Los modelos multinivel como herramienta de análisis de datos biomédicos con estructura jerárquica

Résumé

En esta investigación se exponen los conceptos fundamentales de la metodología multinivel, se desarrollan los principales modelos que son la base de los modelos multinivel para Meta-análisis, y se realiza un estudio comparativo entre los métodos de integración del tamaño del efecto de uso estándar y las técnicas multinivel. El trabajo comienza con una revisión bibliográfica on line basada en 1288 artículos publicados en MEDLINE entre 1995-2001, para conocer el papel que juegan los modelos multinivel en el campo bio-sanitario en general, y en paticular en los estudios meta-analíticos, donde se observa una jerarquía natural de dos niveles, individuos dentrode estudios. En este ámbito, los modelos multinivel se utilizan en la integración del tamaño del efecto, permitiendo incorporar variables de ambos niveles frente a la presencia de heterogeneidad entre los estudios. Mediante un proceso de simulación, donde se establecieron algunos parámetros iniciales, se generaron 739080 datos individuales dentro de 1755 estudios para un total de 81 meta-análisis, sobre presencia de enfermedad en individuos en tratamiento y en control. La medida del efecto utilizada en cada estudio fue el odds ratio. A cada uno de los 81 conjuntos de estudios se le aplicaron los modelos de integración clásicos de efectos fijos y efectos aleatorios, y multinivel. Estos resultados fueron la base para un estudio comparativo sobre el comportamiento de los métodos, donde se utilizó la técnica factorial HJ-Biplot (Galindo, 1986) que permite una representación multivariante de los 81 meta-análisis y sus características, en un subespacio de baja dimensión que recoge la información más relevante. Entre los resultados del análisis cabe resaltar que, frente a un tamaño del efecto pequeño y presencia de heterogeneidad entre estudios, los modelos de efectos aleatorios y multinivel son más conservadores que los modelos de efectos fijos; sin embargo la est