuticas. Por otro lado, las series de casos habitualmente se usan para describir los efectos de un abordaje terapéutico en una patología poco frecuente o con muy baja prevalencia. Por lo tanto encontrar varias series de casos que hayan estudiado el mismo abordaje en la misma patología, no solo sería raro sino que sería ilógico. Saludos

[@ismalazuzi2900]

@@nicolasbevacqua2839 gracias por la aclaración

[@karenlizbethfarfanjimenez2537]

Me encanto el video! Es posible usar la representación de una grafica forest plot y funnel plot para mostrar resultados en relación a las variables de estudio en un ensayo clínico?

[@nicolasbevacqua2839]

Buenas noches Karen, estas son gráficas para representar las estadísticas de resumen de las revisiones sistemáticas, o de las revisiones en general. Me temo que la respuesta es que no

[@christianandrade7228]

Hola excelente tu explicación me podrias ayudar con tu instagram

[@nicolasbevacqua2839]

Estimado Christian, discúlpame pero no entiendo tu pedido. Quieres que te pase mi Instagram?

[@asesoriaestadisticaytesis]

qué pereza las clases con pizarras y con sonido deficiente

[@nicolasbevacqua2839]

Puf, totalmente. Afortunadamente ya ha quedado atrás esa época difícil

[@adamrosariorodriguez]

Excelente explicación.

[@mateocifuentesflamma112]

Muchas gracias!