[email protected]@uab.es 11
Meta-análisisMeta-análisis
[email protected]@uab.es 22
DefiniciónDefiniciónEl meta-análisis es unaEl meta-análisis es una revisión sistemáticarevisión sistemática de un de un gran númerogran número de estudiosde estudios queque utilizautiliza métodos métodos estadísticosestadísticos parapara combinar, sintetizar e integrarcombinar, sintetizar e integrar la información de variosla información de varios estudios independientesestudios independientes que son considerados por el análista como que son considerados por el análista como ““combinablescombinables””
Adaptado de:Adaptado de:- Glass GV. Primary and Meta-analysis of research. Educational Researcher 1976;5:3-8.- Huque MF. Experiences with meta-analysis in NDA submissions. Proc
Biopharmaceutical Section of the American Statistical Association 1988;28-33.- Cook DJ, Sackett DL, Spitzer WO. Methodologic guidelines for systematic
reviews of randomized control trials in health care from the Potsdam consultation meta-analysis. J Clin Epidemiol 1995;48:168-71.
- D ’Agostino RB, Weintraub M. Meta-analysis: a method for sythesizing research. Clin Pharmacol Ther 1995; 58:605-616.
[email protected]@uab.es 33
OBJETIVOSOBJETIVOS
Conclusión:Conclusión:– Ganancia en precisiónGanancia en precisión– Comparación crítica de los resultadosComparación crítica de los resultados– Diferencias en magnitud o sentidoDiferencias en magnitud o sentido– Posibilidad de generalizarPosibilidad de generalizar
[email protected]@uab.es 44
EVOLUCIÓN DEL USO DEL MÉTODO META-ANALÍTICOEVOLUCIÓN DEL USO DEL MÉTODO META-ANALÍTICO
Ratio articulos/mes
0,0005,000
10,00015,00020,00025,00030,00035,00040,000
1950-1959
1960-1969
1970-1979
1980-1984
1985-1989
1990-1992
(Junio)
1992(Julio)-1995
Ratio articulos/mes
[email protected]@uab.es 55
CARACTERÍSTICASCARACTERÍSTICAS Datos:Datos:
– Tipos de medida de los efectosTipos de medida de los efectos– Escalas de medidaEscalas de medida– Extensión de la informaciónExtensión de la información
Datos originalesDatos originales Estadísticos de resumenEstadísticos de resumen Estimación del efecto y errores estándarEstimación del efecto y errores estándar Valores de significaciónValores de significación
[email protected]@uab.es 66
CARACTERÍSTICASCARACTERÍSTICAS
No independencia de los No independencia de los estudios estudios – Tiempo: momento en que se realiza el Tiempo: momento en que se realiza el
estudioestudio– Centro o investigadorCentro o investigador– Múltiple publicación de los resultadosMúltiple publicación de los resultados– Mismos sujetos (en distintos estudios)Mismos sujetos (en distintos estudios)
[email protected]@uab.es 77
Ventajas y limitacionesVentajas y limitaciones
VentajasVentajasConsideración sistemática (evaluación no Consideración sistemática (evaluación no
sesgada)sesgada)Cuantificación de los resultadosCuantificación de los resultadosAumento de precisión de los resultadosAumento de precisión de los resultadosMayor capacidad de estudiar efectos en Mayor capacidad de estudiar efectos en
subgrupossubgruposMayor facilidad para evaluar las Mayor facilidad para evaluar las
discrepancias entre estudiosdiscrepancias entre estudiosMayor generalización de las conclusionesMayor generalización de las conclusiones
[email protected]@uab.es 88
Ventajas y limitacionesVentajas y limitaciones
Limitaciones:Limitaciones:La calidad está limitada por los estudios La calidad está limitada por los estudios
individualesindividualesDificultad para establecer los criterios de Dificultad para establecer los criterios de
inclusióninclusiónSesgo de selección (publicación, lengua, Sesgo de selección (publicación, lengua,
calidad ...)calidad ...)
[email protected]@uab.es 99
Análisis de la Análisis de la heterogeneidadheterogeneidad
Respuesta a la siguiente pregunta:Respuesta a la siguiente pregunta:¿SON COMBINABLES LOS ESTUDIOS?¿SON COMBINABLES LOS ESTUDIOS?
Pruebas de homogeneidad de los resultados de los Pruebas de homogeneidad de los resultados de los estudios individuales:estudios individuales:-- Prueba ji-cadrado Q de CochranPrueba ji-cadrado Q de Cochran-- Prueba ji-cuadrado de Breslow-DayPrueba ji-cuadrado de Breslow-Day
Las pruebas de homogeneidad tienen baja potencia Las pruebas de homogeneidad tienen baja potencia para detectar la heterogeneidadpara detectar la heterogeneidad
Un valor p de la prueba de homogeneidad 0.10, Un valor p de la prueba de homogeneidad 0.10, sugiere heterogeneidad entre estudios y, por tanto, sugiere heterogeneidad entre estudios y, por tanto, podría no ser válido combinar los estudiospodría no ser válido combinar los estudios
[email protected]@uab.es 1010
Egger et al. Systematic reviews in health care. London: BMJ books, 2001.
