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Plática sobre el Metaanálisis

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  • \n
  • Todos tenemos un proyecto de investigación, El cual trabajamos y creemos en él de forma vehemente. \nPero pasa el tiempo, el diseño fue fuertemente revisado, bien estructurado. Los integrantes del equipo se tomaron mucho tiempo y esfuerzo en corregirlo.\nPero.... pasa el tiempo y no logramos conjuntar la muestra adecuada. El proyecto se toma 2 años y no puede esperar más. porque hay nuevos proyectos, el financiamiento se terminó, nos retiraron los pacientes, se terminó el reactivo, etc. \nEl estudio decidimos correrlo y obtenemos resultados que no alcanzan la POTENICIA necesaria para poder hacer una inferencia a la población general. \n¿Cuántos no hemos estado en esa situación? \nPues desde hace mucho tiempo a alguien se le ocurrio ya desde los años 50s (Cochrane) que eso podía solucionarse pareando estudios similares. \n
  • Karl Pearson (Londres 27 de marzo de 1857- Londres, 27 de abril de 1936) fue un prominente científico, matemático y pensador británico, que estableció la disciplina de la estadística matemática. Desarrolló una intensa investigación sobre la aplicación de los métodos estadísticos en la biología y fue el fundador de la bioestadística.\nFue un positivista radical, en la tradición de Berkeley y Ernst Mach. Era partidario de la eugenesia y un se dice que fue llevado entre los parientes puritanos que tenía en York, y que supuestamente tuvo un hijo ilegítimo.\nLa familia de Karl era disidente y de tendencia puritana. A la edad de 22, Karl rechazó el cristianismo y adoptó el librepensamiento como una fe no religiosa que estaba fundada en la ciencia, aunque distinguió sus pensamientos de los librepensadores tradicionales.\n”Carl” se convirtió en ”Karl” inadvertidamente cuando la Universidad de Heidelberg cambió la manera de escribir su nombre cuando se matriculó en 1879, aunque usó ambas variantes de su nombre hasta 1884 cuando finalmente adoptó “Karl” – presuntamente por Karl Marx, a quien conoció en vida – y con el tiempo llegó a ser conocido universalmente como “KP”.\nPearson fue también un exisoso historiador y germanista. Estuvo gran parte de la década de 1880 en Berlín, Viena, Saig bai Lenzkirch y Brixlegg. Escribió acerca de religión, Goethe, Werther, así como temas relacionados con sexo, como por ejemplo Olive Schreiner.\nEn 1890 se casó con Maria Sharpe, quien estaba relacionada a las familias Kenrick, Reid, Rogers y Sharpe. Estas familias eran no-conformistas de fines del siglo XVIII y del gran parte del siglo XIX muy asociadas con Londres. Entre los numerosos miembros de la familia se encontraban personajes bien conocidos tal como por ejemplo el poeta Samuel Rogers, el abogado Sutton Sharpe, el filántropo Samuel Sharpe, y John Kenrick.\nKarl y María se conocieron en el Men and Women’s Club, cofundado por Karl, y cuya finalidad era permitir libre discusión entre hombres y mujeres. Karl y María tuvieron dos hijas. Se llamaron Sigrid Loetitia Pearson y Helga Sharpe Pearson. También tuviieron un hijo llamado Egon Sharpe Pearson. María murió en 1928 y al año siguiente Karl se casó con Margaret Child, una colega de la Universidad de Londres.\n\n
  • Ronald Aylmer Fisher, (n. 17 de febrero de 1890 – m. 29 de julio de 1962) científico, matemático, estadístico, biólogo evolutivo y genetista inglés. Fisher realizó muchos avances en la estadística, siendo una de sus más importantes contribuciones, la inferencia estadística creada por él en 1920.\nEstamos hablando que tenía 30 años cuando hizó las aportaciones que hoy en día conocemos. \n
