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For the effect sizes related to differences in continuous data (WMD, SMD), the data regarding the mean response, the standard deviation, and the number of participants in each group are used. The difference in means is the difference between the mean response in the intervention group and the mean response in the control group. This may be the difference in the means between groups at the final measurement of outcomes, or it may be the difference between the means in their changes from baseline. The simple difference in means is also called the mean difference (MD) or the weighted mean difference (WMD). We will use the term the WMD in this chapter. The WMD is used in meta-analysis of continuous data if all studies included in meta-analyses measured the outcome using the same measurement instrument. For meta-analysis computation the difference in means from each individual study are used. The results are expressed in the natural (clinical) units used for the common measurement instrument. If WMD is used, reviewers should provide explanations regarding the interpretation of the results expressed in units used for the common measurement instrument. The minimum score and the maximum score that are possible on the measurement instrument should be specified together with their interpretation. Also, reviewers should specify what change (difference) is considered significant from a practical or clinical point of view. Reviewers should explain the interpretation of a negative or positive difference. The standardized mean difference (SMD) is a difference in means that is standardized by using information on the variability of data (standard deviation). There are three methods (formulas) that are commonly used for the computation of SMD: Cohen’s d, Hedges’ adjusted g, and Glass’s delta. These three formulae use different standard deviations in their computation. Currently, the JBI SUMARI software offers capabilities for the computation of Cohen’s d. The SMD is used in meta-analysis of continuous data if the studies measured the same outcome but with different measurement instruments. For meta-analysis computation the SMD from each individual study are used. The results are expressed in units of standard deviation. Reviewers should provide explanations regarding the interpretation of the results. In order to facilitate the interpretation of the results it is recommended that reviewer’s convert the results into natural (clinical) units by multiplying the results expressed in units of standard deviation with the standard deviation of the scores from a study on a known measurement instrument. The instrument chosen may be the most commonly used instrument or the instrument which has the best psychometric properties. Reviewers should explain the interpretation of differences and justify what is considered a small or medium or large difference; explanations should be provided for negative or positive differencesPara los tamaños del efecto relacionados con las diferencias en datos continuos (DMP, DME), se utilizan los datos relativos a la respuesta media, la desviación estándar y el número de participantes en cada grupo. La diferencia de medias es la diferencia entre la respuesta media en el grupo de intervención y la respuesta media en el grupo de control. Puede ser la diferencia en las medias entre los grupos en la medición final de los resultados, o puede ser la diferencia entre las medias en sus cambios desde el inicio. La diferencia simple de medias también se denomina diferencia de medias (DM) o diferencia de medias ponderada (DMP). En este capítulo utilizaremos el término DMP. La DMP se utiliza en el metaanálisis de datos continuos si todos los estudios incluidos en los metaanálisis midieron el resultado con el mismo instrumento de medición. Para el cálculo del metaanálisis se utiliza la diferencia de medias de cada estudio individual. Los resultados se expresan en las unidades naturales (clínicas) utilizadas para el instrumento de medición común. Si se utiliza la DMP, los revisores deben proporcionar explicaciones sobre la interpretación de los resultados expresados en las unidades utilizadas para el instrumento de medición común. La puntuación mínima y la puntuación máxima posibles en el instrumento de medición deben especificarse junto con su interpretación. Asimismo, los revisores deben especificar qué cambio (diferencia) se considera significativo desde un punto de vista práctico o clínico. Los revisores deben explicar la interpretación de una diferencia negativa o positiva. La diferencia de medias estandarizada (DME) es una diferencia de medias que se estandariza utilizando información sobre la variabilidad de los datos (desviación estándar). Existen tres métodos (fórmulas) que se usan comúnmente para el cálculo de la DME: la d de Cohen, la g ajustada de Hedges y la delta de Glass. Estas tres fórmulas utilizan diferentes desviaciones estándar en su cálculo. Actualmente, el software JBI SUMARI ofrece capacidades para el cálculo de la d de Cohen. La DME se usa en el metaanálisis de datos continuos si los estudios miden el mismo resultado pero con diferentes instrumentos de medición. Para el cálculo del metaanálisis se utilizan las DME de cada estudio individual. Los resultados se expresan en unidades de desviación estándar. Los revisores deben proporcionar explicaciones sobre la interpretación de los resultados. Para facilitar la interpretación de los resultados se recomienda que los revisores conviertan los resultados en unidades naturales (clínicas) multiplicando los resultados expresados en unidades de desviación estándar por la desviación estándar de las puntuaciones de un estudio en un instrumento de medición conocido. El instrumento elegido puede ser el más utilizado o el que tenga las mejores propiedades psicométricas.

Los revisores deben explicar la interpretación de las diferencias y justificar lo que se considera una diferencia pequeña, mediana o grande; se deben proporcionar explicaciones para las diferencias negativas o positivas.