[email protected]@uab.es 1111
Magnitud del efecto (1)Magnitud del efecto (1) Los métodos estadísticos utilizados para estimar Los métodos estadísticos utilizados para estimar
el tamaño del efecto global de diferentes estudios el tamaño del efecto global de diferentes estudios se basan ense basan en Modelos de Efectos Fijos y Efectos Modelos de Efectos Fijos y Efectos AleatoriosAleatorios
LosLos Modelos de Efectos FijosModelos de Efectos Fijos asumen un efecto asumen un efecto constante del tratamiento entre estudios, es decir, constante del tratamiento entre estudios, es decir, los tamaños de los efectos entre estudios son los tamaños de los efectos entre estudios son homogéneos o similares.homogéneos o similares.-- Los diferentes estudios pertenecen a una misma Los diferentes estudios pertenecen a una misma
poblaciónpoblación-- Consideran la variabilidad intra-estudioConsideran la variabilidad intra-estudio
[email protected]@uab.es 1212
Magnitud del efecto (2)Magnitud del efecto (2) LosLos Modelos de Efectos AleatoriosModelos de Efectos Aleatorios consideran que consideran que
existe una variación entre estudiosexiste una variación entre estudios-- Los estudios provienen de poblaciones diferentesLos estudios provienen de poblaciones diferentes-- Consideran la variabilidad intra e inter-estudioConsideran la variabilidad intra e inter-estudio
[email protected]@uab.es 1313
Magnitud del efecto (3)Magnitud del efecto (3) Ninguno de los dos modelos se puede considerarNinguno de los dos modelos se puede considerar
““correctocorrecto””::
-- Si los estudios son homogéneosSi los estudios son homogéneosLa elección entre un modelo de efectos fijos La elección entre un modelo de efectos fijos y efectos aleatorios no es importante, ya que los y efectos aleatorios no es importante, ya que los resultados serán idénticosresultados serán idénticos
-- Si los estudios no son homogéneosSi los estudios no son homogéneosEs más apropiado elegir un modelo de efectos Es más apropiado elegir un modelo de efectos aleatoriosaleatorios
Los modelos de efectos fijos y efectos aleatorios Los modelos de efectos fijos y efectos aleatorios utilizan diferentes métodos estadísticos para utilizan diferentes métodos estadísticos para combinarlos resultadoscombinarlos resultados
[email protected]@uab.es 1414
Magnitud del efecto (4)Magnitud del efecto (4)
Efectos fijos
Efectos aleatorios
Método Efecto Método Efecto
V. Cualit. Mantel-Haenszel OR, RR DerSimonian- Laird
Ratios y Diferencias
Peto OR
Basado en la varianza general
Ratios y diferencias
V. Cuantit. Diferencias tipificadas entre
medias
Cuantitativas
Diferencias tipificadas
entre medias
Cuantitativas
[email protected]@uab.es 1515
Unbiased Hedges’ g estimateUnbiased Hedges’ g estimate
Corrections for small sample size will be made.Corrections for small sample size will be made.
ce
14
31
m
Jm
94
31
14
31
ee nng
mgd
2 ec nnm
[email protected]@uab.es 1616
Effect size interpretationEffect size interpretation
Since effect sizes are non-dimensional Since effect sizes are non-dimensional measurements (no units), some measurements (no units), some conventions have been proposedconventions have been proposed[1],,[2]: : – small≈0.20,small≈0.20,– medium≈0.50 medium≈0.50 – large≈0.80large≈0.80
– [1] Cohen, J. (1988). Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral Statistical power analysis for the behavioral sciencessciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Erlbaum. (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Erlbaum.
– [2] Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological Bulletin, 112, Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological Bulletin, 112, 155-159.155-159.
[email protected]@uab.es 1717
Análisis se sensibilidadAnálisis se sensibilidad
EFFECTS MODEL
RE
LA
TIV
E L
IVE
-BIR
TH
RA
TIO
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1.6
1.8
2.0
FIXED RANDOM FIXED RANDOM
FA
VO
UR
S C
ON
TR
OL
FA
VO
UR
S T
RE
AT
ME
NT
Homogeneity testP = 0.06 (<<0.10)
Homogeneity testP = 0.63 (>>0.10)
Data from Jeng GT et al. JAMA 1995; 274:830-836.
