Revisión sistemática y metaanálisis

1 · Definición

Una revisión sistemática responde una pregunta reuniendo todos los estudios existentes sobre ella, con un método explícito y reproducible de búsqueda, selección y evaluación.

Un metaanálisis es el paso adicional de combinar estadísticamente los resultados de esos estudios en una estimación única.

2 · La diferencia con una revisión narrativa

	Narrativa	Sistemática
Búsqueda	Informal	Protocolo explícito, bases declaradas
Selección	Criterio del autor	Criterios previos, dos revisores
Evaluación de calidad	Implícita	Con instrumento declarado
Reproducible	No	Sí
Riesgo de sesgo del autor	Alto	Controlado

La revisión narrativa no es inválida: sirve para presentar un campo. Lo que no puede es pretender ser exhaustiva.

3 · Los pasos

1 · Pregunta. Estructurada, con población, exposición, comparación y resultado.

2 · Protocolo. Se escribe y se registra antes de buscar. Mismo principio que el preregistro.

3 · Búsqueda. En varias bases, con la estrategia de búsqueda escrita —términos, operadores, filtros, fechas— de modo que se pueda repetir.

4 · Selección. Dos revisores independientes aplican los criterios; un tercero resuelve los desacuerdos. Todo queda contado en un diagrama de flujo: cuántos se encontraron, cuántos se descartaron y por qué.

5 · Extracción. Los datos de cada estudio se vuelcan a una planilla común.

6 · Evaluación del riesgo de sesgo de cada estudio, con un instrumento declarado.

7 · Síntesis. Narrativa, o metaanálisis si los estudios son suficientemente parecidos.

El estándar de reporte para todo esto se conoce como PRISMA, y consiste básicamente en una lista de control y el diagrama de flujo.

4 · El metaanálisis

Combina los resultados ponderando cada estudio por su precisión: los estudios más grandes y con intervalos más angostos pesan más. Es una media ponderada de tamaños del efecto.

Lo primero que hay que resolver es qué se combina, porque los estudios rara vez informan lo mismo en la misma escala:

Si el resultado es…	La medida que se combina
Numérico, misma escala en todos	Diferencia de medias
Numérico, escalas distintas	Diferencia de medias estandarizada
Binario	Odds ratio o riesgo relativo, en escala logarítmica
Una asociación entre dos variables numéricas	Correlación, transformada para estabilizar su varianza

El forest plot es su gráfico característico: una línea por estudio con su efecto y su intervalo de confianza, y al final un rombo con la estimación combinada. Se lee de un vistazo: qué encontró cada estudio, cuánta incertidumbre tenía y hacia dónde apunta el conjunto.

La heterogeneidad es la pregunta central: ¿los estudios miden lo mismo? Se cuantifica con el estadístico $I^2$, que indica qué proporción de la variación entre estudios excede lo esperable por azar. Si es alta, combinar puede no tener sentido: se estarían promediando cosas distintas.

Cuando la heterogeneidad es alta, lo que corresponde no es tapar el número sino explicarlo: comparar subgrupos de estudios definidos de antemano —por diseño, por población, por dosis— o modelar esas diferencias con una metarregresión. Y si no se explica, informarlo tal cual y discutirlo.

5 · Efectos fijos o aleatorios

Es la decisión técnica central del metaanálisis, y cambia el resultado.

	Efectos fijos	Efectos aleatorios
Supone	Hay un efecto verdadero y los estudios lo estiman con error	Cada estudio tiene su propio efecto verdadero; hay una distribución
Pondera por	Precisión de cada estudio	Precisión más la variación entre estudios
Los estudios chicos	Pesan poco	Pesan relativamente más
El intervalo combinado	Más angosto	Más ancho
Cuándo corresponde	Estudios muy parecidos entre sí	Poblaciones, contextos o protocolos distintos

Hay algo más que conviene informar y casi nunca aparece: el intervalo de predicción. El intervalo de confianza habitual dice con qué precisión se conoce el efecto promedio; el de predicción dice en qué rango caería el efecto de un nuevo estudio. Cuando hay heterogeneidad, el segundo es mucho más ancho, y es la información que necesita quien va a aplicar el resultado en su propio contexto.

6 · El sesgo de publicación

Es la amenaza principal, y no se resuelve con mejor método de búsqueda.

Los estudios con resultados significativos se publican más y más rápido que los que no encuentran nada. Una revisión que reúne solo lo publicado reúne, por construcción, una muestra sesgada hacia el efecto positivo.

Se explora con el gráfico de embudo: los estudios chicos deberían dispersarse simétricamente alrededor del efecto combinado. Si falta sistemáticamente una esquina —la de los estudios chicos sin efecto—, hay indicio de que esos estudios existen y no se publicaron.

Es, además, el argumento más fuerte a favor del registro obligatorio de estudios: permite saber qué se hizo aunque no se haya publicado.

7 · Como trabajo de tesis

Una revisión sistemática es una tesis perfectamente válida, y tiene ventajas concretas: no requiere trabajo de campo, no requiere comité de ética, y se puede hacer con acceso a bases bibliográficas.

También tiene costos que se subestiman: la búsqueda y la selección llevan meses, y el requisito de dos revisores independientes implica que no es un trabajo que se pueda hacer del todo en soledad.

Tres decisiones prácticas que conviene resolver al principio:

• Dónde registrar el protocolo. En salud existe un registro internacional específico para revisiones; en otros campos sirve cualquier repositorio con sello de tiempo.
• Con qué gestionar la selección. Hay herramientas gratuitas que reparten los títulos entre revisores, ocultan las decisiones del otro y llevan el conteo para el diagrama de flujo. Hacerlo en una planilla compartida funciona, pero hay que cuidar la independencia de los dos revisores.
• Qué bases incluir. Ninguna cubre todo, y para producción latinoamericana las bases regionales aportan lo que las internacionales no indexan.

8 · Errores frecuentes

• Llamar sistemática a una revisión narrativa. Si la búsqueda no está documentada al punto de poder repetirse, no lo es.
• No registrar el protocolo antes de buscar.
• Un solo revisor en la selección. Es donde entra el sesgo del autor.
• Metaanalizar estudios heterogéneos sin evaluar ni discutir la heterogeneidad.
• Usar efectos fijos por defecto. Supone que todos los estudios estiman el mismo número, cosa que casi nunca es cierta.
• Informar solo el intervalo de confianza del efecto combinado. Con heterogeneidad, el intervalo de predicción dice mucho más.
• Leer la asimetría del embudo como prueba de sesgo de publicación.
• Ignorar el sesgo de publicación.
• Buscar en una sola base. Ninguna cubre todo, y las bases regionales importan para la producción local.
• Excluir por idioma sin declararlo. Es una decisión legítima que sesga, y hay que decirlo.
• No informar el diagrama de flujo. Sin él no se sabe qué quedó afuera.

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