Metaanálisis

El metaanálisis es un conjunto de herramientas estadísticas, que son útiles para sintetizar los datos de una colección de estudios. El meta-análisis se inicia recopilando estimaciones de un cierto efecto (expresado en un índice de tamaño del efecto, como la diferencia de medias tipificada, la razón de riesgo, o la correlación) de cada estudio.[2] El metaanálisis permite valorar estos efectos en contexto: si el tamaño del efecto es consistente, el efecto del tratamiento puede ser considerado como fuerte y el tamaño del efecto se estima con mayor precisión que con un solo estudio. Si el tamaño del efecto varía, esa variación puede ser descrita y, potencialmente, explicada.

El término metaanálisis, como tal, fue inicialmente aplicado en las ciencias sociales y en psicología. A partir de la década de los 80, se comenzó a aplicar de forma creciente en medicina y a partir de los 90 es muy frecuente los artículos que describen resultados de metaanálisis en publicaciones médicas.

Historia

El término "metaanálisis" fue acuñado por Gene V. Glass en 1976, siendo el primer estadístico moderno en señalar que su mayor interés era "a qué hemos llamado el meta-análisis de la investigación científica". Aún cuando esto le permitiera ser ampliamente reconocido como el fundador del método moderno, no fue sino hasta la década de los 1990's cuando la práctica de los meta-análisis comenzó a figurar, pero no siempre, como los componentes importantes de un proceso de revisión sistemática. La teoría estadística en torno al metaanálisis mejoró notablemente gracias al trabajo desempeñado por Nambury S. Raju, Larry V. Hedges, Harris Cooper, Ingram Olkin, John E. Hunter, Jacob Cohen, Thomas C. Chalmers, Robert Rosenthal, y Frank L. Schmidt.

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