[email protected]@uab.es 1818
Análisis de la correlaciónAnálisis de la correlaciónCORRELATION BETWEEN THE EFFECT SIZE AND SAMPLE SIZE
SAMPLE SIZE
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1.6
1.8
2.0
2.2
2.4
100 140 180 220 260 300 340 380 420
OD
DS
RA
TIO
r2 = 0.01b = 0.0009p = 0.70
[email protected]@uab.es 1919
Análisis de la robustezAnálisis de la robustez
Análisis del Análisis del sesgo de publicaciónsesgo de publicación y/o inclusión y/o inclusión selectiva de estudios positivosselectiva de estudios positivos
Correlación entre la magnitud del efecto y Correlación entre la magnitud del efecto y el tamaño muestralel tamaño muestral de los estudios. de los estudios.
[email protected]@uab.es 2020
Los métodos utilizados para detectar la introducción Los métodos utilizados para detectar la introducción del sesgo de publicación en un meta-análisis son:del sesgo de publicación en un meta-análisis son:
– Funnel plotFunnel plot– El análisis de la asimetria del funnel plotEl análisis de la asimetria del funnel plot
Si el número de estudios incluidos en el meta-Si el número de estudios incluidos en el meta-análisis es pequeño, el funnel plot es poco útil. En análisis es pequeño, el funnel plot es poco útil. En este caso, el mejor método es comparar el tamaño este caso, el mejor método es comparar el tamaño del efecto global entre los estudios publicados y no del efecto global entre los estudios publicados y no publicadospublicados
En un meta-análisis basado en todos los estudios En un meta-análisis basado en todos los estudios originales, no es necesario analizar el sesgo de originales, no es necesario analizar el sesgo de publicaciónpublicación
Análisis del sesgo de publicación y/o Análisis del sesgo de publicación y/o inclusión selectiva de estudios positivos inclusión selectiva de estudios positivos (3)(3)
[email protected]@uab.es 2121
Funnel plotFunnel plot
Published
Unpublished
Overall OR
DEMONSTRATION OF FUNNEL PLOT
ODDS RATIO
SA
MP
LE
SIZ
E
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0
[email protected]@uab.es 2222
Funnel plotFunnel plot
Published
Overall OR
DEMONSTRATION OF FUNNEL PLOT
ODDS RATIO
SA
MP
LE
SIZ
E
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2
[email protected]@uab.es 2323
Presentación gráficaPresentación gráfica
[email protected]@uab.es 2424
Conclusiones (1)Conclusiones (1)1.1. El meta-análisis es un herramienta valida y El meta-análisis es un herramienta valida y
poderosa para la síntesis de la investigación poderosa para la síntesis de la investigación siempre y cuando se aplique de forma adecuada siempre y cuando se aplique de forma adecuada (justificación, protocolo, etc.)(justificación, protocolo, etc.)
2.2. La utilización no crítica del meta-análisis puede La utilización no crítica del meta-análisis puede llevar a conclusiones erróneas. Las principales llevar a conclusiones erróneas. Las principales críticas que se realizan a un meta-análisis son:críticas que se realizan a un meta-análisis son:
-- Sesgo de publicación y/o inclusión selectiva de Sesgo de publicación y/o inclusión selectiva de estudios positivosestudios positivos
-- Heterogeneidad entre estudiosHeterogeneidad entre estudios-- Correlación entre el tamaño del efecto y el Correlación entre el tamaño del efecto y el
tamaño de la muestratamaño de la muestra
[email protected]@uab.es 2525
Conclusiones (2)Conclusiones (2)3.3. Únicamente cuando estos problemas son Únicamente cuando estos problemas son
debidamente considerados y analizados por debidamente considerados y analizados por medio de:medio de:
-- Análisis de la asimetría del funnel plotAnálisis de la asimetría del funnel plot-- Pruebas de homogeneidadPruebas de homogeneidad-- Análisis de la correlación entre el Análisis de la correlación entre el
tamaño del efecto y el tamaño de la tamaño del efecto y el tamaño de la muestra de los estudiosmuestra de los estudios
Es posible aplicar esta técnica estadística Es posible aplicar esta técnica estadística para combinar los estudios de forma que los para combinar los estudios de forma que los resultados globales sean científicamente resultados globales sean científicamente validosvalidos
[email protected]@uab.es 2626
Meta-análisisMeta-análisisEjemploEjemplo
Ferran Torres Ferran Torres [email protected]@uab.es
[email protected]@uab.es 2727
Effects of plantago ovata husk on lipid metabolism. A meta-analysis
[email protected]@uab.es 2828
Selection of studiesSelection of studies
Identified 26 studies =>18 were valid Identified 26 studies =>18 were valid according to the predefined criteriaaccording to the predefined criteria
Excluded studies. Excluded studies. – Most of them (7 of 8) insufficient information Most of them (7 of 8) insufficient information
on descriptive statistics to calculate the on descriptive statistics to calculate the meta-analysis estimates from those studies; meta-analysis estimates from those studies;
– the other one was erroneously pre-selected the other one was erroneously pre-selected since only insoluble fiber was used in that since only insoluble fiber was used in that trial. trial.
