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Naturalmente, la primera condición es que la pregunta que motivó el primer MA no haya quedado obsoleta y siga teniendo interés.<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">1.</span><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Actualización por nuevos estudios</span>. La mera existencia de nuevos estudios puede ser un argumento, incluso si no se cuestiona el MA anterior. Dado que un MA puede servir como base para planificar investigaciones futuras, cuanto más amplia sea la base de información del MA, más adecuada será dicha planificación<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>. Pero tampoco parece razonable publicar una actualización con cada nuevo estudio. Los autores, revisores y consejos editoriales de revistas deben tener una forma de decidir si el simple aumento de la base de estudios justifica una publicación que será redundante en sus métodos y probablemente en sus conclusiones principales. Una primera base para la decisión puede ser el aumento de la potencia de los contrastes estadísticos y, por tanto, de la validez de la conclusión estadística. Muchas veces las pruebas metaanalíticas no alcanzan un nivel de potencia adecuado o deseable. Supongamos que después de calcular la potencia <span class="elsevierStyleItalic">a posteriori</span> del contraste de la hipótesis nula sobre el efecto medio (o el efecto único), resulta ser demasiado baja. Entonces se puede calcular el número de estudios de tamaño típico (por ejemplo, igual al tamaño medio de los ya publicados) para alcanzar una potencia adecuada o deseable<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>. Si los estudios publicados tras el último MA alcanzan tal número, ya existe una justificación bien fundada para la actualización. Incluso si no se alcanza la potencia ideal, un aumento sustancial de la potencia puede ser razón suficiente para la actualización. Una segunda base puede ser la mejora en la precisión de las estimaciones. Aplicando la misma lógica que con la potencia, se puede calcular el número de nuevos estudios necesarios para reducir el intervalo a una determinada amplitud. Además, ambos criterios se pueden aplicar tanto a estimaciones y contrastes globales como al análisis de moderadoras o a la estimación de la heterogeneidad.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">2.</span><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Corregir críticamente el MA anterior</span>. En ocasiones algunas decisiones del MA anterior no son compartidas, porque se consideran incorrectas o porque se omiten aspectos importantes. Se deben explicar claramente los motivos de las discrepancias y lo que se espera encontrar al modificar las decisiones y los criterios. Estas reformulaciones son muchas veces consecuencia de las críticas y debates generados con la publicación del MA original<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>. Bajo esta motivación, los autores deben dejar claro qué quieren modificar del MA anterior y por qué. Los estudios de tercer nivel, como los <span class="elsevierStyleItalic">overview of reviews</span> o las <span class="elsevierStyleItalic">umbrella reviews</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>, pueden ayudar a identificar debilidades y lagunas en los MA publicados y así mejorar el diseño y la planificación de las actualizaciones.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">3.</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Cambios importantes en los nuevos estudios</span>. Un ejemplo muy típico es la identificación de nuevas variables moderadoras, porque se ha comenzado a recopilar información sobre variables que anteriormente no se reportaban por no considerarse relevantes. Asimismo, puede haberse descubierto que es aconsejable desagregar algunas de las categorías de una moderadora en dos o más categorías que hasta entonces se trataban de forma agregada. Esto ofrece nuevas oportunidades de análisis que pueden ayudar a matizar las conclusiones. Otro ejemplo, cuando se sintetizan ensayos controlados, sería un cambio en el «tratamiento habitual» (TAU) o comparación por defecto. Las nuevas estimaciones del tamaño del efecto no se pueden promediar directamente con las antiguas. Las actualizaciones están especialmente indicadas cuando se han introducido nuevos tratamientos y el objetivo es ampliar la estructura de un MA en red<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">4.</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Innovaciones técnicas y metodológicas en MA</span>. A veces se producen nuevos desarrollos en los métodos metaanalíticos, porque sustituyen a los anteriores o porque se crean técnicas que se aplican a nuevas preguntas. Por ejemplo, en las últimas dos décadas se han desarrollado mucho los métodos de detección y corrección del sesgo de publicación o de estimación de la heterogeneidad. Asimismo, se han desarrollado nuevas herramientas, como el <span class="elsevierStyleItalic">Risk of Bias</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>. En anteriores MA se habrán utilizado otras que, si bien fueron las más adecuadas en su momento, ya no lo son según los estándares actuales. Volver a hacer un MA, incluso si se agregan pocos o ningún estudio, puede estar justificado si se introducen modificaciones sustanciales en las técnicas y en los procedimientos que mejoren claramente la fiabilidad y la validez de las estimaciones y las conclusiones.</p></li></ul></p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las motivaciones anteriores no son exhaustivas ni mutuamente excluyentes. No es difícil encontrar nuevos MA en los que se añaden nuevos estudios respecto a uno anterior, pero a la vez se modifican (justificadamente) algunas de sus decisiones y se analizan nuevas moderadoras que antes no fueron consideradas. Todas ellas pueden ser esgrimidas, tanto por los autores a la hora de justificar sus propuestas como por los revisores y editores para aceptarlas. Estos últimos deben estar atentos a motivaciones espurias, más relacionadas con la carrera de los autores y su necesidad de publicar que con el avance del conocimiento<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>. En cualquier caso, existan o no MA anteriores, y sea cual sea la razón, cada MA debe indicar explícitamente la justificación que lo motiva<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>. Si existe uno previo, se deben resumir sus resultados y las principales conclusiones, algo que sabemos que no siempre se hace<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>.</p></span>" "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:9 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0050" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Using meta-analysis to plan further research" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:4 [ 0 => "C. Rothery" 1 => "S. Griffin" 2 => "H. Koffijberg" 3 => "K. 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año/Mes | Html | Total | |
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2024 Julio | 6 | 2 | 8 |
2024 Junio | 3 | 5 | 8 |
2024 Mayo | 13 | 8 | 21 |