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Pros y contras de los metaanálisis

He estado considerando la posibilidad de realizar un meta-análisis para un campo de estudio concreto de la evolución, pero antes de seguir adelante me gustaría saber: ¿cuáles son los aspectos positivos y negativos del proceso? Por ejemplo, no necesitar un experimento práctico es una ventaja (tiempo y dinero), pero habrá un sesgo de publicación (se publican resultados más interesantes), lo que sería una desventaja.

¿Qué artículos de revistas de estadística discuten los pros y los contras del metaanálisis?

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Según mi experiencia, si no se han hecho antes, es decir, si no se da un giro propio a un tema, las revistas especializadas no tienen prejuicios contra ellos. Un metaanálisis no se publicará en Science, pero en su campo las buenas revistas suelen aceptar metaanálisis nuevos.

El tiempo y los costes que se ahorran por no hacer un experimento suelen consumirse haciendo otras cosas. Una de las más importantes es que muchos artículos no aportan suficiente información para analizar. A menudo hay que ponerse en contacto con los autores para recuperarla y, por desgracia, con demasiada frecuencia no pueden o no quieren acceder a sus peticiones. Es la mayor pérdida de tiempo del proceso.

También has pasado por alto algunas ventajas, como el alto índice de citas. Si se trata del primer y único metaanálisis, los nuevos investigadores citarán su artículo con mucha frecuencia. Otra ventaja son los estudios de seguimiento relativamente sencillos. En uno o dos años, en un campo de estudio dinámico, basta con añadir los dos años siguientes de investigación a los metaanálisis de seguimiento. Es relativamente fácil cooptar meta-análisis en un área de estudio si eres el primero en moverte. Así se consiguen índices de citación relativamente altos.

Si le preocupa que los resultados que obtiene de la literatura tengan sesgo de publicación, existen técnicas estadísticas como gráficos de embudo (tamaño del estudio (a menudo -se) en el eje y y efecto en el x) que puede utilizarse para detectarlo. Una literatura no sesgada sobre un tema tenderá a tener resultados que son simétricos en un gráfico de embudo, pero un efecto debido a un sesgo de publicación se parecerá mucho más a la mitad de una distribución. Y a diferencia de lo que ocurre con los experimentos, descubrir que los datos que entran en un metaanálisis están sesgados es publicable.

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Eric Davis Puntos 1542

Introducción al metaanálisis de Borenstein, Hedges, Higgins y Rothstein ofrece un análisis detallado de los pros y los contras del metaanálisis. Véase, por ejemplo, el capítulo " Críticas al metaanálisis ", donde los autores responden a diversas críticas al metaanálisis. Tomo nota de los títulos de las secciones de ese capítulo y luego hago algunas observaciones de memoria relacionadas con ese punto:

  • "una cifra no puede resumir un campo de investigación": Un buen metaanálisis modelará la variabilidad de los tamaños reales de los efectos y modelará la incertidumbre de las estimaciones.
  • "el problema del cajón de archivos invalida el metaanálisis": Los gráficos embudo y herramientas relacionadas permiten ver si el tamaño de la muestra está relacionado con el tamaño del efecto para comprobar si hay sesgo de publicación. Los buenos metaanálisis se esfuerzan por obtener estudios no publicados. Este problema se comparte con los estudios narrativos.
  • "Mezclar manzanas y naranjas": Los buenos metaanálisis proporcionan un sistema de codificación riguroso para categorizar los estudios incluidos y justificar la inclusión y exclusión de estudios en el metaanálisis. Una vez clasificados los estudios, puede realizarse un análisis moderador para ver si los tamaños de los efectos varían según el tipo de estudio.
  • "Se ignoran estudios importantes": Se puede codificar por la calidad evaluada de los estudios. Se puede dar mayor peso a las muestras grandes.
  • "Los metaanálisis pueden discrepar de los ensayos aleatorios":
  • "los meta-análisis se realizan mal": Esto no es más que un argumento para mejorar los estándares de los métodos meta-analíticos.
  • "¿Es mejor una revisión narrativa?": Muchas de las críticas al metaanálisis (por ejemplo, el sesgo de publicación) son compartidas por las revisiones narrativas. Lo que ocurre es que los métodos de inferencia son menos explícitos y menos rigurosos en las revisiones narrativas.

