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There are three categories of statistical models for meta-analysis: the fixed effects model, random effects model, and mixed effects models (Hedges 1992). Only the first two models are used in JBI SUMARI for meta-analysis and discussed here. Using the fixed-effect model we assume that the true effect size for all studies is identical and the effect sizes estimated in studies are different only due to errors in estimating the effect size (Borenstein et al 2010). In the random-effects model we assume a distribution of effects, not a common identical effect size, and we assume that the meta-analysis summary effect size is an estimate of the mean of a distribution of true effects, not a common shared effect size identical for all studies (Borenstein et al 2010).

The proposed statistical model for meta-analysis should be explicitly indicated in the review protocol. When considering statistical inference, meta-analysis using the fixed effects model is appropriate if the aim is to draw statistical conclusions only about the studies included in the meta-analysis, and that the random effects model is appropriate whenever statistical generalizations beyond the included studies are considered (Cooper and Hedges 1994). Commonly, review authors want to generalize the conclusions beyond the actual studies included in meta-analysis, therefore we suggest that the default model for meta-analysis in JBI reviews should be the random effects model. However, it has been recommended by statisticians that the fixed effects model is the appropriate model whenever the number of studies is small (less than five studies) (Cooper and Hedges 1994; Murad et al 2015, p.511). Further details about the fixed effects and random effects models for meta-analysis, including a flowchart for the decisions regarding the selection of the meta-analysis model are provided by Tufanaru et al (2015)Existen tres categorías de modelos estadísticos para el metaanálisis: el modelo de efectos fijos, el modelo de efectos aleatorios y los modelos de efectos mixtos (Hedges 1992). Solo los dos primeros modelos se utilizan en el JBI SUMARI para el metaanálisis y se analizan aquí. Utilizando el modelo de efectos fijos asumimos que el verdadero tamaño del efecto para todos los estudios es idéntico y que los tamaños del efecto estimados en los estudios son diferentes solo debido a errores en la estimación del tamaño del efecto (Borenstein et al. 2010). En el modelo de efectos aleatorios asumimos una distribución de efectos, no un tamaño de efecto idéntico común, y asumimos que el tamaño del efecto resumido del metaanálisis es una estimación de la media de una distribución de efectos verdaderos, no un tamaño de efecto común compartido idéntico para todos los estudios (Borenstein et al. 2010).

El modelo estadístico propuesto para el metaanálisis debe indicarse explícitamente en el protocolo de revisión. Cuando se considera la inferencia estadística, el metaanálisis que usa el modelo de efectos fijos es apropiado si el objetivo es extraer conclusiones estadísticas solo sobre los estudios incluidos en el metaanálisis, y el modelo de efectos aleatorios es apropiado siempre que se consideren generalizaciones estadísticas más allá de los estudios incluidos (Cooper y Hedges 1994). Por lo general, los autores de las revisiones desean generalizar las conclusiones más allá de los estudios reales incluidos en el metaanálisis, por lo que sugerimos que el modelo predeterminado para el metaanálisis en las revisiones del JBI sea el modelo de efectos aleatorios. Sin embargo, los estadísticos han recomendado que el modelo de efectos fijos es el modelo apropiado siempre que el número de estudios sea pequeño (menos de cinco estudios) (Cooper y Hedges 1994; Murad et al. 2015, p.511). Tufanaru et al. (2015) proporcionan más detalles sobre los modelos de efectos fijos y efectos aleatorios para el metaanálisis, incluido un diagrama de flujo para las decisiones relacionadas con la selección del modelo de metaanálisis.