  • Hasta este momento. Los estudios toman una relación importante cuando discutimos el tipo de variable, si es nominal o númerica. Van a depender del tamaño de la muestra para poder demostrar su forma de distribución, la potencia, y el valor de P significativo.\n
  • Hasta este momento. Los estudios toman una relación importante cuando discutimos el tipo de variable, si es nominal o númerica. Van a depender del tamaño de la muestra para poder demostrar su forma de distribución, la potencia, y el valor de P significativo.\n
  • Hasta este momento. Los estudios toman una relación importante cuando discutimos el tipo de variable, si es nominal o númerica. Van a depender del tamaño de la muestra para poder demostrar su forma de distribución, la potencia, y el valor de P significativo.\n
  • Pero muchos estudios pueden estar muy bien diseñados, pero el tamaño de la muestra no es el necesario por lo cual no se puede calcular el tamaño del efecto o potencia. \nQué pasa con esto? \nLa imagen es sugerente de las tortugas que tienen un diseño excelente porque así han permanecido por millones de años. Pero su número es pequeño. \n
  • Para enfrentar estos problemas historícamente Brige en 1930 se interesó en diseñar una prueba estadística que resolviera este problema. \nLas pruebas nacieron primero, antes de pensar en el meta análisis se consideró la posibilidad de asociar condiciones donde los resultados de poca validez s confrontaran con otros de poca o mediana validez. Así fue como Cochrane ideó una prueba que corrigiera la heterogeneidad haciendo transformaciones como logaritmos y medias ponderadas.\nArchibald Leman Cochrane nace en Escocia en 1909 y muere en 1988\nLa fundación Cochrane tiene como logotipo la representación clásica de los estudios de metaanálisis. que muestra la distribución de varios estudios dentro de un intervalo de confianza.\n
  • Para enfrentar estos problemas historícamente Brige en 1930 se interesó en diseñar una prueba estadística que resolviera este problema. \nLas pruebas nacieron primero, antes de pensar en el meta análisis se consideró la posibilidad de asociar condiciones donde los resultados de poca validez s confrontaran con otros de poca o mediana validez. Así fue como Cochrane ideó una prueba que corrigiera la heterogeneidad haciendo transformaciones como logaritmos y medias ponderadas.\nArchibald Leman Cochrane nace en Escocia en 1909 y muere en 1988\nLa fundación Cochrane tiene como logotipo la representación clásica de los estudios de metaanálisis. que muestra la distribución de varios estudios dentro de un intervalo de confianza.\n
  • El trabajo en equipo es fundamental. Podriamos tener un grupo bastante bien organizado. Donde todos trabajamos por un objetivo común. o bien un grupo discutiendo sin control. Por un objetivo innecesario..... del cual no nos queremos soltar.\nEste equipo es “increible” todas son hembras, cuando se trata de comer o jugar, todas son alfas. Cuando se trata de trabajar, todas son omegas.... Por ahí les suena algún equipo de investigación? una pequeña que se siente gigante y no suelta el proyecto. o la gigante que se siente más gigante, o la de crepe que se sujeta a una pequeña mano jejeje.\n
  • La publicación que hace la punta de partida del Meta análisis es un artículo editado por la Dra. Mary Lee Smith y El Dr. Gene V Glass.\nEn el trabajo, el incluye 400 artículos que evaluaron la EFICACIA de la PSICOTERAPIA que no tenían una conclusión significante. Encontrando al unirlos y haciendo las maniobras estadísticas pertinentes para el meta análisis, que los pacientes que tomaron psicoterapía estaban mejor que los que no la habían tomado. \n
