6. ¿QUÉ ES UN METAANÁLISIS?
Un metaanálisis es una revisión sistemática en la que en una segunda fase se procede a combinar los resultados de los estudios primarios mediante técnicas estadísticas. En términos simplistas, equivale a obtener un solo gran estudio a partir de varios estudios más pequeños.
Entre los propósitos generales comunes a cualquier metaanálisis se encuentran los siguientes:
- Resumir los resultados de la bibliografía recogida y hacer de ella una valoración cualitativa y cuantitativa.
- Resolver la incertidumbre (p. ej., si un determinado fármaco tiene efecto beneficioso o no).
- Mejorar la precisión del estimador del efecto testado (esto es, aumentar el poder estadístico).
- Comparar y contrastar los resultados divergentes de los estudios individuales (resolver discrepancias).
- Responder preguntas nuevas que los estudios originales no habían planteado o no podían responder por no tener suficiente poder estadístico (análisis de subgrupos).
- Orientar futuros trabajos de investigación (generar hipótesis).
6.1. Indicaciones para la realización de un metaanálisis
Existen ciertas situaciones concretas en las que estaría específicamente indicado realizar un metaanálisis:
- Cuando hay que tomar decisiones y no se dispone de tiempo suficiente para realizar nuevos estudios, es generalmente más rápido y menos costoso que embarcarse en un nuevo estudio.
- Cuando existen muchos estudios no concluyentes sobre los efectos de un tratamiento, bien porque el efecto esperable es pequeño –aunque relevante desde el punto de vista clínico–, bien porque el estudio que se tendría que llevar a cabo para obtener una respuesta definitiva es irrealizable. Los metaanálisis aumentan el poder estadístico de los estudios originales, lo que es especialmente ventajoso en condiciones de baja prevalencia o cuando se evalúan efectos de pequeña magnitud. Su valor principal es llegar a conclusiones más confiables cuando hay varios ensayos clínicos pequeños que por sí mismos no aportan resultados definitivos.
- Cuando los resultados entre estudios son divergentes o incluso contradictorios. En estos casos el metaanálisis puede contribuir a explicar el porqué de las discrepancias entre estudios.
- Cuando se desea establecer con cierta precisión la magnitud de la eficacia de una intervención sanitaria.
- La condición crítica para poder llevar a cabo un metaanálisis es que los trabajos que se desea combinar sean comparables entre sí en términos metodológicos, en cuanto a la definición de caso (selección del tipo de paciente), el tipo de intervención y la forma en que fue aplicada, y las medidas de resultado utilizadas.
6.2. Contraindicaciones para la realización de un metaanálisis
A veces, el uso de la estadística (metaanálisis) puede parecer, y quizá lo sea, más un obstáculo que una ayuda para los que no están familiarizados con estas técnicas. El abuso de la técnica por parte de algunos autores al combinar estudios no homogéneos ha contribuido a desprestigiar al metaanálisis en algunos círculos.
Hay también una serie de situaciones en las que no debería llevarse a cabo un metaanálisis:
- Para decidir la aprobación o rechazo de un nuevo fármaco (en las fases iniciales del desarrollo de un fármaco los ensayos clínicos aleatorizados constituyen la herramienta más apropiada para valorar la eficacia terapéutica).
- En situaciones en las que existe suficiente evidencia y se conoce con precisión el efecto de una intervención sanitaria (es obvio que no tiene sentido efectuar metaanálisis sobre aspectos en los que existe una certeza casi absoluta).
- Para intentar convertir un efecto clínicamente pequeño en estadísticamente significativo combinando muchos estudios irrelevantes que muestran efectos insignificantes.
- Para suplir la necesidad de llevar a cabo un estudio original, con el único objetivo de aumentar el número de publicaciones (aunque esta situación pueda parecer absurda, no es excepcional encontrar en la bibliografía metaanálisis sin preguntas de interés científico o sanitario).
