La síntesis de datos es la combinación de una forma resumida y comprensible de los resultados obtenidos en la revisión sistemática. Este resumen se puede hacer de una forma cuantitativa con apoyo estadístico, como es el caso de los metaanálisis, o bien de forma cualitativa.
El metaanálisis utiliza un enfoque estadístico para reunir los resultados de varios estudios en los que los datos son suficientemente similares, es decir, homogéneos. Si los estudios incluidos en la revisión sistemática no son similares sino heterogéneos no es posible realizar un metaanálisis, los datos se sintetizarán por medio de un proceso denominado síntesis narrativa.
| Técnica | Descripción | Ventajas | Inconvenientes |
| Texto descriptivo | Anotación coherente de los estudios: resumen organizado de las mismas características | Conserva unidos los detalles de cada estudio | Dificultad para ver los temas |
| Tabulación | Creación de tablas con los elementos y conclusiones del estudio | Permite comparar las características | No sintetiza |
| Clasificación | Estudios agrupados en torno a una o varias características concretas | Permite visualizar patrones | Puede limitar la capacidad de ver conceptos en todos los estudios |
| Análisis temático | Análisis de contenido con descriptores para identificar temas y factores | Consistencia | Requiere tiempo el análisis de contenido |
| Descripción de relaciones | Relaciones entre las conclusiones del estudio primario y las características del estudio | Ofrece subanálisis | Puede resultar difícil con un gran número de estudios |
Básicamente existen dos modelos para combinar estadísticamente los resultados: el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios. Emplear uno u otro modelo dependerá del juicio que realicemos sobre las similitudes y diferencias de los estudios que se combinen, aunque normalmente se suele emplear los dos.
¿Qué quiere decir que hay heterogeneidad entre los estudios y cómo se mide?
Existen varios estadísticos para cuantificar la heterogeneidad: los más comunes son el estadístico Q, el H y el I2. El más fácil de interpretar es el I2. Indica la proporción de la variabilidad observada en el efecto de la intervención (entre estudios) que se debe a la heterogeneidad entre los estudios y no al azar. Se suele considerar que, si es del 25%, hay poca heterogeneidad, del 50%, moderada, y del 75%, alta.
Antes de realizar un metaanálisis
Para la representación gráfica de los resultados del metaanálisis se emplea el diagrama de árbol (forest plot). Este tipo de gráfico muestra los datos de los estudios individuales junto con una representación del peso estadístico de cada estudio en relación con los intervalos de confianza y el error estándar de la media.
Se debe tener en cuenta:
Finalmente, una vez extraídos los datos, resumido los resultados por medio de textos, tablas o gráficos, la revisión sistemática concluye con la interpretación de los resultados, es decir, analizar los resultados y situar los hallazgos en su contexto. Incluye discutir:
El capítulo 15 del manual Cochrane describe cómo interpretar los resultados estadísticos, así como las implicaciones para la práctica y la investigación.
Lista de verificación PRISMA 2020
| Sección/Tema | Ítem n.º | Ítems de la lista de verificación |
| MÉTODOS | ||
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Métodos de síntesis
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13a |
Describa el proceso utilizado para decidir qué estudios eran elegibles para cada síntesis (por ejemplo, tabulando las características de los estudios de intervención y comparándolas con los grupos previstos para cada síntesis (ítem número 5). |
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13b |
Describa cualquier método requerido para preparar los datos para su presentación o síntesis, tales como el manejo de datos perdidos en los estadísticos de resumen o las conversiones de datos. | |
| 13c | Describa los métodos utilizados para tabular o presentar visualmente los resultados de los estudios individuales y su síntesis. | |
| 13d | Describa los métodos utilizados para sintetizar los resultados y justifique sus elecciones. Si se ha realizado un metaanálisis, describa los modelos, los métodos para identificar la presencia y el alcance de la heterogeneidad estadística, y los programas informáticos utilizados. | |
| 13e | Describa los métodos utilizados para explorar las posibles causas de heterogeneidad entre los resultados de los estudios (por ejemplo, análisis de subgrupos, metarregresión). | |
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13f |
Describa los análisis de sensibilidad que se hayan realizado para evaluar la robustez de los resultados de la síntesis. | |
| RESULTADOS | ||
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Resultados de la síntesis |
20a |
Para cada síntesis, resuma brevemente las características y el riesgo de sesgo entre los estudios contribuyentes. |
| 20b | Presente los resultados de todas las síntesis estadísticas realizadas. Si se ha realizado un metaanálisis, presente para cada uno de ellos el estimador de resumen y su precisión (por ejemplo, intervalo de credibilidad o de confianza) y las medidas de heterogeneidad estadística. Si se comparan grupos, describa la dirección del efecto. | |
| 20c | Presente los resultados de todas las investigaciones sobre las posibles causas de heterogeneidad entre los resultados de los estudios. | |
| 20d | Presente los resultados de todos los análisis de sensibilidad realizados para evaluar la robustez de los resultados sintetizados. | |
Lista de recursos para ayudar a seleccionar qué tipo de síntesis realizar, así como guías sobre diversos tipos de síntesis.
Selección del tipo de síntesis
Síntesis narrativa
Síntesis cuantitativa
Síntesis integradora
Existen diversas herramientas informáticas de apoyo al proceso de síntesis de datos (y al resto de fases de una revisión sistemática).
SR Toolbox es un catálogo de herramientas web de apoyo para las revisiones sistemáticas. Permite la selección por tipología de revisiones, fases de las mismas y coste (gratuitas o de suscripción).
