Pensé que haría una crítica de la "Crítica del metanálisis" con disculpas a Michael Borenstein y sus colegas.
- "un número no puede resumir un campo de investigación": un buen metanálisis modelará la variabilidad en los tamaños de efectos verdaderos y modelará la incertidumbre de las estimaciones.
! La variación es solo otro resumen posiblemente engañoso, como lo es la incertidumbre y ambos serán muy engañosos si los sesgos que casi con seguridad no se abordan explícitamente.
- "el problema del cajón de archivos invalida el metanálisis": los gráficos de embudo y las herramientas relacionadas le permiten ver si el tamaño de la muestra está relacionado con el tamaño del efecto para verificar el sesgo de publicación. Los buenos metanálisis se esfuerzan por obtener estudios no publicados. Este tema se comparte con los estudios narrativos.
! Como dijo Box una vez, como enviar un bote de remos para ver si los mares están lo suficientemente tranquilos como para que el Queen Mary pueda viajar. Muy bajo consumo y casi seguramente un proceso de censura mal especificado .
- "Mezcla de manzanas y naranjas": los buenos metanálisis proporcionan un sistema de codificación riguroso para clasificar los estudios incluidos y justificar la inclusión y exclusión de estudios en el metanálisis. Después de clasificar los estudios, se puede realizar un análisis moderador para ver si los tamaños del efecto varían según el tipo de estudio.
! De nuevo, el poder sin esperanza y, por lo general, el sesgo de agregación también.
- "Se ignoran los estudios importantes": puede codificar la calidad evaluada de los estudios. Las muestras grandes pueden recibir una mayor ponderación.
! Ahora el poder sin esperanza, modelo especificación errónea y el sesgo no siempre debidamente contabilizados Ver En el sesgo producido por las puntuaciones de calidad en el metanálisis
- "el metanálisis puede estar en desacuerdo con los ensayos aleatorios":
! Totalmente de acuerdo y también la única fuente sobre la incertidumbre real de ellos.
- "los metanálisis se realizan mal": esto es simplemente un argumento para mejorar los estándares de los métodos metaanalíticos.
! Completamente de acuerdo.
- "¿Es mejor una revisión narrativa?": Muchas de las críticas al metanálisis (p. Ej., Sesgo de publicación) son compartidas por las revisiones narrativas. Es solo que los métodos de inferencia son menos explícitos y menos rigurosos en las revisiones narrativas.
! Completamente de acuerdo.
No sé por qué la mayor parte de los meta-análisis de la literatura maintians estos cristales de color rosa - metanálisis tienen que hacerse metanálisis en la investigación médica: el estímulo fuerte para una mayor calidad en los esfuerzos individuales de investigación , pero debe hacerse críticamente con plena conciencia de todo lo los mosto
Y, como casi siempre olvido, necesito aclarar qué es exactamente lo que quiero decir con metanálisis, ya que lo que otros entienden que ha variado con el tiempo y el lugar y quizás el significado más común hoy en día, solo los métodos cuantitativos utilizados en los números extraídos obtenidos en una revisión sistemática, no es lo que quiero decir. Me refiero a todo el proceso de revisión sistemática, incluso si se decide no utilizar ningún método cuantitativo. O en solo una oración como se cita en wiki
En estadística, un metanálisis se refiere a métodos enfocados en contrastar y combinar resultados de diferentes estudios, con la esperanza de identificar patrones entre los resultados del estudio, fuentes de desacuerdo entre esos resultados u otras relaciones interesantes que pueden salir a la luz en el contexto de Múltiples estudios.