Systematic reviews and meta-analyses / Revisiones sistemáticas y meta-análisis

Programa de capacitación (5 días x 4 horas = 20 horas) en el marco del proyecto de apoyo institucional ARES-UCE.

Capacitador: Serge Bibauw (UCLouvain, Bélgica).

Fechas: del 21 al 25 de julio de 2025.

Día 1: Introducción a la síntesis de investigación

• De la revisión narrativa a la revisión sistemática
• Tipos de síntesis de investigación: narrativa, revisión exploratoria, revisión sistemática, etc.
• PRISMA y estándares de informes
• IA generativa y síntesis de investigación: ChatGPT Deep Research, Elicit, Undermind, Scite

Día 2: Desarrollo de una revisión sistemática

• Protocolo de revisión sistemática (incl. diagrama de flujo PRISMA).
• Diseño de estrategias de búsqueda: selección de términos clave y uso de descriptores (incl. MeSH/DeCS).
• Fuentes de información: bases de datos electrónicas (Scopus, Web of Science, Scielo, PubMed) y literatura gris.
• Gestión de referencias bibliográficas y uso de software de gestión (Rayyan, Zotero).
• Proceso de selección de estudios: criterios de inclusión y exclusión.

Día 3: Metaanálisis: Introducción

• De la revisión sistemática a la metaanálisis y prácticas basadas en evidencias
• Modelo PICO (Población, Intervención, Comparación, Resultados)
• Extracción de estadísticas descriptivas y datos de estudios empíricos
• Tamaño del efecto: diferencia de medias (Cohen’s d, Hedges’ g), odds ratio, riesgo relativo.
• Cálculo del tamaño del efecto con Jamovi o R.

Día 4: Metaanálisis: Modelización, análisis y moderadores

• Modelización estadística con Jamovi (MAJOR) o R (metafor): familirización con el software.
• Modelos de efectos fijos (fixed-effects) y aleatorios (random-effects).
• Interpretación de resultados y elaboración de forest plots.
• Evaluación de la heterogeneidad entre estudios: estadísticos Q e I².
• Análisis de moderadores: meta-regresión y análisis de subgrupos.

Día 5: Metaanálisis: Cuestiones avanzadas y publicación

• Evaluación y corrección de sesgos de publicación
• Evaluación de la calidad de los estudios incluidos (p. ej., Cochrane Risk of Bias Tool)
• Modelos multinivel y meta-análisis bayesianos.
• Publicación e informes de metaanálisis (p. ej., PRISMA Reporting Guidelines).