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Different statistical methods are available for meta-analysis: Existen diferentes métodos estadísticos para el metaanálisis: método de Mantel-Haenszel method, Peto’s method, DerSimonian and Laird method, and the inverse variance method. The método de Peto, método de DerSimonian y Laird, y el método de la varianza inversa. El método de Mantel-Haenszel method, the Peto’s method, and the inverse variance method are methods used with the fixed effects model of meta-analysis , el método de Peto y el método de la varianza inversa son métodos utilizados con el modelo de efectos fijos de meta­análisis (Deeks et al. 2008). The El método de DerSimonian and Laird method is used with the random effects model of meta-analysis y Laird se utiliza con el modelo de efectos aleatorios de metaanálisis (Deeks et al. 2008).The inverse variance method may be used with all types of ratios and

differences for example the log odds ratio, log relative risk, risk difference, mean difference (weighted mean difference) and standardized mean difference El método de la varianza inversa se puede utilizar con todos los tipos de razones y diferencias, por ejemplo, el logaritmo de la razón de probabilidades, el logaritmo del riesgo relativo, la diferencia de riesgos, la diferencia de medias (diferencia de medias ponderada) y la diferencia de medias estandarizada (Petitti 2000; Deeks et al. 2008). The Mantel–Haenszel method may be used with ratios, typically with odds ratio, but can be applied to rate ratio and risk ratio (Petitti 2000). The Peto’s method is used with odds ratios El método de Mantel-Haenszel se puede utilizar con las razones, por lo general con la razón de probabilidades, pero se puede aplicar a la razón de tasas y a la razón de riesgos (Petitti 2000). Se utiliza el método de Peto con razones de probabilidades (Petitti 2000). El método de DerSimonian and Laird method may be used with all types of ratios (odds ratio, risk ratio) and difference (weighted mean difference) and standardized mean difference y Laird se puede utilizar con todo tipo de razones (razón de probabilidades, razón de riesgos) y diferencias (diferencia de medias ponderada) y diferencia de medias estandarizada (Petitti 2000; Deeks et al. 2008).

There are different statistical methods (formulae) used to compute a standardized mean difference for each study including the Hedges’ method, the Cohen’s method, and the Glass method. If a fixed effects model is used for meta-analysis of standardized mean differences then the inverse variance method of meta-analysis may be used. If a random effects model is used for meta-analysis of standardized mean differences then the DerSimonian and Laird method may be used.

When deciding what method for meta-analysis to be used statistical considerations are important. When studies have small sample sizes and the number of events is small in these studies the inverse variance method may not be appropriate; in these circumstances, it may be preferable to use the Mantel-Haenszel method (Deeks et al 2008). Peto’s method may produce serious under-estimates when the odds ratio is far from unity (large treatment effects) (Sutton et al 2000). If the number of studies to be combined is small, but the within-study sample sizes per study are large, the inverse-weighted method should be used (Sutton et al 2000, p.69). If there are many studies to combine, but the within-study sample size in each study is small, the Mantel-Haenszel method is preferred (Sutton et al 2000). Existen diferentes métodos estadísticos (fórmulas) que se utilizan para calcular una diferencia de medias estandarizada para cada estudio, incluidos el método de Hedges, el método de Cohen y el método de Glass. Si se utiliza un modelo de efectos fijos para el metaanálisis de las diferencias de medias estandarizadas, se puede utilizar el método de metaanálisis de la varianza inversa. Si se utiliza un modelo de efectos aleatorios para el metaanálisis de las diferencias de medias estandarizadas, se puede utilizar el método de DerSimonian y Laird.

Al decidir qué método de metaanálisis se utilizará, las consideraciones estadísticas son importantes. Cuando los estudios tienen tamaños de muestra pequeños y el número de eventos es pequeño en estos estudios, el método de la varianza inversa puede no ser apropiado; en estas circunstancias, puede ser preferible utilizar el método de Mantel-Haenszel (Deeks et al. 2008). El método de Peto puede producir subestimaciones graves cuando la razón de probabilidades está lejos de la unidad (grandes efectos del tratamiento) (Sutton et al. 2000). Si el número de estudios a combinar es pequeño, pero el tamaño de las muestras por estudio es grande, se debe usar el método de ponderación inversa (Sutton et al. 2000, p.69). Si hay muchos estudios para combinar, pero el tamaño de la muestra dentro de cada estudio es pequeño, se prefiere el método de Mantel-Haenszel (Sutton et al. 2000).