Diferencias medias estandarizadas: no tan estandarizadas después de todo

Área de la Ciencia:

• Estadísticas biológicas
• Metodología de la investigación médica

Sus antecedentes:

• Las diferencias medias estandarizadas (SMD), como la d de Cohen y la g de Hedges, son comunes en los metanálisis, pero son sensibles a la variabilidad dentro del estudio.
• Esta sensibilidad puede distorsionar las estimaciones del tamaño del efecto individual e impactar en los hallazgos metaanalíticos generales.

Objetivo del estudio:

• Introducir diferencias medias estandarizadas armonizadas (HSMD) como un nuevo marco de análisis de sensibilidad.
• Evaluar y abordar las distorsiones en los tamaños de efecto del metanálisis causadas por la variabilidad de la muestra dentro del estudio.
• Mejorar la exhaustividad de la síntesis metaanalítica.

Principales métodos:

• Armonizar la variabilidad relativa dentro de los estudios utilizando el coeficiente de variación (CV) para establecer puntos de referencia empíricos.
• Se recalcularán las DME bajo supuestos de variabilidad coherentes.
• Aplicar el marco HSMD a los datos metaanalíticos para evaluar la influencia de las desviaciones estándar específicas del estudio.

Principales resultados:

• Demostrar en qué medida los tamaños de los efectos originales y los resultados agrupados están influenciados por la variabilidad inicial de la estandarización.
• Cuantificar el impacto de la variabilidad dentro del estudio en los resultados metaanalíticos.
• Mostrar la capacidad del marco para incorporar estudios que carecen de métricas de variabilidad reportadas.

Conclusiones:

• Los HSMD proporcionan un método sólido para evaluar la sensibilidad a la variabilidad dentro del estudio en los metanálisis.
• Este nuevo marco mejora la fiabilidad de la estimación del tamaño del efecto y las conclusiones metaanalíticas.
• El enfoque HSMD mejora la síntesis metaanalítica al acomodar diversos datos del estudio.