Pregunta 193 · EIR 2017 · Metodología de la investigación

Por qué es la correcta y por qué no las otras

El metaanálisis combina estadísticamente los resultados de varios estudios para obtener una estimación global más precisa. Esa combinación solo es válida si lo que se suma es comparable. Los estudios deben medir resultados equivalentes: la misma variable o una homologable, con medidas de efecto combinables (OR, RR, diferencia de medias…) y en poblaciones e intervenciones similares. No se exige que los resultados coincidan; de hecho, cierta variabilidad es esperable y se analiza con pruebas de heterogeneidad (Q de Cochran, I²). Si los estudios miden cosas no equivalentes, mezclarlos es sumar peras con manzanas y el resultado global carece de sentido.

Por qué no las otras

• 1. Resultados distintos: si cada estudio mide variables diferentes, no hay forma de combinarlos en un estimador común. Encajaría en una revisión sistemática narrativa, sin síntesis cuantitativa.
• 2. Resultados idénticos: no se exige. Si todos los estudios dieran lo mismo, el metaanálisis apenas aportaría. Se acepta la variabilidad entre estudios y se cuantifica con la heterogeneidad.
• 4. Resultados dispares: mucha discrepancia indica heterogeneidad alta. Obliga a usar un modelo de efectos aleatorios o análisis de subgrupos, o incluso a no combinar. Nunca es un requisito.

Clave para el EIR: El metaanálisis exige estudios con resultados equivalentes (combinables), no idénticos; la variabilidad entre ellos se evalúa como heterogeneidad (Q de Cochran, I²).