Metaanálisis: correlación

Comando:

Correlación del metaanálisis estadístico

Descripción

Para obtener una breve descripción general del metanálisis en MedCalc, consulte Metanálisis: introducción.

MedCalc utiliza el método Hedges-Olkin (1985) para calcular el coeficiente de correlación resumido ponderado según el modelo de efectos fijos, mediante una transformación Z de Fisher de los coeficientes de correlación. A continuación, se incorpora el estadístico de heterogeneidad para calcular el coeficiente de correlación resumido según el modelo de efectos aleatorios (DerSimonian y Laird, 1986).

Cómo introducir datos

Los datos de diferentes estudios se pueden ingresar de la siguiente manera en la hoja de cálculo:

Entrada requerida

El cuadro de diálogo 'Metaanálisis: correlación' se puede completar de la siguiente manera:

Estudios : variable que contiene una identificación de los diferentes estudios.

Datos

Número de casos : variable que contiene el número total de casos incluidos en los diferentes estudios.

Coeficientes de correlación : variable que contiene el coeficiente de correlación reportado en los diferentes estudios.

Filtro : un filtro para incluir sólo un subgrupo seleccionado de casos en el gráfico.

Opciones

• Diagramma de bosque: crea una diagramma de bosque.
  • Tamaño del marcador en relación con el peso del estudio: opción para que el tamaño de los marcadores que representan los efectos de los estudios varíe según los pesos asignados a cada estudio. Puede elegir entre pesos del modelo de efectos fijos o aleatorios.
  • Gráfico de efectos agrupados - modelo de efectos fijos: opción para incluir el efecto agrupado bajo el modelo de efectos fijos en el gráfico forestal.
  • Gráfico de efectos agrupados - modelo de efectos aleatorios: opción para incluir el efecto agrupado bajo el modelo de efectos aleatorios en el gráfico forestal.
  • Diamantes para efectos agrupados: opción para representar los efectos agrupados utilizando un diamante (la ubicación del diamante representa el tamaño del efecto estimado y el ancho del diamante refleja la precisión de la estimación).
• Gráfico de embudo: crea un gráfico de embudo para comprobar la existencia de sesgo de publicación. Véase Metanálisis: introducción.

Resultados

El programa enumera los resultados de los estudios individuales incluidos en el metanálisis: número de casos, el coeficiente de correlación con IC del 95%.

El coeficiente de correlación agrupado con IC del 95 % se proporciona tanto para el modelo de efectos fijos como para el modelo de efectos aleatorios.

El modelo de efectos aleatorios tenderá a ofrecer una estimación más conservadora (es decir, con un intervalo de confianza más amplio), pero los resultados de ambos modelos suelen coincidir cuando no hay heterogeneidad. Véase Metanálisis: introducción para la interpretación de las estadísticas de heterogeneidad de las preguntas e inferencias de Cochran ^2. En presencia de heterogeneidad, el modelo de efectos aleatorios debe ser el modelo preferido.

Consulte Metaanálisis: introducción para la interpretación de las diferentes pruebas de sesgo de publicación.

Diagramma de bosque

Los resultados de los diferentes estudios, con IC del 95%, y los coeficientes de correlación agrupados con IC del 95% se muestran en un diagrama de bosque:

Literatura

• Borenstein M, Hedges LV, Higgins JPT, Rothstein HR (2009) Introduction to meta-analysis. Chichester, UK: Wiley.
• DerSimonian R, Laird N (1986) Meta-analysis in clinical trials. Controlled Clinical Trials 7:177-188.
• Hedges LV, Olkin I (1985) Statistical methods for meta-analysis. London: Academic Press.
• Higgins JP, Thompson SG, Deeks JJ, Altman DG (2003) Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ 327:557-560.
• Petrie A, Bulman JS, Osborn JF (2003) Further statistics in dentistry. Part 8: systematic reviews and meta-analyses. British Dental Journal 194:73-78.

Véase también

• Metaanálisis: introducción
• Metaanálisis: medida continua