  • La publicación que hace la punta de partida del Meta análisis es un artículo editado por la Dra. Mary Lee Smith y El Dr. Gene V Glass.\nEn el trabajo, el incluye 400 artículos que evaluaron la EFICACIA de la PSICOTERAPIA que no tenían una conclusión significante. Encontrando al unirlos y haciendo las maniobras estadísticas pertinentes para el meta análisis, que los pacientes que tomaron psicoterapía estaban mejor que los que no la habían tomado. \n
  • La publicación que hace la punta de partida del Meta análisis es un artículo editado por la Dra. Mary Lee Smith y El Dr. Gene V Glass.\nEn el trabajo, el incluye 400 artículos que evaluaron la EFICACIA de la PSICOTERAPIA que no tenían una conclusión significante. Encontrando al unirlos y haciendo las maniobras estadísticas pertinentes para el meta análisis, que los pacientes que tomaron psicoterapía estaban mejor que los que no la habían tomado. \n
  • El trabajo es propiamente de ella. Ella era estudiante de Doctorado en Consejería en la Universidad de Colorado. Y Gene Glass era su profesor. Ella reconoce que el padre y generador de los resultados es Gene. Aunque el tema original es de ella. \nGlass había trabajado ya sobre 30 estudios de la universidad que no tenían significancia y deseaban calcular el tamaño del efecto. \nElla reconoce que el trabajo fue arduo. Ella se dedicó a buscar artículos nos significativos que estuvieran el la gaveta de los autores pero que tuvieran el peso metodológico para poder ser incluidos. Y Glass dedicaba gran parte de su tiempo a hacer pruebas estadísticas, convertir los datos a logaritmos para poder ser evaluados. De una forma “manual” pues los ordenadores estaban limitados a los métodos de estadística básica. \n
  • Gene V Glass (born June 19, 1940) Nació en junio de 1940, Es un estadístico amerciano, investigador en psicología y ciencias sociales. el acuño el término meta anlálisis e ilustró su utlidad en desde 1976, La utilidad más ilustrada fue en el a´rticulo que publico en el journal de la universidad Johns Hopkins bajo el título de “Beneficios dela Psicoterpía. junto con Thomas I. Miller. El es investigador emérito de la universidad de Colorado y de la universidad de Arizona. Su última publicación fue en 2008 y se retiró en el 2010. \n\n\n\n
  • Después de esta charla nos debe quedar claro que es el metaanálisis y que no es el metaanálsis\nsus características, sus necesidades y su utilidad. \n
  • Definición tomada del texto de Dawson B, Trapp R: Biostadística Médica, 4a. edic. Manual Moderno pag. 371\n
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  • Si bien en los años 70s la necesidad de encontrar una maniobra estadística para equiparar estudios con muestras pequeñas, poca significancia pero de un buen diseño metodológico. Hicieron aparecer al metanálisis. Hoy el elevado número de publiciones con dudosa significancia también nos ha llevado a la necesidad del meta - análisis en una formación \n
  • En la actualidad existen innumerables revistas científicas, algunas serias, otras de dudosa calidad, no siempre arbitrada. \nConfiamos mucho en las supuestamente bien arbitradas, que está también favorecidad por la industría farmacológica. \n
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  • Actualmente la medicina basada en la evidencia, has sido más crítica y organizada, es en esta área de la médicina donde se buscó la necesidad de hacer revisiones más exhaustivas, bien arbitradas y con carácter verdaderamente ciéntifico pero también práctico. El meta - análisis va a entrar en esta categoría. \n
  • Podemos presentarla en forma de texto, engargolado, \n
