Integrando Resultados Científicos: Meta-análisis Aplicado con R.

Date:

June 29 to July 3. MORNING: 9 to 12h.

Instructor

Aurelio Tobias

Aurelio Tobías es Diplomado en Estadística por la Universitat Politècnica de Catalunya, Licenciado en Ciencias y Técnicas Estadísticas por la Universidad Carlos III de Madrid y Doctor en Epidemiología y Salud Pública por la Universidad Autónoma de Madrid (UAM). Actualmente es Investigador Científico en el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) en Barcelona e Investigador Visitante en la School of Tropical Medicine and Global Health de la Universidad de Nagasaki, en Japón. Cuenta con una amplia experiencia en métodos de síntesis cuantitativa, metaanálisis y revisiones sistemáticas, habiendo contribuido en diversos proyectos y grupos de expertos de la Organización Mundial de la Salud en este tema. Su trayectoria de más de dos décadas en epidemiología ambiental y estadística aplicada, junto con su trabajo en análisis reproducible con R, le permite ofrecer una formación rigurosa, práctica y alineada con las necesidades actuales de la investigación en salud y ciencias sociales.

Language

Català, Castellano

Description

El meta-análisis es la herramienta estadística fundamental para sintetizar evidencia científica procedente de múltiples estudios independientes. En un contexto en el que la literatura científica crece de forma exponencial, la capacidad de integrar resultados, evaluar su coherencia y producir estimaciones robustas es esencial para la toma de decisiones en salud pública, epidemiología, ciencias sociales, economía y numerosas disciplinas aplicadas. Este curso ofrece una introducción práctica y completa al meta-análisis, desde los fundamentos conceptuales hasta la implementación mediante el software R. A través de ejemplos reales y actividades guiadas, se presentarán las principales técnicas para combinar estimaciones, evaluar la heterogeneidad, explorar fuentes de variabilidad, detectar sesgos y comunicar resultados de manera rigurosa y reproducible. El enfoque es aplicado y orientado a personas que deseen incorporar el meta-análisis como herramienta habitual en su trabajo de investigación o evaluación científica.

Course goals

El curso tiene como objetivo ofrecer una visión completa y aplicada del meta-análisis, capacitando a los participantes para combinar resultados mediante modelos de efectos fijos y aleatorios en R, evaluar la heterogeneidad y los sesgos, y trabajar dentro de un flujo reproducible utilizando las librerías especializadas meta y metafor. Además, se introducirán las comparaciones indirectas y los principios esenciales del metaanálisis en red, empleando la librería netmeta para integrar múltiples intervenciones. Los participantes podrán desarrollar, interpretar y comunicar meta-análisis completos, incluyendo enfoques de síntesis directa, indirecta y en red, con rigor metodológico y claridad expositiva.

Course contents

• Introducción

  • Resumiendo la literatura científica

  • Campos de aplicación del meta-análisis

• ¿Qué resultados podemos combinar?

  • Medidas de frecuencia y de asociación

  • Preparación de datos para meta-análisis

• Modelos estadísticos de síntesis de resultados

  • Modelo de efectos fijos y de efectos aleatorios

  • Intervalos de confianza y de predicción

• Análisis de la heterogeneidad

  • Pruebas de heterogeneidad 

  • Meta-análisis de subgrupos y meta-regresión

• Sesgos en el meta-análisis

  • Sesgos en la revisión y en el análisis

  • Técnicas gráficas y estadísticas de evaluación

• Comparaciones indirectas y metaanálisis en red (NMA)

  • Tipos de comparaciones: directas, indirectas y mixtas

  • Estructuras de redes de evidencia y asunciones para NMA

  • Modelos de consistencia e inconsistencia y ranking de intervenciones

Prerequisites

Es aconsejable que los participantes tengan conocimientos básicos de R y R-Studio, o experiencia en el uso de cualquier otro programa estadístico.

Targeted at

Estudiantes del MEIO, estudiantes de doctorado y, en general, a investigadores interesados en la síntesis cuantitativa de resultados científicos. El curso resulta especialmente útil para quienes trabajan en áreas como epidemiología, salud pública, ciencias biomédicas, ciencias sociales u otras disciplinas que requieren integrar evidencia procedente de múltiples estudios.

Evaluation

Resolución de casos prácticos durante el desarrollo del curso.

Teaching Methodology and Activities

El curso combina sesiones teóricas seguidas de ejercicios prácticos con R para garantizar una comprensión sólida y aplicada de los conceptos. Las clases teóricas presentan los fundamentos estadísticos del meta-análisis, acompañados de ejemplos guiados paso a paso en R. Estas sesiones se complementan con actividades prácticas en las que los participantes implementarán cada técnica utilizando R con las librerías meta, metafor y netmeta.

Software requirements

R y R-Studio, con librerías meta, metafor y netmeta.