[email protected]@uab.es 2929
Statistical issues on the results (1)Statistical issues on the results (1) Poor quality of informationPoor quality of information
withdrawals and descriptive results:withdrawals and descriptive results: Complete available descriptive data, n, mean and Complete available descriptive data, n, mean and
dispersion (SD or SE), for the baseline subtracted effect dispersion (SD or SE), for the baseline subtracted effect was found only for one study (Williams 1995). was found only for one study (Williams 1995).
– SD (or SE to derive the SD):SD (or SE to derive the SD): Estimated from baseline and final values by using Estimated from baseline and final values by using
correlation coefficients from other published data. correlation coefficients from other published data. If baseline or final SD not available: SD for the baseline If baseline or final SD not available: SD for the baseline
difference was directly imputed from other published data.difference was directly imputed from other published data. cross-over designcross-over design
– Intrasubject correlation for the estimation of the SD of the Intrasubject correlation for the estimation of the SD of the treatment differences has been ignored for the cross-over treatment differences has been ignored for the cross-over design because of (a) it was not available and (b) this is design because of (a) it was not available and (b) this is conservative since it leads to less significant results.conservative since it leads to less significant results.
[email protected]@uab.es 3131
[email protected]@uab.es 3232
[email protected]@uab.es 3434
Statistical issues on the results (3)Statistical issues on the results (3)
Heterogeneity and sensibility analysisHeterogeneity and sensibility analysis
– (a) The biggest studies have the lowest magnitude effect (a) The biggest studies have the lowest magnitude effect for Total Cholesterol, although the direction of the effect is for Total Cholesterol, although the direction of the effect is positive for all of them. positive for all of them.
– (b) There are probably some unpublished small studies (b) There are probably some unpublished small studies with negative results, although the bigger studies are with negative results, although the bigger studies are positive.positive.
=>=>
– Pooled results too heterogeneousPooled results too heterogeneous very cautious with the conclusions very cautious with the conclusions fixed effects not validfixed effects not valid
[email protected]@uab.es 3535
Meta-analysis estimationsMeta-analysis estimations
Significant effect for Significant effect for – Total Cholesterol (p<0.001)Total Cholesterol (p<0.001)– LDL (p<0.001) LDL (p<0.001)
““Marginally significant“Marginally significant“– Triglycerides (p=0.213 but p=0.021 for Triglycerides (p=0.213 but p=0.021 for
the fixed effect approach) the fixed effect approach) No effect:No effect:
– HDL (p=0.886 and p=0.178 for the fixed HDL (p=0.886 and p=0.178 for the fixed effect approach)effect approach)
[email protected]@uab.es 3636
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
-0.80 ( -0.93 , -0.68 )
Study
ANDERSON 1988 BELL 1989 BELL 1990 LEVIN 1990 NEAL 1990
ANDERSON 1991 ANDERSON 1992 EVERSON 1992
SPRECHER 1993 SPRECHERON 1993
MACIEJKO 1994 SUMMERBELL 1994
WOLEVER 1994 WILLIAMS 1995
WEINGAND 1997 MACMAHON 1998 MACMAHON 1998
RODRIGUEZ-MORAN 1998 ANDERSON 1999
Pooled(fixed effects)
Fibern: mean(SD)
