Pasos para realizar una revisión sistemática y un metaanálisis 

La revisión sistemática y metaanálisis se han convertido en herramientas fundamentales para la psicología y las ciencias de la salud en general. Frente a la creciente producción en la literatura, ambos métodos permiten organizar, sintetizar y evaluar de manera crítica la evidencia científica disponible. Mientras que una revisión sistemática reúne y examina exhaustivamente todos los estudios relevantes sobre una pregunta específica, el metaanálisis añade un nivel más: integrar los resultados mediante técnicas estadísticas para ofrecer una visión cuantitativa y global de los hallazgos. En esta nota, se presenta el paso a paso de cómo llevar a cabo una revisión sistemática y metaanálisis.

Antes que nada, ¿qué las diferencia?

A menudo se utilizan como sinónimos, pero no son lo mismo. Por un lado, la revisión sistemática implica un proceso estructurado de búsqueda y selección de estudios, con criterios previamente definidos.

El metaanálisis, en cambio, es el análisis estadístico de los datos recopilados en una revisión sistemática. Cuando ambos enfoques son combinados, el resultado es una síntesis integral que calcula de manera precisa los efectos de una intervención o fenómeno en exploración.

La transparencia como base

Asimismo, uno de los pilares de este tipo de metodologías es la transparencia. Para garantizarla, se utilizan guías internacionales como los Elementos de Reporte Preferidos para Revisiones Sistemáticas y Metaanálisis (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses, PRISMA, en inglés). Actualizadas en 2020, ofrecen una checklist de 27 ítems y un diagrama de flujo para detallar cada fase de selección de estudios. Además, suele recomendarse registrar la búsqueda en PROSPERO, un registro internacional que evita duplicaciones y fomenta la apertura de los procesos de investigación basados en evidencia científica.

Paso 1: Formular la pregunta de investigación

Toda revisión sistemática y metaanálisis comienza con una pregunta clara y bien definida. Para construirla se utiliza el marco PICO, cuyas siglas en inglés significan:

• P (Patient/Problem): Paciente o problema de salud al que se dirige la pregunta.
• I (Intervention): Intervención o tratamiento que se desea evaluar.
• C (Comparison): Comparación con otra intervención, placebo o grupo control (si aplica).
• O (Outcome): Resultado o efecto que se espera medir o analizar.

A partir de esta pregunta, es crucial establecer los criterios de inclusión y exclusión de los artículos. De tal forma, puede asegurarse que solo se consideren aquellos estudios que realmente aporten a los objetivos planteados.

Paso 2: Estrategias de búsqueda efectivas

Diseñar la estrategia de búsqueda es una etapa clave. Generalmente, se recomienda trabajar con al menos tres bases de datos, y adaptar las estrategias a cada una. Para ello, los investigadores recurren a operadores booleanos (AND, OR, NOT), palabras clave y términos controlados. Un aspecto relevante es que dicha tarea suele enriquecerse con la colaboración de bibliotecarios especializados, capaces de optimizar los algoritmos de búsqueda y ampliar el alcance de los resultados.

Paso 3: Cribado y selección de artículos

Una vez obtenidos los estudios, se procede al cribado en varias fases: la primera, es eliminar duplicados; en segunda instancia, revisar títulos y resúmenes, y, finalmente, evaluar el texto completo. Este procedimiento es realizado siempre por duplicado, es decir, con dos investigadores trabajando de forma independiente para reducir sesgos.

En caso de discrepancia, un tercer revisor puede intervenir. El proceso completo se reporta en el diagrama PRISMA, que muestra la cantidad de artículos encontrados y excluidos, así como las razones de inclusión/exclusión.

Paso 4: La extracción de datos

Al obtener las investigaciones finales, se construye una plantilla de extracción de datos que recoge información clave. Por ejemplo, autores, año de publicación, diseño del estudio, características de la muestra, intervenciones, comparadores y resultados.

Cabe mencionar que tal proceso también es realizado por duplicado, y busca garantizar consistencia y fiabilidad. Así puede evitarse depender únicamente de las conclusiones originales de los autores y se asegura que los datos extraídos estén listos para ser analizados con rigurosidad.