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  • La guía de práctica clínica es un compendio de resultados obtenidos de estudios que pretenden guíar de una forma actualizada el protocolo de atención o procedimientos a seguir para determinada condición medica. \n
  • A los estudios que reunimos pero con un carácter donde los científicos requieren la globalización para obtener un valor P que asegure la veracidad de los resultados le vamos a llamar meta - análisis. \n
  • En resumen. Para no tener conceptos ambiguos, actualmente el metaánalisis se clasifica dentro de las revisiones sistemáticas. Como un método de investigación.\n
  • En resumen. Para no tener conceptos ambiguos, actualmente el metaánalisis se clasifica dentro de las revisiones sistemáticas. Como un método de investigación.\n
  • En resumen. Para no tener conceptos ambiguos, actualmente el metaánalisis se clasifica dentro de las revisiones sistemáticas. Como un método de investigación.\n
  • En resumen. Para no tener conceptos ambiguos, actualmente el metaánalisis se clasifica dentro de las revisiones sistemáticas. Como un método de investigación.\n
  • En resumen. Para no tener conceptos ambiguos, actualmente el metaánalisis se clasifica dentro de las revisiones sistemáticas. Como un método de investigación.\n
  • En resumen. Para no tener conceptos ambiguos, actualmente el metaánalisis se clasifica dentro de las revisiones sistemáticas. Como un método de investigación.\n
  • En resumen. Para no tener conceptos ambiguos, actualmente el metaánalisis se clasifica dentro de las revisiones sistemáticas. Como un método de investigación.\n
  • Vamos a entrar a ver de manera específica lo que es el meta - análisis. \nYa vimos sus características generales, la historia, y cierta justificación.\nVamos revisar el esqueleto de nuestro tema. \n
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  • El meta análisis tiene dos modelos. De donde parte la estructuración del diseño.\n
  • La estadística del meta-análisis es variada. \nLa forma común de expresar los resultados es en razón de momios,(od ratios, ) e intérvalos de confianza.\n\n
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  • 10 minutos para estirarnos\nTomar agua\ncomer algo\nir al baño\n\n
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  • Veenstra et al. 199 usaron el metaanálsisis para evauar la eficacia de la inpregnación de catéteres para vena central con un atiséptico. Estos autores examaron la literatura , usando investigacíon manual y coptutarizada co, en la busquedad de artículos publicados con palabras clave como clorhexidina, antiséptico, y catéter. Encontraron 215 estudios, de éstos, 24 fueron estudios comparativos en humanos, nueve fueron eliminados porque no eran por selección al azar, y otros dos excluidos con base en los criterios que definen colonización de catétres y septicemia realcionada con el catéter\n
  • Veenstra et al. 1999 usaron el metaanálsisis para evauar la eficacia de la inpregnación de catéteres para vena central con un atiséptico. Estos autores examaron la literatura , usando investigacíon manual y coptutarizada co, en la busquedad de artículos publicados con palabras clave como clorhexidina, antiséptico, y catéter. Encontraron 215 estudios, de éstos, 24 fueron estudios comparativos en humanos, nueve fueron eliminados porque no eran por selección al azar, y otros dos excluidos con base en los criterios que definen colonización de catétres y septicemia realcionada con el catéter\n
  • Dos autores leyeron y evaluaron idependientemente cada artículo, Revisaron tamaño de la muestra, población de pacientes. tipo de cateter, sitio de la cattericzación, otras intervenciones, duración de la cateterización repotrtes de reacciones adversas, y otras varibales sobre la incidencia de colonizcación y seticemia. \n