13: -0.940(0.152) 40: -0.250(0.072) 19: -0.340(0.151) 30: -0.337(0.119) 27: -0.510(0.529) 27: -0.520(0.363) 21: -0.550(0.416) 20: -0.363(0.565) 59: -0.337(0.407) 20: 0.070(0.447) 18: -0.810(0.177) 19: -0.450(0.159) 18: -0.290(0.407) 26: -0.544(0.133) 23: -0.180(0.407)101: -0.670(0.407) 91: -0.700(0.407) 62: -0.673(0.169) 14: -0.119(0.407)
n=522
Controln: mean(SD)
13: -0.230(0.320) 35: 0.010(0.219) 19: -0.020(0.242) 28: 0.052(0.179) 27: -0.070(0.364) 25: -0.240(0.133) 23: 0.000(0.225) 20: -0.130(0.134) 59: -0.018(0.407) 20: 0.080(0.358) 18: -0.620(1.169) 18: -0.170(0.296) 18: 0.270(0.407) 24: -0.299(0.177) 23: 0.080(0.407) 37: -0.610(0.407) 37: -0.610(0.407) 63: -0.440(0.746) 15: 0.372(0.407)
n= 648
Fiber vs Placebo effect in lipid reduction. Total CholesterolHedges unbiased g, Fixed effects
Fiber better Control better
Estimates with 95% confidence intervals
Absolute Baseline Reduction
[email protected]@uab.es 3737
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
-1.01 ( -1.31 , -0.70 )
Study
ANDERSON 1988 BELL 1989 BELL 1990 LEVIN 1990 NEAL 1990
ANDERSON 1991 ANDERSON 1992 EVERSON 1992
SPRECHER 1993 SPRECHERON 1993
MACIEJKO 1994 SUMMERBELL 1994
WOLEVER 1994 WILLIAMS 1995
WEINGAND 1997 MACMAHON 1998 MACMAHON 1998
RODRIGUEZ-MORAN 1998 ANDERSON 1999
Pooled(random effects)
Fibern: mean(SD)
13: -0.940(0.152) 40: -0.250(0.072) 19: -0.340(0.151) 30: -0.337(0.119) 27: -0.510(0.529) 27: -0.520(0.363) 21: -0.550(0.416) 20: -0.363(0.565) 59: -0.337(0.407) 20: 0.070(0.447) 18: -0.810(0.177) 19: -0.450(0.159) 18: -0.290(0.407) 26: -0.544(0.133) 23: -0.180(0.407)101: -0.670(0.407) 91: -0.700(0.407) 62: -0.673(0.169) 14: -0.119(0.407)
n=522
Controln: mean(SD)
13: -0.230(0.320) 35: 0.010(0.219) 19: -0.020(0.242) 28: 0.052(0.179) 27: -0.070(0.364) 25: -0.240(0.133) 23: 0.000(0.225) 20: -0.130(0.134) 59: -0.018(0.407) 20: 0.080(0.358) 18: -0.620(1.169) 18: -0.170(0.296) 18: 0.270(0.407) 24: -0.299(0.177) 23: 0.080(0.407) 37: -0.610(0.407) 37: -0.610(0.407) 63: -0.440(0.746) 15: 0.372(0.407)
n= 648
Fiber vs Placebo effect in lipid reduction. Total CholesterolHedges unbiased g, Random effects
Fiber better Control better
Estimates with 95% confidence intervals
Absolute Baseline Reduction
[email protected]@uab.es 3838
-1.0 -0.7 -0.4 -0.1 0.1 0.3 0.5 0.7 0.9
-0.31 ( -0.37 , -0.24 )
Study
ANDERSON 1988 BELL 1989 BELL 1990 LEVIN 1990 NEAL 1990
ANDERSON 1991 ANDERSON 1992 EVERSON 1992
SPRECHER 1993 SPRECHERON 1993
MACIEJKO 1994 SUMMERBELL 1994
WOLEVER 1994 WILLIAMS 1995
WEINGAND 1997 MACMAHON 1998 MACMAHON 1998
RODRIGUEZ-MORAN 1998 ANDERSON 1999
Pooled(random effects)
Fibern: mean(SD)
13: -0.940(0.152) 40: -0.250(0.072) 19: -0.340(0.151) 30: -0.337(0.119) 27: -0.510(0.529) 27: -0.520(0.363) 21: -0.550(0.416) 20: -0.363(0.565) 59: -0.337(0.407) 20: 0.070(0.447) 18: -0.810(0.177) 19: -0.450(0.159) 18: -0.290(0.407) 26: -0.544(0.133) 23: -0.180(0.407)101: -0.670(0.407) 91: -0.700(0.407) 62: -0.673(0.169) 14: -0.119(0.407)
n=522
Controln: mean(SD)
13: -0.230(0.320) 35: 0.010(0.219) 19: -0.020(0.242) 28: 0.052(0.179) 27: -0.070(0.364) 25: -0.240(0.133) 23: 0.000(0.225) 20: -0.130(0.134) 59: -0.018(0.407) 20: 0.080(0.358) 18: -0.620(1.169) 18: -0.170(0.296) 18: 0.270(0.407) 24: -0.299(0.177) 23: 0.080(0.407) 37: -0.610(0.407) 37: -0.610(0.407) 63: -0.440(0.746) 15: 0.372(0.407)
n= 648
Fiber vs Placebo effect in lipid reduction. Total CholesterolDifference of means (mmol/L), Random effects
Fiber better Control better
Estimates with 95% confidence intervals
Absolute Baseline Reduction
[email protected]@uab.es 3939
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
-0.03 ( -0.39 , 0.33 )