El metaanálisis es tan válido como lo son los diferentes estudios que se combinan. Es imposible inferir nada si los estudios incluidos en el análisis adolecen de graves deficiencias. Aunque todos los estudios que se incluyan en un metaanálisis sean absolutamente válidos, la inferencia puede presentar problemas (aunque no haya heterogeneidad). Hay que asegurarse que los distintos estudios que se combinan pueden resumirse en un solo parámetro.
6.3. Combinación de resultados
El método elegido para combinar los resultados de los diferentes estudios en una medida global del efecto vendrá determinado fundamentalmente por el tipo de respuesta a estudiar (binaria o continua) y también por los resultados derivados del análisis de heterogeneidad.
En la mayoría de los casos, el estimador del efecto combinado se calcula como una media ponderada de los estimadores de cada estudio, donde los pesos se asignan en base a la precisión de cada trabajo, generalmente el inverso de la varianza de la estimación correspondiente. De esta forma, los estudios con mayor variabilidad (por ejemplo, aquellos con un tamaño muestral más reducido), tienen una contribución menor en el estimador global.
La heterogeneidad entre estudios puede ser tenida en cuenta en estos cálculos utilizando el llamado modelo de efectos aleatorios, o no ser incluida mediante el uso del modelo de efectos fijos. La principal diferencia es que con este último se considera que no existe heterogeneidad entre estudios, mientras que con el modelo de efectos aleatorios se consideran dos posibles fuentes de variabilidad, la variabilidad intraestudio y la variabilidad entre estudios, que se incorporan al estimador combinado a través de los pesos correspondientes. No obstante, debe tenerse en cuenta que cuando existe una gran heterogeneidad entre estudios, el metaanálisis aún bajo la suposición de efectos aleatorios, no es apropiado y lo que procede es identificar las fuentes de variabilidad y realizar un análisis por subgrupos.
6.4. Presentación Grafica De Los Resultados
Para la presentación grafica de los resultados del MA se emplea el diagrama de árbol (forest plot) o gráfico de efectos en el que se ordenan en vertical, según un cierto criterio, los resultados obtenidos en cada estudio, con su intervalo de confianza del 95%. Las líneas horizontales paralelas al eje de abscisas que se encuentran a ambos lados de cada valor medio corresponden al IC. Se suele representar el valor medio de cada estudio mediante un símbolo (cuadrado o rombo) cuya área es proporcional al peso con el que interviene en el cálculo global (inversamente proporcional a la variancia), para así resaltar de algún modo los estudios más precisos. Se muestra el efecto global del MA en la parte inferior de la figura.
Un aspecto clave a tener en cuenta a la hora de metaanalizar los datos es la heterogeneidad de los estudios. Se deben realizar las pruebas estadísticas de heterogeneidad oportunas para conocer si la variación observada en los resultados de los estudios equivale a la variación esperada debida al azar. En caso de que se confirme la heterogeneidad entre los estudios, los autores deben reflejarlo en la revisión y recomendar al lector la interpretación cautelosa de los resultados del MA. Cuando los autores observen una importante heterogeneidad entre os estudios será más recomendable decantarse por la realización de una RS, con un enfoque cualitativo en lugar de un MA.
Existe también el riesgo de prestar demasiada atención a la línea estadística inferior o al rombo diamante situado al final del gráfico que resume los resultados de estudios individuales en un metaanálisis. En ocasiones, los revisores y los lectores, con las prisas de llegar al rombo-diamante descuidan la importancia de la reflexión y de las consideraciones hechas en los pasos anteriores al análisis o en el análisis mismo.
6.5. Análisis de sensibilidad
El análisis de sensibilidad permite estudiar la influencia individual de cada estudio al resultado del metaanálisis y, por lo tanto, determinar si los resultados pueden verse sesgados por estudios con escasa calidad metodológica, trabajos no publicados o que no cumplan estrictamente los criterios de selección, etc. Consistiría en replicar el metaanálisis quitando en cada paso uno de los estudios incluidos, para ver si se obtienen o no resultados similares de forma global.