12.2.10 Síntesis de datos

El objetivo de la síntesis de datos de las propiedades de medición es evaluar si las propiedades de medición de instrumentos específicos son adecuadas para el uso previsto del instrumento. Deben sintetizarse y evaluarse los datos de cada propiedad de medición para cada instrumento de interés.

Homogeneidad de las características del estudio

Los resultados relativos a las propiedades de medición solo pueden generalizarse a poblaciones similares a la muestra del estudio en el que se han evaluado las propiedades de medición. Esto implica que, cuando una propiedad de medición se ha evaluado en diferentes estudios, debemos tener en cuenta las (des)similitudes entre las poblaciones y los entornos de los distintos estudios, y utilizar esto para determinar si es razonable combinar los resultados de los estudios. Otra complejidad es que también hay que tener en cuenta la versión lingüística del instrumento utilizado y la forma de administración (por ejemplo, en línea o en papel).

Existen dos opciones para la síntesis de datos de cada propiedad de medición: el metaanálisis o la síntesis narrativa.

Metaanálisis

Existen métodos estadísticos para agrupar parámetros relacionados con los datos de propiedades de medición, por ejemplo, el coeficiente alfa de Cronbach, los coeficientes de correlación (intraclase, Spearman, Pearson), el error estándar de medición (EEM) y los valores de cambio mínimo importante (CMI). Las correlaciones pueden agruparse utilizando los coeficientes de correlación directamente o utilizando coeficientes transformados en z (Shadish y Haddock, 1994). La agrupación solo debe realizarse si se dispone de varios estudios lo suficientemente similares como para poder combinar sus resultados.

Cabe esperar cierta heterogeneidad entre las estimaciones de los estudios debido a las diferencias entre los participantes y las características de los estudios. Por lo tanto, en el metaanálisis debe utilizarse un modelo de efectos aleatorios de DerSimonian y Laird (DerSimonian y Laird, 1986). La heterogeneidad entre los estudios debe cuantificarse mediante el estadístico I², y las razones de la heterogeneidad deben explorarse mediante análisis de subgrupos y/o de sensibilidad. En particular, deben realizarse análisis de sensibilidad que excluyan los estudios de mala calidad metodológica para evaluar si las estimaciones agrupadas están fuertemente influenciadas por los resultados de estos estudios.

Aunque se fomenta el metaanálisis de datos cuando proceda, los ejemplos publicados útiles de metaanálisis con datos sobre propiedades de medición son limitados y faltan métodos estadísticos normalizados. Se necesita más investigación sobre la metodología de agrupación estadística de los datos de los estudios sobre propiedades de medición. Algunos ejemplos de revisiones sistemáticas con metaanálisis que puede merecer la pena consultar incluyen Anderson et al. (2019) (coeficientes de correlación para consistencia interna, fiabilidad, validez de constructo, validez de criterio), Bai et al. (2018) (alfa de Cronbach para la consistencia interna, ICC para la fiabilidad test-retest, correlación de Pearson para la comprobación de hipótesis), Chamorro et al. (2017) (LoA para la fiabilidad, ICC para la validez de criterio), Chiarotto et al. (2016) (coeficientes de correlación para la validez de constructo), y Collins et al. (2016) (media de respuesta estandarizada (SRM) para la capacidad de respuesta).

Síntesis narrativa

Los datos sobre propiedades de medición que no son adecuados para agruparlos en un metaanálisis deben combinarse utilizando la síntesis narrativa. La síntesis narrativa debe tener en cuenta las siguientes características a la hora de comunicar los hallazgos de los estudios: la calidad metodológica de los estudios, la coherencia de los resultados y la homogeneidad de los estudios.

 Evaluación de los instrumentos de medición

Una vez que los datos se han agrupado estadísticamente o sintetizado narrativamente, la evidencia de cada propiedad de medición para cada instrumento de interés debe compararse con los criterios aceptados para propiedades de medición adecuadas. Se recomienda utilizar los "criterios para buenas propiedades de medición" sugeridos por COSMIN (Prinsen et al. (2018) — Tabla 1; Mokkink et al. (2018b) — Tabla 4). Utilizando estos criterios, cada propiedad de medición puede calificarse como suficiente, insuficiente o indeterminada. Esta calificación general es importante para determinar si un instrumento de medición es adecuado para su uso en poblaciones y contextos particulares.