  • Dos autores leyeron y evaluaron idependientemente cada artículo, Revisaron tamaño de la muestra, población de pacientes. tipo de cateter, sitio de la cattericzación, otras intervenciones, duración de la cateterización repotrtes de reacciones adversas, y otras varibales sobre la incidencia de colonizcación y seticemia. \n
  • Dos autores leyeron y evaluaron idependientemente cada artículo, Revisaron tamaño de la muestra, población de pacientes. tipo de cateter, sitio de la cattericzación, otras intervenciones, duración de la cateterización repotrtes de reacciones adversas, y otras varibales sobre la incidencia de colonizcación y seticemia. \n
  • Dos autores leyeron y evaluaron idependientemente cada artículo, Revisaron tamaño de la muestra, población de pacientes. tipo de cateter, sitio de la cattericzación, otras intervenciones, duración de la cateterización repotrtes de reacciones adversas, y otras varibales sobre la incidencia de colonizcación y seticemia. \n
  • Dos autores leyeron y evaluaron idependientemente cada artículo, Revisaron tamaño de la muestra, población de pacientes. tipo de cateter, sitio de la cattericzación, otras intervenciones, duración de la cateterización repotrtes de reacciones adversas, y otras varibales sobre la incidencia de colonizcación y seticemia. \n
  • Dos autores leyeron y evaluaron idependientemente cada artículo, Revisaron tamaño de la muestra, población de pacientes. tipo de cateter, sitio de la cattericzación, otras intervenciones, duración de la cateterización repotrtes de reacciones adversas, y otras varibales sobre la incidencia de colonizcación y seticemia. \n
  • Evalaron la selección al azar hecha de manera apropiada, \nUn tercer autor resolvio discrepancia entre los otros dos evalaudores. \n
  • La estadística del meta-análisis es variada. \nLa forma común de expresar los resultados es en razón de momios,(od ratios, ) e intérvalos de confianza.\n\n
  • Ellos encontraron que solo el estudio de Maki y colaboradores tenía efecto significativo. Pero ya unificando los estudios, había un efecto protector de la clorhexidina. \n
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  • L`Abbe gráfica despliega la variable 1 proporiionalsobre el eje vertical conra la vairablae 2 control sobre el eje de las X . Los estudios homogeneos se despliegan cerca de la diagonal, \n
  • Esta grafica para la razón de momios , los estudios que se centran entre la línea media se consideran homogeneos. Los extremos son out layers. \n
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  • Definición tomada del texto de Dawson B, Trapp R: Biostadística Médica, 4a. edic. Manual Moderno pag. 371\n
  • En resumen. Para no tener conceptos ambiguos, actualmente el metaánalisis se clasifica dentro de las revisiones sistemáticas. Como un método de investigación.\n
  • En resumen. Para no tener conceptos ambiguos, actualmente el metaánalisis se clasifica dentro de las revisiones sistemáticas. Como un método de investigación.\n
  • En resumen. Para no tener conceptos ambiguos, actualmente el metaánalisis se clasifica dentro de las revisiones sistemáticas. Como un método de investigación.\n
  • En resumen. Para no tener conceptos ambiguos, actualmente el metaánalisis se clasifica dentro de las revisiones sistemáticas. Como un método de investigación.\n
  • En resumen. Para no tener conceptos ambiguos, actualmente el metaánalisis se clasifica dentro de las revisiones sistemáticas. Como un método de investigación.\n
  • En resumen. Para no tener conceptos ambiguos, actualmente el metaánalisis se clasifica dentro de las revisiones sistemáticas. Como un método de investigación.\n