Study
ANDERSON 1988
BELL 1989
BELL 1990
LEVIN 1990
NEAL 1990 ANDERSON 1991
ANDERSON 1992
EVERSON 1992
SPRECHER 1993 SPRECHERON 1993
MACIEJKO 1994
SUMMERBELL 1994 WOLEVER 1994
WILLIAMS 1995
WEINGAND 1997
RODRIGUEZ-MORAN 1998
ANDERSON 1999
Pooled(random effects)
Fibern: mean(SD)
13: -0.090(0.042)
40: 0.050(0.066)
19: -0.020(0.080)
30: 0.026(0.168)
27: 0.060(0.168) 27: -0.020(0.099)
21: -0.020(0.057)
20: 0.026(0.100)
59: -0.026(0.055) 20: -0.020(0.224)
18: 0.130(0.154)
19: -0.010(0.070) 18: -0.040(0.030)
26: 0.106(0.094)
23: 0.055(0.168)
62: 0.440(0.454)
14: 0.005(0.168)
n=448
Controln: mean(SD)
13: -0.090(0.141)
35: 0.030(0.058)
19: -0.020(0.072)
28: 0.078(0.168)
27: 0.140(0.168) 25: 0.000(0.072)
23: -0.010(0.024)
20: 0.000(0.094)
59: -0.013(0.059) 20: -0.040(0.134)
18: 0.130(0.120)
18: 0.070(0.085) 18: 0.040(0.030)
24: 0.039(0.031)
23: -0.185(0.168)
63: 0.078(0.044)
15: 0.017(0.168)
n=456
Fiber vs Placebo effect in lipid reduction. HDLHedges unbiased g, Random effects
Control better Fiber better
Estimates with 95% confidence intervals
Absolute Baseline Reduction
[email protected]@uab.es 4040
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
-1.02 ( -1.36 , -0.69 )
Study
ANDERSON 1988 BELL 1989 BELL 1990 LEVIN 1990 NEAL 1990
ANDERSON 1991 ANDERSON 1992 EVERSON 1992
SPRECHER 1993 SPRECHERON 1993
MACIEJKO 1994 SUMMERBELL 1994
WOLEVER 1994 WILLIAMS 1995
WEINGAND 1997 MACMAHON 1998 MACMAHON 1998
RODRIGUEZ-MORAN 1998 ANDERSON 1999
Pooled(random effects)
Fibern: mean(SD)
13: -0.840(0.264) 40: -0.310(0.081) 19: -0.160(0.100) 30: -0.337(0.224) 27: -0.480(0.448) 27: -0.590(0.283) 21: -0.560(0.385) 20: -0.389(0.372) 59: -0.332(0.096) 20: 0.040(0.358) 18: -1.090(0.216) 19: -0.440(0.194) 18: -0.260(0.016) 26: -0.613(0.093) 23: -0.320(0.427)101: -0.630(0.427) 91: -0.710(0.427) 62: -0.725(0.427) 14: -0.179(0.427)
n=522
Controln: mean(SD)
13: -0.110(0.321) 35: 0.000(0.232) 19: -0.140(0.252) 28: -0.104(0.144) 27: -0.140(0.523) 25: -0.200(0.147) 23: -0.130(0.211) 20: -0.130(0.099) 59: -0.057(0.200) 20: -0.060(0.358) 18: -0.850(0.941) 18: -0.250(0.261) 18: 0.280(0.316) 24: -0.221(0.238) 23: -0.020(0.427) 37: -0.580(0.427) 37: -0.580(0.427) 63: -0.440(0.427) 15: 0.281(0.427)
n=648
Fiber vs Placebo effect in lipid reduction. LDLHedges unbiased g, Random effects
Fiber better Control better
Estimates with 95% confidence intervals
Absolute Baseline Reduction
[email protected]@uab.es 4141
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
-0.88 ( -1.01 , -0.75 )
Study
ANDERSON 1988 BELL 1989 BELL 1990 LEVIN 1990 NEAL 1990
ANDERSON 1991 ANDERSON 1992 EVERSON 1992
SPRECHER 1993 SPRECHERON 1993
MACIEJKO 1994 SUMMERBELL 1994
WOLEVER 1994 WILLIAMS 1995
WEINGAND 1997 MACMAHON 1998 MACMAHON 1998
RODRIGUEZ-MORAN 1998 ANDERSON 1999
Pooled(fixed effects)
Fibern: mean(SD)
13: -0.840(0.264) 40: -0.310(0.081) 19: -0.160(0.100) 30: -0.337(0.224) 27: -0.480(0.448) 27: -0.590(0.283) 21: -0.560(0.385) 20: -0.389(0.372) 59: -0.332(0.096) 20: 0.040(0.358) 18: -1.090(0.216) 19: -0.440(0.194) 18: -0.260(0.016) 26: -0.613(0.093) 23: -0.320(0.427)101: -0.630(0.427) 91: -0.710(0.427) 62: -0.725(0.427) 14: -0.179(0.427)
n=522
Controln: mean(SD)
13: -0.110(0.321) 35: 0.000(0.232) 19: -0.140(0.252) 28: -0.104(0.144) 27: -0.140(0.523) 25: -0.200(0.147) 23: -0.130(0.211) 20: -0.130(0.099) 59: -0.057(0.200) 20: -0.060(0.358) 18: -0.850(0.941) 18: -0.250(0.261) 18: 0.280(0.316) 24: -0.221(0.238) 23: -0.020(0.427) 37: -0.580(0.427) 37: -0.580(0.427) 63: -0.440(0.427) 15: 0.281(0.427)
n=648
