MetaStat: una aplicación en R shiny para transformar datos en evidencia científica a través del meta-análisis

Autores/as

Palabras clave:

software libre, combinación estadística, herramientas para tomar decisiones

Resumen

Una revisión sistemática (RS) sintetiza la evidencia a partir de una pregunta de investigación mediante métodos exhaustivos para buscar, identificar, seleccionar, evaluar y extraer datos de estudios primarios publicados. El metaanálisis es una técnica estadística que combina los resultados cuantitativos de estos estudios para generar una estimación conjunta con un intervalo de confianza. El meta-análisis aumentan la potencia estadística, mejoran la precisión y responden preguntas que los estudios individuales no pueden abordar por falta de tamaño muestral. Junto con las RS, proporciona información valiosa para la toma de decisiones basada en evidencia. Realizar un meta-análisis requiere conocimientos en software estadístico, pero a menudo estos softwares carecen de interfaces amigables. Para solucionar esto, desarrollamos MetaStat, una aplicación basada en Shiny que facilita la ejecución de meta-análisis. MetaStat permite cargar, seleccionar modelos adecuados y ajustar modelos de efectos fijos o aleatorios, además de realizar análisis por subgrupos. Los resultados incluyen tablas de estimaciones, pruebas de heterogeneidad y gráficos descargables (forest plot, funnel plot, Baujat plot). MetaStat también permite ajustar meta-regresiones seleccionando una covariable. Disponible como aplicación de escritorio para Windows, en GitHub y en ShinyApps.io, esta herramienta mejora el acceso a meta-análisis con una interfaz intuitiva, disminuyendo la brecha ente el rigor estadístico y la obtención de información a través de los datos. 

Descargas

Publicado

2025-09-30

Número

Sección

CAI - Congreso Argentino de AgroInformática

Cómo citar

Suarez, F., Filipigh, S., & Bruno, C. (2025). MetaStat: una aplicación en R shiny para transformar datos en evidencia científica a través del meta-análisis. JAIIO, Jornadas Argentinas De Informática, 11(3), 202-206. https://revistas.unlp.edu.ar/JAIIO/article/view/19690