Configuración de los datos en Prometa 3 (v. 3.0.0)

Antes de configurar los datos de los outcomes (resultados cuantitativos que reflejan los estudios que formarán parte del meta-análisis) es preciso haber insertado la identificación de cada uno de los estudios en la pestaña Studies [Estudios] [Paso anterior]. Prometa 3 (versión 3.0.0 / año 2022) incluye en Data Entry Type [Tipo de entrada de información] un gran abanico de opciones en forma de árbol despegable para poder introducir de manera sencilla el tipo de datos de los outcomes que ofrece cada uno de los estudios, independientemente de su propia naturaleza.

Es posible que tengamos que invocar la opción (ES) Effect size templates [Plantillas del tamaño del efecto] desde el menú principal en la opción Window (Ventana), tal y como se muestra en la siguiente imagen. Conviene recordar que independientemente del sistema operativo que usemos (Windows, Linux o MacOS), el menú principal se encuentra en la parte superior de la ventana del programa.

A continuación, debemos hacer clic en la pestaña (ES) Effect size templates [Plantillas del tamaño de efecto] para que aparezca el árbol con todas las opciones bajo el nombre Data entry types [Tipos de entrada de datos]. A este respecto, es interesante que la pestaña Studies [Estudios] esté en la parte izquierda puesto que tendremos que arrastrar el tipo de dato o estadístico que queramos introducir del árbol al estudio objeto de análisis, tal y como se muestra en la siguiente imagen.

Llegados a este punto, es imprescindible saber la naturaleza de los estudios objeto de análisis y del tipo de datos que incluyen. En función de este tipo de datos o estadísticos, seleccionaremos una determinada opción del árbol de (ES) Effect size templates [Plantilla del tamaño de efecto] de la carpeta principal Data entry Types [Tipos de entrada de datos]. Una vez sepamos el tipo de dato (estadístico) que tenemos que introducir en cada uno de los estudios, lo arrastraremos a la opción de outcome que hemos configurado anteriormente en la columna de Studies [Estudios].

• Supongamos el siguiente ejemplo ficticio. Hemos seleccionado de una base de datos ocho estudios que investigan un nuevo fármaco para prevenir los ataques de pánico. En estos estudios, los resultados se presentan en forma de evento / no evento. Es decir, se señala la cantidad de veces que ocurre el outcome [resultado] objeto de estudio (ataques de pánico) en el grupo experimental y en el grupo control. 
• La naturaleza de nuestros estudios nos indica que tenemos que introducir el número de eventos y el tamaño muestra de cada grupo. Entonces, nos desplazaremos por el árbol (ES) Effect size template y Data entry types a Binary data [Información o datos binarios], a Binary data, two independent groups, prospective [Datos binarios, dos grupos independientes, prospectivos] y, finalmente, a Events, sample size [Eventos, tamaño muestra]. Ahora lo que haremos es arrastrar Events, sample size al outcome Panic attack del primer estudio, tal y como se refleja en la siguiente imagen.

Nota importante. En la siguiente entrada podrás acceder a una guía completa que incluye información de cada una de las opciones que ofrece el árbol (ES) Effect size template para que puedas saber rápidamente qué tipo de outcomes se deberá introducir en cada estudio en el meta-análisis.

Con esto veremos que ya está asociado el tipo de dato (estadístico) con el outcome debajo del estudio.

Haciendo clic sobre (ES) Effect size [Tamaño del efecto] podremos acceder al Effect size editor [Editor de datos del tamaño del efecto] para introducir los resultados del primer estudio. Para el ejemplo que estamos tratando, al haber seleccionado Events, sample size [Eventos, tamaño muestral] los datos que tenemos que extraer del primer estudio será el número de veces que el grupo experimental y control han tenido ataques de pánico, así como el tamaño muestra de ambos grupos. Cuando hayamos introducido los datos necesarios; que deberán estar disponibles en el estudio objeto de estudio, normalmente en el apartado "Resultados"; haremos clic en Save [Guardar]. En la parte derecha, para este ejemplo, Prometa 3 nos calcula información útil tal como el Odd ratio.

Volviendo un paso atrás, si arrastramos el tipo de datos (por ejemplo, el Event, sample size) a la carpeta superior de Studies [Estudios], se asociará dicho tipo de datos de manera automática a todos los estudios que hemos introducido. Por supuesto, esto solo será posible siempre y cuando todos los estudios objeto de estudio incluyen el mismo tipo de resultados (como en nuestro ejemplo, que todos han incluido el número de veces que se presenta el outcome objeto de estudio). Además, si se opta por esta opción, se debe recordar que hay que haber introducido anteriormente todos los estudios en su columna correspondiente [Paso anterior]. 

Por último, destacar que si se hace clic en cada moderador dentro de la columna Studies [Estudio], es posible insertar el dato de cada uno de los moderadores que se han configurado anteriormente. Para guardar el dato, se debe hacer clic en Save [Guardar] una vez incorporado el dato o las posibles anotaciones.  

Jacob Sierra Díaz