Otro de los aspectos más característicos de un meta-análisis es el estudio del sesgo de publicación. Se trata de la publicación selectiva de estudios en base a sus hallazgos (que normalmente son positivos o deseables). Este el último paso que se realiza tras obtener el análisis de moderación en un meta-análisis y que se puede volver a recordar pulsando sobre el siguiente botón:
5.1 | El funnel plot
El funnel plot es lo primero que vamos a solicitar para este análisis. En esta entrada no vamos a entrar en detalles técnicos; tan solo veremos cómo se puede elaborar este gráfico. Para ello vamos a emplear la función funnel (resultados globales), que para este ejemplo tenía el nombre de globalalea.
> funnel (globalalea)
Tras seleccionar esta función y clicar en la tecla RUN, aparecerá en la parte inferior izquierda el diagrama tan característico, tal y como se muestra en la siguiente imagen:
- Este gráfico sirve para estudiar la asimetría. Sin embargo, puesto que puede ser un tema subjetivo (tal vez un investigador lo ve asimétrico y otra simétrico) se requiere realizar otras pruebas.
5.2 | El método trim and fill
Para poder superar la limitación subjetiva del funnel plot se puede realizar el método trim-and-fill. Para ello, la función que vamos a usar es trimfill. Sin embargo, vamos a asignar un nombre previo para usarlo en el siguiente funnel plot que vamos a crear. :
> trimandfill = trimfill(globalalea)
> trimandfill
En la siguiente imagen se muestra la explicación de estos resultados
El siguiente paso es generar un nuevo funnel plot con los datos del trim and fill. Para ellos usaremos el nombre que hemos puesto trimandfill en la función funnel:
> funnel (trimandfill)
En la siguiente imagen se muestra el funnel con los dos artículos identificados por este método, aportando una información visual complementaria a lo visto en los números anteriores:
5.3 | La regresión de Egger
La regresión de Egger (Egger's regression en inglés) mide la asimetría del funnel plot. Para ello, usaremos los resultados globales (globalaea en este caso) en la función regtest (...).
- Lo deseable es que este test tenga un p-valor superior a 0,050 para determinar que no hay asimetría significativa.
Seguir aprendiendo
Junto con las entradas anteriores, hemos visto como se puede hacer un meta-análisis básico con la biblioteca metafor. Un último paso después de todos estos procedimientos es el de exponer y redactar todos los resutados en un informe o artículo científico. En la siguiente entrada veremos una propuesta de cómo poder hacerlo. Puedes hacer clic en el siguiente botón para acceder a este contenido:
Jacob Sierra Díaz y Alti
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