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phaneron Puntos 1017

Pensé en hacer una crítica de la "Crítica del meta-análisis" con disculpas a Michael Borenstein y colegas.

  • "una cifra no puede resumir un campo de investigación": Un buen metaanálisis modelará la variabilidad de los tamaños reales de los efectos y modelará la incertidumbre de las estimaciones.

¡! La varianza es otro resumen posiblemente engañoso, como lo es la unceartainty y ambos serán muy engañosos si los prejuicios que son casi seguro que hay no se tratan explícitamente.

  • "el problema del cajón de archivo invalida el metaanálisis": Los gráficos embudo y herramientas relacionadas permiten ver si el tamaño de la muestra está relacionado con el tamaño del efecto para comprobar si hay sesgo de publicación. Los buenos metaanálisis se esfuerzan por obtener estudios no publicados. Este problema se comparte con los estudios narrativos.

¡! Como Box dijo una vez - como enviar un bote de remos para ver si el mar están lo suficientemente tranquilos como para que el Queen Mary viaje. Muy baja potencia y casi seguro mal especificado censura proceso.

  • "Mezclar manzanas y naranjas": Los buenos metaanálisis proporcionan un sistema de codificación riguroso para categorizar los estudios incluidos y justificar la inclusión y exclusión de estudios en el metaanálisis. Una vez clasificados los estudios, puede realizarse un análisis moderador para ver si los tamaños de los efectos varían según el tipo de estudio.

¡! Una vez más el poder desesperado y por lo general agregation sesgo como también.

  • "Se ignoran estudios importantes": Se puede codificar por la calidad evaluada de los estudios. Se puede dar mayor peso a las muestras grandes.

¡! Ahora la potencia desesperada, la especificación errónea del modelo y el sesgo no siempre no siempre se tienen en cuenta Sobre el sesgo producido por las puntuaciones de calidad en el metaanálisis

  • "Los metaanálisis pueden discrepar de los ensayos aleatorios":

¡! Completamente de acuerdo y también la única fuente sobre la incertidumbre real de ellos.

  • "los meta-análisis se realizan mal": Esto no es más que un argumento para mejorar los estándares de los métodos meta-analíticos.

¡! Totalmente de acuerdo.

  • "¿Es mejor una revisión narrativa?": Muchas de las críticas al metaanálisis (por ejemplo, el sesgo de publicación) son compartidas por las revisiones narrativas. Lo que ocurre es que los métodos de inferencia son menos explícitos y menos rigurosos en las revisiones narrativas.

¡! Totalmente de acuerdo.

No estoy seguro de por qué gran parte de la literatura sobre metaanálisis mantiene esas gafas de color de rosa - los metaanálisis tienen por hacer Metaanálisis en la investigación médica: Un fuerte estímulo para una mayor calidad en los esfuerzos individuales de investigación pero debe hacerse de forma crítica y con plena conciencia de todos los males.

Y, como casi siempre se me olvida, tengo que aclarar qué entiendo exactamente por metaanálisis, ya que lo que otros entienden por metaanálisis ha variado con el tiempo y el lugar, y quizá el significado más común hoy en día -sólo los métodos cuantitativos utilizados en las cifras extraídas obtenidas en una revisión sistemática- no es lo que yo entiendo. Me refiero a todo el proceso de revisión sistemática, incluso si se decide no utilizar ningún método cuantitativo. O en una sola frase como se cita en wiki

En estadística, un metaanálisis se refiere al método contrastar y combinar resultados de diferentes estudios, con la esperanza de de identificar patrones entre los resultados de los estudios, fuentes de desacuerdo de desacuerdo entre esos resultados u otras relaciones interesantes que puedan surgir. relaciones interesantes que puedan surgir en el contexto de múltiples estudios.

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