Fiber vs Placebo effect in lipid reduction. LDLHedges unbiased g, Fixed effects
Fiber better Control better
Estimates with 95% confidence intervals
Absolute Baseline Reduction
[email protected]@uab.es 4242
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
-0.15 ( -0.39 , 0.09 )
Study
ANDERSON 1988
BELL 1989
BELL 1990
LEVIN 1990
NEAL 1990
ANDERSON 1991
ANDERSON 1992
EVERSON 1992
SPRECHER 1993
SPRECHERON 1993
MACIEJKO 1994
WILLIAMS 1995
WEINGAND 1997
RODRIGUEZ-MORAN 1998
ANDERSON 1999
Pooled(random effects)
Fibern: mean(SD)
13: -0.210(0.058)
40: 0.030(0.302)
19: -0.135(0.214)
30: -0.011(0.320)
27: -0.240(0.293)
27: 0.200(0.516)
21: 0.080(0.455)
20: 0.102(0.630)
59: 0.006(0.308)
20: 0.240(0.805)
18: 0.450(1.008)
26: -0.142(0.249)
23: 0.002(0.781)
62: -0.554(0.781)
14: 0.165(0.781)
n=412
Controln: mean(SD)
13: 0.190(0.479)
35: -0.050(0.102)
19: 0.030(0.201)
28: 0.000(0.088)
27: -0.140(0.313)
25: -0.120(0.185)
23: 0.300(0.791)
20: 0.000(0.224)
59: 0.150(0.345)
20: 0.920(1.163)
18: 0.410(0.351)
24: -0.232(0.137)
23: 0.002(0.781)
63: -0.181(0.781)
15: 0.342(0.781)
n=419
Fiber vs Placebo effect in lipid reduction. TriglyceridesHedges unbiased g, Random effects
Fiber better Control better
Estimates with 95% confidence intervals
Absolute Baseline Reduction
[email protected]@uab.es 4343
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
-0.16 ( -0.30 , -0.02 )
Study
ANDERSON 1988
BELL 1989
BELL 1990
LEVIN 1990
NEAL 1990
ANDERSON 1991
ANDERSON 1992
EVERSON 1992
SPRECHER 1993
SPRECHERON 1993
MACIEJKO 1994
WILLIAMS 1995
WEINGAND 1997
RODRIGUEZ-MORAN 1998
ANDERSON 1999
Pooled(fixed effects)
Fibern: mean(SD)
13: -0.210(0.058)
40: 0.030(0.302)
19: -0.135(0.214)
30: -0.011(0.320)
27: -0.240(0.293)
27: 0.200(0.516)
21: 0.080(0.455)
20: 0.102(0.630)
59: 0.006(0.308)
20: 0.240(0.805)
18: 0.450(1.008)
26: -0.142(0.249)
23: 0.002(0.781)
62: -0.554(0.781)
14: 0.165(0.781)
n=412
Controln: mean(SD)
13: 0.190(0.479)
35: -0.050(0.102)
19: 0.030(0.201)
28: 0.000(0.088)
27: -0.140(0.313)
25: -0.120(0.185)
23: 0.300(0.791)
20: 0.000(0.224)
59: 0.150(0.345)
20: 0.920(1.163)
18: 0.410(0.351)
24: -0.232(0.137)
23: 0.002(0.781)
63: -0.181(0.781)
15: 0.342(0.781)
n=419
Fiber vs Placebo effect in lipid reduction. TriglyceridesHedges unbiased g, Fixed effects
Fiber better Control better
Estimates with 95% confidence intervals
Absolute Baseline Reduction
[email protected]@uab.es 4545
Group P value
Hedges’ g estimator (random)
95% Lower Limit
95% Upper Limit
Main pooled effect 0.000 -1.007 -1.311 -0.703 Type of fiber
Fiber food supplement compound 0.000 -1.134 -1.561 -0.707 Diet or Cereals supplements 0.000 -0.869 -1.313 -0.426
Duration of fiber Intake <=4 weeks 0.310 -0.670 -1.966 0.625 >4 to <=8 weeks 0.000 -1.171 -1.539 -0.803 >8 weeks 0.024 -0.672 -1.255 -0.088
Daily dose < 5 G/d 0.939 -0.024 -0.644 0.596 >= 5 to 10 G/d 0.005 -0.908 -1.542 -0.275 >10 G/d 0.000 -1.123 -1.477 -0.769
Population Non Adults 0.303 -0.786 -2.282 0.711 Adults 0.000 -1.032 -1.350 -0.714
Year of publication 1988-1990 0.000 -1.807 -2.418 -1.196 1991-1993 0.001 -0.786 -1.234 -0.338 1994-1997 0.000 -0.971 -1.456 -0.486 >=1998 0.016 -0.370 -0.673 -0.068
CholesterolCholesterol
[email protected]@uab.es 4747
Meta-análisisMeta-análisisEjemploEjemplo
Ferran Torres Ferran Torres [email protected]@uab.es
[email protected]@uab.es 4848
ExampleExample
Fleiss JL The statistical basis of meta-analysis. Fleiss JL The statistical basis of meta-analysis. Statistical Methods in Medical research 1993; 2: Statistical Methods in Medical research 1993; 2: 121-145.121-145.
