3.3.6 Metaanálisis: métodos estadísticos

Existen diferentes métodos estadísticos para el metaanálisis: método de Mantel-Haenszel, método de Peto, método de DerSimonian y Laird, y el método de la varianza inversa. El método de Mantel-Haenszel, 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). El método de DerSimonian y Laird se utiliza con el modelo de efectos aleatorios de metaanálisis (Deeks et al. 2008).

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). 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 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).

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).