Individual Participant Data Meta-Analysis: Manual de investigación sanitaria

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Título original:

Individual Participant Data Meta-Analysis: A Handbook for Healthcare Research

Contenido del libro:

Metaanálisis de datos de participantes individuales: A Handbook for Healthcare Research ofrece una introducción exhaustiva a los principios y métodos fundamentales que los investigadores sanitarios necesitan a la hora de considerar, realizar o utilizar proyectos de metaanálisis de datos de participantes individuales (DPI). Escrito y editado por investigadores con amplia experiencia en este campo, el libro detalla conceptos clave y orientaciones prácticas para cada etapa de un proyecto de metanálisis de DPI, junto con ejemplos ilustrados y puntos de aprendizaje resumidos.

Dividido en cinco partes, los capítulos del libro llevan al lector a través del viaje desde el inicio y la planificación de proyectos DPI hasta la obtención, comprobación y metaanálisis de DPI, y la evaluación y comunicación de los resultados. El libro se centra inicialmente en la síntesis de DPI de ensayos aleatorizados para evaluar los efectos del tratamiento, incluida la evaluación de modificadores del efecto a nivel de participante (interacciones tratamiento-covariable). A continuación, se amplían detalladamente los temas especializados, como la precisión de las pruebas diagnósticas, los factores pronósticos, los modelos de predicción del riesgo y los temas estadísticos avanzados, como el metaanálisis multivariante y en red, los cálculos de potencia y los datos que faltan.

Destinado a un público amplio, el libro permitirá al lector:

⬤ Comprender las ventajas del enfoque IPD y decidir cuándo es necesario sobre una revisión sistemática convencional.

⬤ Reconocer el alcance, los recursos y los retos de los proyectos de meta-análisis IPD.

⬤ Apreciar la importancia de un equipo de proyecto multidisciplinar y la estrecha colaboración con los investigadores del estudio original.

⬤ Comprender cómo obtener, comprobar, gestionar y armonizar los DPI de múltiples estudios.

⬤ Examinar el riesgo de sesgo (calidad) de los DPI y minimizar los sesgos potenciales a lo largo del proyecto.

⬤ Comprender los métodos estadísticos fundamentales para el metaanálisis de DPI, incluidos los enfoques de dos etapas y de una etapa (y sus diferencias), y el software estadístico para aplicarlos.

⬤ Informar con claridad y difundir los meta-análisis DPI para informar la política, la práctica y la investigación futura.

⬤ Evaluar críticamente los proyectos de meta-análisis DPI existentes.

⬤ Abordar temas especializados como la modificación del efecto, los resultados correlacionados múltiples, las comparaciones de tratamientos múltiples, las relaciones no lineales, la precisión de las pruebas en umbrales múltiples, la imputación múltiple y el desarrollo y la validación de modelos de predicción clínica.

Se proporcionan ejemplos detallados y estudios de casos.