Paso 5: Evaluar la calidad de la evidencia científica

No todos los datos tienen el mismo valor. Por lo tanto, la evaluación de la calidad metodológica es fundamental. Existen diferentes herramientas según el tipo de diseño. Por ejemplo, el RoB-2 se utiliza para ensayos clínicos aleatorizados, el ROBINS-I para ensayos no aleatorizados y MINORS para ensayos metodológicos.

Cada instrumento permite identificar sesgos y valorar la fiabilidad de los hallazgos. Una revisión sistemática y metaanálisis es tan sólida como la calidad de los artículos que incluye, de modo que este paso resulta decisivo.

Paso 6: Síntesis de la información

Llegados este paso, es posible abordar la síntesis de dos formas. Si los estudios presentan diferencias significativas en población, intervenciones o medidas de resultados, lo ideal sería una síntesis narrativa. La misma organiza y compara los hallazgos de manera descriptiva.

En cambio, cuando los datos son comparables, debe procederse al metaanálisis, donde se integran mediante cálculos estadísticos. En este caso, los resultados se muestran en gráficos conocidos como forest plots, que permiten visualizar de manera clara el tamaño y la dirección de los efectos encontrados.

Paso 7: Heterogeneidad y análisis de subgrupos

Otro aspecto crítico en los metaanálisis es la heterogeneidad, es decir, el grado de variabilidad entre los estudios incluidos. Se mide visualmente a través de los forest plots y estadísticamente con el índice I².

Según su valor, debe interpretarse si la heterogeneidad es mínima, moderada o considerable. En caso de ser alta, pueden aplicarse análisis de subgrupos para explorar posibles causas, ya sea diferencias en la población, el tipo de intervención o los diseños metodológicos.

Paso 8: Evaluar la certeza

Para valorar la confianza que merece la evidencia científica, se emplea el marco Clasificación de la Evaluación, Desarrollo y Valoración de las Recomendaciones (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation, GRADE, en inglés). Dicho sistema clasifica la certeza en cuatro niveles: alta, moderada, baja y muy baja.

Considera factores como riesgo de inconsistencia, indirectitud, imprecisión y sesgo de publicación. Lo importante es entender que un nivel alto de certeza no implica necesariamente un efecto fuerte, sino confianza en la calidad de los datos disponibles.

Paso 9: Interpretar con cautela

El último paso es la interpretación. Aquí se analizan los tamaños de efecto, los intervalos de confianza y la certeza de la evidencia. El foco no debe ponerse exclusivamente en la significación estadística, sino en comprender la magnitud real de los efectos y su relevancia práctica. Este enfoque evita conclusiones precipitadas y favorece una lectura más matizada y útil para la comunidad científica y clínica.

Desafíos frecuentes

Entre las limitaciones más comunes se encuentran la dependencia de la calidad de los estudios incluidos, la variabilidad metodológica y el sesgo de publicación, que puede llevar a la difusión de resultados únicamente positivos. Aun así, una revisión sistemática y metaanálisis bien diseñados sigue siendo una de las formas más fiables de sintetizar conocimiento científico.

Una herramienta clave

Tanto la revisión sistemática como el metaanálisis se consolidan como el método más riguroso para comprender la evidencia científica disponible sobre un tema determinado. Su valor radica en la transparencia del proceso, la claridad en los criterios y la posibilidad de integrar múltiples resultados en una única síntesis confiable. En el campo de la psicología, donde la diversidad metodológica dificulta la comparación de estudios, este enfoque permite establecer conclusiones más sólidas y orientar futuras investigaciones.

Además, realizar una u otra implica adoptar una actitud crítica frente a la información, promoviendo una práctica profesional basada en la evidencia y alejada de interpretaciones aisladas. En una disciplina en constante transformación, esta metodología ofrece un camino para distinguir entre hallazgos consistentes y resultados circunstanciales, fortaleciendo la toma de decisiones clínicas, la construcción teórica y el diseño de políticas en salud mental.

Referencia bibliográfica

• Dagher, D. y Khan, M. (2025). Writing a systematic review and meta-analysis: A step-by-step guide. Sports Health, 17(5), 885-890. https://doi.org/10.1177/19417381251364686