¿Se evaluó la Heterogeneidad?

La heterogeneidad se refiere a la variabilidad que existe entre los resultados de los distintos estudios incluidos en una RS. Esta variabilidad puede deberse a distintas características de los pacientes o de la intervención o del outcome que pueden haber sido definidos en forma diferente por los autores de los estudios originales que fueron incluídos en la RS.

Existen diversas técnicas estadísticas que permiten cuantificar la existencia de heterogeneidad (ver Tabla 2). Independiente del test de heterogeneidad usado, tradicionalmente (aunque arbitrario) se consideran heterogéneos cuando el test de heterogeneidad es estadísticamente significativo, es decir, un p < 0,05. Es debatido si se deben combinar (realizar el metaanálisis) los resultados de estudios heterogéneos; en cambio la ausencia de heterogeneidad permite combinar todos los estudios incluidos.

 

Tabla 2:

Evaluación visual de la heterogeneidad:

• ¿Cuán similares son los estimadores puntuales?: Chequear la distribución de los estimadores puntuales en el gráfico, cuanto más diferente sea, más cuestionable es la decisión de juntarlo en un único estimador puntual.
• ¿Cuán sobrepuestos están los distintos Ic de los estudios incluídos?: A mayor sobreposición , más cómodos podemos sentir con juntar los resultados.

Evaluación cuantitativa de la heterogeneidad

Test de heterogeneidad y su significancia: estos test verifican la hipótesis nula de que los efectos obtenidos son, de hecho, similares entre los estudios y las diferencias observadas en el tamaño del efecto entre los estudios se deben al azar. Si el valor p asociado a este test es pequeño (<0,05), es poco probable que esta diferencia se deba al azar, por lo tanto aumenta la probabilidad a que la variabilidad se deba a que los estudios son muy diferentes entre si, o sea heterogéneos.
• Test de I2 : Describe el porcentaje de variabilidad en los estimadores puntuales que se debe a diferencias reales entre éstos más allá del azar. Valores <20% representan mínima variabilidad, entre 20 y 50%, variabilidad moderada y valores >50% representan heterogeneidad importante.

 

El principal supuesto que subyace al combinar los resultados de diferentes estudios para obtener una estimación conjunta es que las diferencias entre ellos son debidas exclusivamente al azar, es decir, que son estudios homogéneos. Si esta asunción no es cierta, la agregación de resultados no sólo es más compleja, sino desaconsejable. Por lo tanto, en primer lugar debe analizarse la ausencia de heterogeneidad de los estudios, tanto con métodos gráficos como con las pruebas estadísticas adecuadas.