  • En resumen. Para no tener conceptos ambiguos, actualmente el metaánalisis se clasifica dentro de las revisiones sistemáticas. Como un método de investigación.\n
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  • Meta analisis slideshare

    1. 1. Carlos Martínez Torresortokarlos@gmail.com@ortokarlosfgnarthros.blogspot.comslideshare.net/ortokarlos 1
    2. 2. META- ANÁLISIS Carlos Martínez Torres ortokarlos@gmail.com @ortokarlos fgnarthros.blogspot.com slideshare.net/ortokarlos 2
    3. 3. karl Pearson 1857 - 1936http://en.wikipedia.org/wiki/Karl_Pearson 3
    4. 4. Ronald AylmerFisher 1890-1962 http://en.wikipedia.org/wiki/Ronald_Aylmer_Fisher 4
    5. 5. 5
    6. 6. Nominal o Númerica? 5
    7. 7. Nominal o Númerica? Tamaño de la muestra 5
    8. 8. Nominal o Númerica? Tamaño de la muestra Distribución y Valor P <0.05 5
    9. 9. Excelente Diseño Carlos Martínez Torres ortokarlos@gmail.com @ortokarlos fgnarthros.blogspot.com slideshare.net/ortokarlos Muestra Pequeña 6
    10. 10. Archibald Leman Cochrane 1909-1988http://www.cardiff.ac.uk/insrv/libraries/scolar/archives/cochrane/biography.html
    11. 11. Archibald Leman Cochrane 1909-19881954http://www.cardiff.ac.uk/insrv/libraries/scolar/archives/cochrane/biography.html
    12. 12. Archibald Leman Cochrane 1909-19881954http://www.cardiff.ac.uk/insrv/libraries/scolar/archives/cochrane/biography.html
    13. 13. equipo Carlos Martínez Torres ortokarlos@gmail.com @ortokarlosorganización fgnarthros.blogspot.com slideshare.net/ortokarlos
    14. 14. Smith ML, Glass GV (1977). Meta-analysis of psychotherapy outcome studies. AmericanPsychologist 32:752-760 Acuña el término META - ANÁLISIS 9
    15. 15. Smith ML, Glass GV (1977). Meta-analysis of psychotherapy outcome studies. AmericanPsychologist 32:752-760 Acuña el término META - ANÁLISIS 9
    16. 16. Smith ML, Glass GV (1977). Meta-analysis of psychotherapy outcome studies. AmericanPsychologist 32:752-760 Acuña el término META - ANÁLISIS 9
    17. 17. Smith ML, Glass GV (1977). Meta-analysis of psychotherapy outcome studies. AmericanPsychologist 32:752-760 Acuña el término META - ANÁLISIS 9
    18. 18. Carlos Martínez Torresortokarlos@gmail.com@ortokarlosfgnarthros.blogspot.com Mary Lee Smithslideshare.net/ortokarlos 10
    19. 19. Gene V Glass 19/06/1940http://en.wikipedia.org/wiki/Gene_V._Glass 11
    20. 20. ¿Qué es el Meta - análisis? 12
    21. 21. Meta-análisis: Es un método para combinar los resultados de varios estudios independientes de la misma medición, de modo que pueda determinarse un valor P globalDawson B, Trapp R: Biostadística Médica, 4a. edic. Manual Moderno pag. 371 13
    22. 22. El META-ANÁLISIS no es una prueba estadística, es un método de análisis einvestigación que busca un poder o efecto común entre varios estudios de la misma naturaleza 14
    23. 23. Estudios con muestras pequeñas, diseños1977 estructurados, falta de significancia estadística Elevado número de2011 publicaciones con dudosa significancia 15
    24. 24. 6000 publicaciones anuales Literatura Biomédica Carlos Martínez Torres ortokarlos@gmail.com @ortokarlos fgnarthros.blogspot.com slideshare.net/ortokarlos 16
    25. 25. Artículos con elmismo objetivo tiene resultados discordantesDudosa Metodología Favorecidos por industria farmaceútica y universidades Idioma inglés 2011 17
    26. 26. Artículos con elmismo objetivo tiene resultados discordantesDudosa Metodología Favorecidos por industria farmaceútica y universidades Revisión: Idioma inglés 2011 meticulosa sistemática organizada 17
    27. 27. 1 Revisiones Narrativas2 Revisiones Sistemáticas 18
    28. 28. Medicina Basada en Evidencia (MBE) 1 Revisiones Narrativas2 Revisiones Sistemáticas 18