Results of seven placebo-controlled randomised Results of seven placebo-controlled randomised studies of the effect of aspirin in preventing death studies of the effect of aspirin in preventing death after myocardial infarctionafter myocardial infarction
[email protected]@uab.es 4949
StudyAAS Placebo AAS Placebo
MRC-1 49 67 615 624CDP 44 64 758 771MRC-2 102 126 832 850GASP 32 38 317 309PARIS 85 104 810 812AMIS 246 219 2267 2257ISIS-2 1570 1720 8587 8600
deaths Total patients
Studies of aspirin in myocardial infarction
[email protected]@uab.es 5050
Study OR y=ln(OR) se{lnOR} w Prop weightMRC-1 0.72 0.49 1.06 -0.33 0.19 26.3 2.9%CDP 0.68 0.46 1.01 -0.38 0.20 25.1 2.8%MRC-2 0.80 0.61 1.06 -0.22 0.14 49.3 5.4%GASP 0.80 0.49 1.32 -0.22 0.25 15.6 1.7%PARIS 0.79 0.54 1.16 -0.23 0.19 27.1 3.0%AMIS 1.13 0.94 1.37 0.12 0.10 104.3 11.4%ISIS-2 0.90 0.83 0.97 -0.11 0.04 665.1 72.9%
95% CI
8.910 iw3.99yw ii Pooled estimate of ln(OR) =
OR = 0.90 (0.84 0.96)
11.08.910
3.99
Meta-analysis of Aspirin trials
[email protected]@uab.es 5151
Graphical representationGraphical representation
[email protected]@uab.es 5252
Study OR y=ln(OR) se{lnOR} w Prop weightMRC-1 0.72 0.49 1.06 -0.33 0.19 26.3 2.9%CDP 0.68 0.46 1.01 -0.38 0.20 25.1 2.8%MRC-2 0.80 0.61 1.06 -0.22 0.14 49.3 5.4%GASP 0.80 0.49 1.32 -0.22 0.25 15.6 1.7%PARIS 0.79 0.54 1.16 -0.23 0.19 27.1 3.0%AMIS 1.13 0.94 1.37 0.12 0.10 104.3 11.4%ISIS-2 0.90 0.83 0.97 -0.11 0.04 665.1 72.9%
95% CI
Fixed OR = 0.90 (0.84 0.96)
Study OR y=ln(OR) var Prop weightMRC-1 0.72 0.46 1.10 -0.33 0.05 8.0%CDP 0.68 0.43 1.05 -0.38 0.05 8.0%MRC-2 0.80 0.57 1.12 -0.22 0.03 13.0%GASP 0.80 0.46 1.36 -0.22 0.07 5.0%PARIS 0.79 0.52 1.20 -0.23 0.05 9.0%AMIS 1.13 0.86 1.48 0.12 0.02 21.0%ISIS-2 0.90 0.72 1.10 -0.11 0.01 36.0%
95% CI
Random OR= 0.88 95%CI : (0.77 ; 0.99)
[email protected]@uab.es 5353
[email protected]@uab.es 5454
[email protected]@uab.es 5555
[email protected]@uab.es 5656
10.4%-14.2% = 3.8%
[email protected]@uab.es 5757
Meta-análisisMeta-análisisNormativasNormativas
Ferran Torres Ferran Torres [email protected]@uab.es
[email protected]@uab.es 5858
Guias y NormativasGuias y Normativas ICH - E9: Statistical Principles for Clinical Trials ICH - E9: Statistical Principles for Clinical Trials
Note for Guidance on Statistical Principles for Note for Guidance on Statistical Principles for Clinical Trials. CMP/ICH/363/96. September 1998Clinical Trials. CMP/ICH/363/96. September 1998
CPMP/EWP/2330/99: Validity and Interpretation of CPMP/EWP/2330/99: Validity and Interpretation of Pooled Analyses, and one Pivotal studyPooled Analyses, and one Pivotal study
The Potsdam International Consultation on Meta-The Potsdam International Consultation on Meta-analysis Potsdam, Germany, March 1994analysis Potsdam, Germany, March 1994
Preferred Reporting Items for Systematic Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses: The PRISMA Reviews and Meta-Analyses: The PRISMA Statement. Statement. http://www.prisma-statement.org/http://www.prisma-statement.org/
QUORUM. Statement. QUORUM. Statement. Lancet 1999; 354: 1896-1900.