Un metanálisis es básicamente un estudio sobre estudios. Se utiliza para obtener un resultado integrado. En otras palabras, un investigador revisa estudios publicados previamente sobre un tema, luego analiza los diversos resultados para encontrar tendencias generales en los estudios. Se puede utilizar en psicología, práctica médica general o estudios detallados de enfermedades, condiciones y tratamientos particulares.
¿Por qué es importante el metanálisis?
Con la publicación constante de nuevos estudios de todo el mundo, la cantidad de investigación médica disponible es abrumadora. Esto es cierto incluso para el practicante más experimentado.
Un metanálisis es útil porque es una revisión diseñada para resumir la información. Sigue algunos principios generales en el sentido de que un metanálisis:
- se hace sistemáticamente
- sigue ciertos criterios
- contiene un grupo de resultados
- se basa en un análisis cuantitativo
La revisión proporciona importantes conclusiones y tendencias que influyen en la investigación futura, las decisiones de los responsables políticos y la forma en que los pacientes reciben atención.
Los objetivos principales
Como ya sabe, un metanálisis es un resumen de los resultados integrados analizados por sus diferencias. Otros objetivos de este tipo de revisión clínica son:
- Evaluar los efectos en diferentes subconjuntos de participantes.
- Cree nuevas hipótesis para inspirar futuros estudios clínicos.
- Supere las limitaciones de los tamaños de muestra pequeños.
- Establecer la significación estadística.
El metanálisis «aumenta» el tamaño de la muestra
Una de las razones por las que los metanálisis son tan útiles se debe a un problema muy común en muchos estudios de investigación: los tamaños de muestra pequeños.
El uso de un tamaño de muestra grande requiere más recursos, incluidos fondos y personal, que un tamaño de muestra pequeño. Cuando los proyectos de investigación individuales no estudian un número significativo de temas, puede ser difícil sacar conclusiones fiables y válidas.
Los metaestudios ayudan a superar el problema de los tamaños de muestra pequeños porque revisan múltiples estudios sobre la misma área temática.
Establecimiento de la importancia estadística
Los metanálisis también pueden ayudar a establecer la significación estadística entre estudios que, de otro modo, podrían parecer tener resultados contradictorios.
Cuando toma en consideración muchos estudios a la vez, la significación estadística establecida es mucho mayor que con un solo estudio. Esto es importante porque la significación estadística aumenta la validez de cualquier diferencia observada. Esto aumenta la fiabilidad de la información.
Ventajas
Los metanálisis ofrecen numerosas ventajas sobre los estudios individuales. Esto incluye un mayor poder estadístico y más capacidad de extrapolar a la mayor población. También se consideran basados en la evidencia.
Desventajas
Aunque es una poderosa herramienta de investigación, el metanálisis tiene desventajas. Encontrar todos los estudios apropiados para examinar puede ser una tarea difícil y que requiere mucho tiempo. Los metanálisis también requieren habilidades y técnicas estadísticas complejas.
Por qué el metanálisis es controvertido
Si bien los investigadores reconocen que el metanálisis es una herramienta eficaz, la controversia radica en el procedimiento que utilizan los revisores. Seguir los principios antes mencionados es fundamental para sacar conclusiones válidas y confiables.
Los expertos advierten que incluso las desviaciones menores del protocolo pueden producir resultados sesgados y engañosos. Además, una vez completados y revisados por pares, se ha demostrado que algunos metanálisis son inapropiados e injustificados.
Tipos de sesgo
Un metanálisis sesgado puede producir resultados engañosos.
Los tres tipos principales de sesgo son:
- El sesgo de publicación. El problema aquí es que es más probable que los estudios «positivos» se publiquen.
- Sesgo de búsqueda. La búsqueda de estudios puede producir resultados sesgados involuntariamente. Esto incluye el uso de un conjunto incompleto de palabras clave o estrategias variadas para buscar en las bases de datos. Además, el motor de búsqueda utilizado puede ser un factor.
- Sesgo de selección. Los investigadores deben definir claramente los criterios para elegir de la larga lista de estudios potenciales que se incluirán en el metanálisis para garantizar resultados imparciales.
