9.2.7.2.3 Heterogeneidad

Las revisiones sistemáticas de la EPD encuentran con frecuencia heterogeneidad entre los estudios (Macaskill et al. 2010). Esto puede deberse a diferencias en las poblaciones de estudio, los procedimientos seguidos para realizar la prueba (índice o de referencia) y las condiciones o el contexto de la prueba.

Además, la heterogeneidad puede ser el resultado de diferencias en la forma en que se han realizado los estudios o se han analizado sus datos, lo que ha sesgado los resultados (por ejemplo, un estudio puede haber incluido todos los resultados de la prueba en el análisis final, mientras que otro puede excluir los resultados no concluyentes, haciendo así que la prueba parezca más exacta de lo que realmente es). Por ello, la presencia de heterogeneidad entre los estudios debe investigarse cuidadosamente. La visualización gráfica de los datos mediante diagramas de bosque en pares o curvas SROC puede ayudar a identificar la presencia o ausencia de heterogeneidad (aunque de forma subjetiva), ya que las grandes diferencias entre estudios, si las hay, serán reconocibles. Si existen diferencias en el umbral diagnóstico entre los estudios, no deben utilizarse diagramas de bosque en pares para estimar la heterogeneidad, ya que debe existir variabilidad debido a la interdependencia de la sensibilidad y la especificidad. En estos casos, la heterogeneidad puede estimarse juzgando lo bien que se ajustan los estudios a la curva SROC (y no por lo dispersos que estén). La prueba de Chi-cuadrado o la prueba exacta de Fisher pueden utilizarse para evaluaciones más objetivas de la heterogeneidad, aunque se ha observado que su potencia es baja (Dinnes et al. 2005). La prueba I² no se utiliza habitualmente en las revisiones sistemáticas de EPD, ya que no tiene en cuenta la influencia que pueden tener los diferentes umbrales de positividad.

Cuando se detecta heterogeneidad, su causa debe investigarse cuidadosamente comparando las características de los distintos estudios. Si esta comparación sugiere que la heterogeneidad se debe a la existencia de riesgos específicos de sesgo en algunos estudios, entonces el metaanálisis debe restringirse a los estudios que no posean los riesgos identificados (como en todas las revisiones sistemáticas, debe procurarse identificar posibles análisis de subgrupos y declarar a priori en el protocolo la intención de llevarlos a cabo) (White et al. 2011). Desafortunadamente, el análisis de subgrupos conlleva sus propias dificultades, ya que cuando los subgrupos contienen un número bajo de estudios, son propensos a la heterogeneidad (White et al. 2011). El uso de modelos de efectos aleatorios de metaanálisis (comentados anteriormente) puede ayudar a identificar la heterogeneidad mediante la adición de una covariante al modelo. En consecuencia, se supone que la covariante, ya sea categórica o continua, es la fuente de heterogeneidad. Sin embargo, estos valores no son fáciles de interpretar, ya que muestran la variación de los parámetros expresados en escalas log odds (Leeflang et al. 2013). Cuando no se puede explicar el grado de heterogeneidad, los revisores deben abstenerse de realizar un metaanálisis y, en su lugar, llevar a cabo una síntesis narrativa.