Análisis de la validez diagnóstica y síntesis de los datos

Se ha realizado un meta-análisis de los resultados de los nueve estudios de efectividad diagnóstica, siguiendo los métodos propuestos por la Cochrane (59) y utilizando el programa STATA 16 (StataCorp, TX, USA).

La síntesis estadística y gráfica de los resultados se realizó mediante una regresión binaria de efectos mixtos bivariante (comando midas de STA- TA)(60). También se utilizó este comando para explorar la heterogeneidad, tanto la no-observada como la debida al efecto umbral o por influencia de determinadas covariables, y para analizar el sesgo de publicación. Además, para obtener información que ayudara a la toma de decisiones clínicas, se generaron el nomograma de Fagan, las matrices de los LRs y los gráficos de modificación de probabilidad.

Las medidas de rendimiento diagnóstico de la PO de cada estudio se calcularon

Se extrajeron los valores VP, FP, FN y VN de cada estudio para elabo- rar las tablas 2x2 de los resultados del test y de la prueba de referencia (en ambos casos, los resultados fueron dicotómicos) y se calcularon los índices diagnósticos Se, Sp, LRs, VPP, VPN y DOR, y sus IC 95%. Se presentaron los resultados de los pares Se y Sp, LR positiva y LR negativa, y DOR y score diagnóstico, de cada estudio de forma gráfica en los forest plots (61).

La inspección visual de estos gráficos y de la representación de los pares de

46 INFORMES, ESTUDIOS E INVESTIGACIÓN

Se y Sp en el plano ROC permitieron valorar si existía variabilidad entre los estudios incluidos.

El análisis de la distancia (D) de Cook ayudó a identificar los estudios que podían influir en los resultados y a encontrar posibles outliers. También los gráficos de Galbraith se utilizaron para explorar la heterogeneidad entre estudios para la tasa de VP (TVP), tasa de VN (TVN) y las LRs, y permitie- ron identificar, de manera visual, los outliers. A través de los gráficos de Gal- braith se analizó la heterogeneidad. Estos gráficos representan una medida del efecto estandarizada (en el eje y) frente al inverso de la precisión (en el eje x). Se calcula la recta de regresión que pasa por el origen y una región de confianza al 95% (de +2 a –2 en el eje y). Los estudios fuera de estos már- genes de confianza se consideraron outliers. Además, los posibles outliers se evaluaron mediante su localización en el diagrama de cajas bivariante, considerando como atípicos aquellos que quedan por fuera del margen de confianza al 95% representado por el óvalo externo del gráfico.

Se estudió la presencia de efecto umbral mediante el análisis de la rela- ción entre la Se y la Sp de los estudios (61) y el cálculo del coeficiente de co- rrelación de Spearman. La representación de los estudios en el plano ROC también contribuyó a analizar si existía dicho efecto umbral. Se descartó la presencia de este tipo de heterogeneidad por lo que se procedió a calcular los estimadores agregados y sus IC 95% para cada índice de validez diagnós- tica (62) y se estudió la heterogeneidad estadística mediante el estadístico Q de Cochran, que sigue una distribución ChI² con k-1 grados de libertad, y que determina si la diferencia encontrada entre estudios es mayor de la esperada por el azar. También se cuantificó la heterogeneidad mediante el índice de inconsistencia (I²) que describe el porcentaje de la variabilidad to- tal que es debida a la heterogeneidad y no al azar. Un valor de 0% indicaría que no se observa heterogeneidad, valores >50% indicarían heterogeneidad sustancial. Una ventaja del I² es que no depende del número de estudios incluidos en el MA.

Para explorar las posibles fuentes de heterogeneidad se realizó un aná- lisis por subgrupos mediante modelos de meta-regresión bivariante univa- riable. Las covariables potenciales se transformaron en variables dicotómi- cas. Se analizó la influencia de las siguientes covariables: diseño del estudio prospectivo vs no prospectivo, inclusión consecutiva o no de recién nacidos en el estudio, medición de la PO antes o después de las primeras 24 h de vida, inclusión o no de pacientes con diagnóstico prenatal ecocardiográfico de CC, inclusión o no de recién nacidos pretérmino.

Se evaluó el posible sesgo de publicación mediante el gráfico en embu- do (funnel plot) representando la DOR frente al inverso de la raíz cuadrada del tamaño muestral efectivo (effective sample size, ESS) (63, 64). Se evaluó estadísticamente el grado de asimetría, mediante el test de Deeks, aceptan-

do que si el coeficiente de la pendiente de regresión tiene un valor p<0,10 es indicativo de asimetría significativa (65).

Para estudiar la utilidad clínica de la PO se utilizaron los LRs para calcular la probabilidad post-test basada en el teorema de Bayes. Esta in- formación se representó mediante el nomograma de Fagan. Cuanto mayor sea la LR positiva y menor la LR negativa, mayor será el efecto del test en el cambio de probabilidad de pre a post-test. También se utilizó la matriz o gráfico de dispersión de las LRs, que aportó información sobre la utilidad de la PO a partir del cuadrante en que aparecía representado el estimador puntual sumario combinado. Finalmente, se generó el gráfico de modifica- ción de la probabilidad, que representa la relación entre las probabilidades pre-test y pos-test, con las curvas del test positivo (por encima de la línea diagonal) y negativo (por debajo de la diagonal), por separado.