    29. 29. NarrativasRevisiones exhaustivas de un tema por un experto. Temas epidemiológico, fisiológico, etiológico, diagnóstico, pronóstico y terapéutico. Sin definir método de obtener información Útil para responder preguntas previas a investigación más profunda 19
    30. 30. Sistemáticas Son aquellas que reúnen y resumen la información sobre una pregunta específica en forma estructurada, explícita y sistemática. Carlos Martínez Torres ortokarlos@gmail.com @ortokarlos fgnarthros.blogspot.com slideshare.net/ortokarlos 20
    31. 31. 1 Sistemáticas CualitativasPresentan la evidencia sin análisis o relación estadística. Guías de Práctica Clínica 21
    32. 32. 2 Cuantitativas Meta - análisis Reúnen evidencia combinandocuantitativamente los resultados para encontrar relación por medio de métodos estadísticos. 22
    33. 33. 2011 23
    34. 34. Revisiones 2011 23
    35. 35. Revisiones 2011 23
    36. 36. NarrativasRevisiones 2011 23
    37. 37. NarrativasRevisiones Sistemáticas 2011 23
    38. 38. NarrativasRevisiones Sistemáticas 2011 23
    39. 39. NarrativasRevisiones Cualitativas Guías de Práctica Clinica Sistemáticas 2011 23
    40. 40. NarrativasRevisiones Cualitativas Guías de Práctica Clinica Sistemáticas Cuantitativas 2011 Meta - análisis 23
    41. 41. META- ANÁLISIS 24
    42. 42. Propósitos (Sacks et al 1987) 25
    43. 43. Propósitos (Sacks et al 1987) 1.- Aumentar el poder estadístico incrementando el tamaño de la muestra 25
    44. 44. Propósitos (Sacks et al 1987) 1.- Aumentar el poder estadístico incrementando el tamaño de la muestra 2.- Resolver la incertidumbre cuando no hay acuerdo en informes 25
    45. 45. Propósitos (Sacks et al 1987) 1.- Aumentar el poder estadístico incrementando el tamaño de la muestra 2.- Resolver la incertidumbre cuando no hay acuerdo en informes 3.-Mejorar la estimación por efecto del tamaño. 25
    46. 46. Propósitos (Sacks et al 1987) 1.- Aumentar el poder estadístico incrementando el tamaño de la muestra 2.- Resolver la incertidumbre cuando no hay acuerdo en informes 3.-Mejorar la estimación por efecto del tamaño. 4.- Responder a interrogantes no planteadas al comienzo del estudio 25
    47. 47. META- ANÁLISIS Es un diseño de investigaciónOBSERVACIONAL y RETROSPECTIVO, que sintetiza resultados de múltiples investigaciones primarias. características 26
    48. 48. META- ANÁLISIS se presenta en forma DICOTÓMICA: vive o muerefunciona - no funciona a favor - no a favor características 27
    49. 49. META- ANÁLISISModelo de Efectos Fijos Modelo de Efectos Aleatorios 28
    50. 50. Estadística Modelo de efectos Fijos: Mantel Haenzel Método de Peto Método de Varianza 29
    51. 51. Heterogeneidad Carlos Martínez Torres ortokarlos@gmail.com @ortokarlos fgnarthros.blogspot.com slideshare.net/ortokarlos 30
    52. 52. Heterogeneidad Significa que hay variabilidad estadística entre los estudios que se combinan Puede proceder de varias fuentes: Características de la población de estudio,variaciones en el diseño, diferentes métodos estadísticos, diferente esquema de ajuste de factores de confusión. 31
    53. 53. Homogeneidad Carlos Martínez Torres ortokarlos@gmail.com @ortokarlos fgnarthros.blogspot.com slideshare.net/ortokarlos 32
    54. 54. HomogeneidadLa variabilidad es mínima, existe gran equivalencia en la muestra, diseño, estadística, etc. 33
    55. 55. Prueba deHeterogeneidad Estadístico Q: prueba de xi cuadrada para valorar la heterogeneidad de los estudios incluidos, en la que la magnitud de efecto de cada estudio individual se compara con el estimador combinado. Por su validez, potencia y facilidad de cálculo es la mejor elección para esta prueba. 34
