Extracción de datos para metaanálisis:cuando desenlaces idénticos en apariencia son distintos

Si la tabla de extracción de una revisión corriente es una lista de información de cada estudio, la de un metaanálisis tiene una misión más estricta: debe contener números que se correspondan de verdad, porque son la materia prima de la combinación.

Así que cada celda lleva una pregunta implícita: ¿este valor es realmente comparable con los valores de la misma columna en los demás estudios? Desglosamos esa pregunta en cinco verificaciones.

Dos estudios pueden reportar «mortalidad» y querer decir cosas distintas: por todas las causas o específica de la enfermedad. Dos desenlaces de «mejoría» medidos con escalas diferentes tampoco pueden combinarse.

Extrae de los Métodos cómo definió cada estudio su desenlace y pon las definiciones lado a lado. Empareja definiciones, no etiquetas: ese es el primer paso de la verificación.

«Desenlace postratamiento» significa algo distinto a las 4 semanas que al año.

Da siempre a los puntos temporales su propia columna y decidan en equipo en qué punto combinar (o si analizar los puntos por separado). La información temporal tiende a estar dispersa por el texto; a veces solo aparece en el eje x de una figura. Revisa también todas las figuras y tablas.

La composición de los grupos de intervención y control también necesita una verificación de correspondencia. Un estudio donde «control = placebo» y otro donde «control = atención habitual» están haciendo comparaciones distintas.

Registrar aquí los rangos de dosis y las duraciones rinde después, cuando explores la heterogeneidad y discutas los subgrupos.

El denominador detrás de un valor cambia según provenga de un análisis por intención de tratar (ITT), de un análisis por protocolo o solo de quienes completaron el estudio; y dentro de un mismo estudio, el denominador puede cambiar de una tabla a otra.

Registra de qué población de análisis salió cada valor, junto con el número de la tabla de origen. Un simple «Tabla 3, ITT» ahorra tiempo real en la verificación y la revisión por pares. Acuerden de antemano, como equipo, una política de denominadores.

Por último, el formato estadístico. ¿El valor reportado es una diferencia de medias o una razón? ¿La dispersión es una DE (desviación estándar), un EE (error estándar) o un intervalo de confianza?

Confundir la DE con el EE es el clásico error grave de la extracción en metaanálisis. Convertir entre formatos implica juicio estadístico, así que no intentes las conversiones por tu cuenta: consulta con un estadístico o con tu director.

Una extracción organizada en torno a estas cinco verificaciones también puede empezar con un borrador de IA. Pídele que «extraiga de este artículo la definición del desenlace, el punto temporal, las definiciones de los grupos, la población de análisis y el tamaño del efecto en este formato» y la primera pasada de la tabla se arma rápido.

Pero como estos valores alimentan la combinación, la verificación cubre todos los puntos de datos, contra el texto original, las figuras, las tablas y los suplementos. El borrador de IA es solo la jugada de apertura, nunca un sustituto de la verificación. Cuando encuentres un error, corrige el borrador y márcalo como verificado.

En Paperfy, el resumen de IA, las figuras y el PDF original de cada artículo incluido comparten una página, así que rehacer el camino de «dónde miraste en la fuente» a lo largo de las cinco verificaciones es rápido.

El resumen se edita a mano, así que puedes añadir a la página del artículo notas confirmadas: «Desenlace: mortalidad por todas las causas (Métodos, p. 4) / Punto temporal: 12 meses / Denominador: ITT (Tabla 2)». Cuando la duda golpee durante la combinación, esa capa de notas entre la tabla de extracción y el texto original recorta drásticamente el tiempo de recuperación.