    56. 56. Carlos Martínez Torresortokarlos@gmail.com@ortokarlosfgnarthros.blogspot.comslideshare.net/ortokarlos 35
    57. 57. modelo efectos fjios Carlos Martínez Torres ortokarlos@gmail.com @ortokarlos fgnarthros.blogspot.com slideshare.net/ortokarlos 35
    58. 58. modelo efectos fjiosexpresó en odds ratio Carlos Martínez Torres ortokarlos@gmail.com @ortokarlos fgnarthros.blogspot.com slideshare.net/ortokarlos 35
    59. 59. modelo efectos fjios Estadística Prueba de Petoexpresó en odds ratio Carlos Martínez Torres ortokarlos@gmail.com @ortokarlos fgnarthros.blogspot.com slideshare.net/ortokarlos 35
    60. 60. modelo efectos fjios Estadística Prueba de Petoexpresó en odds ratio Carlos Martínez Torres ortokarlos@gmail.com @ortokarlosValor Heterogeneidad fgnarthros.blogspot.com slideshare.net/ortokarlos 35
    61. 61. Errores o fallas sesgo de publicación 36
    62. 62. 37
    63. 63. ejemplo 38
    64. 64. Eficacia de la impregnación de catéteres para vena central con un antiséptico.Veenstra et al 1999 39
    65. 65. Clorhexidina Antiséptico 215 estudios Catéter 40
    66. 66. 41
    67. 67. Tamaño de la Muestra 41
    68. 68. Tamaño de la MuestraPoblación Px 41
    69. 69. Tamaño de la Muestra Población PxTipo de Catéter 41
    70. 70. Tamaño de la Muestra Población PxTipo de Catéter Sito deCateterización 41
    71. 71. Tamaño de la Muestra Población PxTipo de Catéter Sito deCateterización Reacciones Adversas 41
    72. 72. Tamaño de la Muestra Población PxTipo de Catéter Sito deCateterización Reacciones AdversasColonización y Septicemia 41
    73. 73. 3er Autor 42
    74. 74. Sistematización, Métodos y Azar 3er Autor 42
    75. 75. Estadística / Resultados Razón de Momios Intérvalos de Confianza 43
    76. 76. Tennemberg et al. 1997 Maki et al. 1997 Hannan et al. 1996 orres Bach et al. 1996 Carlo s Martínez T Heard et al. 1998 Collin 1999 l.c om Ciresi et al.rtokarlos@gmai o 1996 Pemberton et al. 1996 al. o Ramsay et @1994 rtokarlos Trazzera et al. 1995 s.blogspot.com fgnarthro George et al. 1997 karlos slides hare.net/orto resumen globalFavorece Tratamiento Favorece Control 0.03 0.10 0.32 1.00 Razón de momios (95%IC) 44
    77. 77. Carlos Martínez Torresortokarlos@gmail.com@ortokarlosfgnarthros.blogspot.comslideshare.net/ortokarlos 45
    78. 78. 46
    79. 79. 47
    80. 80. 48
    81. 81. 48
    82. 82. 49
    83. 83. 49
    84. 84. 50
    85. 85. 50
    86. 86. 51
    87. 87. 51
    88. 88. 52
    89. 89. 53
    90. 90. Gráfica de Bosque 54
    91. 91. Gráfica de Bosque 54
    92. 92. Gráfica de L´Abbe 55
    93. 93. Gráfica de Radial de Razón de momios 56
    94. 94. resumen 57
    95. 95. Meta-análisis: Es un método para combinar los resultados de varios estudios independientes de la misma medición, de modo que pueda determinarse un valor P globalDawson B, Trapp R: Biostadística Médica, 4a. edic. Manual Moderno pag. 371 58
    96. 96. 2011 59
    97. 97. Revisiones 2011 59
    98. 98. Revisiones 2011 59
    99. 99. NarrativasRevisiones 2011 59
    100. 100. NarrativasRevisiones Sistemáticas 2011 59
    101. 101. NarrativasRevisiones Sistemáticas 2011 59
    102. 102. NarrativasRevisiones Cualitativas Guías de Práctica Clinica Sistemáticas 2011 59
    103. 103. NarrativasRevisiones Cualitativas Guías de Práctica Clinica Sistemáticas Cuantitativas 2011 Meta - análisis 59
    104. 104. 60
    105. 105. Método de Efectos Fijos Heterogeneidad Baja < 40% 60
    106. 106. Método de Efectos Método de Efectos Fijos Aleatorios Heterogeneidad Heterogeneidad Moderada Baja < 40% < 40 - 84% 60
    107. 107. Carlos Martínez Torresortokarlos@gmail.com@ortokarlosfgnarthros.blogspot.comslideshare.net/ortokarlos 61

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