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

• Autores: Suárez, Franco; Filipigh, Sebastián; Bruno, Cecilia
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; software libre; combinación estadística; herramientas para tomar decisiones; open-source software; statistical combination; decision support tools
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

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.
A systematic review (SR) synthesizes evidence from a research question using comprehensive methods to search, identify, select, evaluate, and extract data from published primary studies. Meta-analysis is a statistical method that combines quantitative results from primary studies addressing the same research question to generate a pooled estimate with a confidence interval. Metaanalyses enhance statistical power, improve precision, and answer questions that individual studies cannot due to limited sample sizes. Combined with SR, they provide valuable insights for evidence-based decision-making. Performing a meta-analysis requires knowledge of statistical software, but this software often lack user-friendly interfaces. To address this, we developed MetaStat, an R Shiny application that simplifies meta-analysis use. MetaStat allows users to select data types (continuous or discrete), upload datasets, and choose appropriate metaanalysis models. It supports fixed/random effects models and subgroup analyses. Results include estimation tables, heterogeneity statistics, and diagnostic measures. The app also generates downloadable forest plots, funnel plots, and Baujat plots. Moreover, MetaStat enables meta-regression by selecting a covariate from the dataset. It is available as a standalone Windows application, via GitHub, or online at ShinyApps.io. This tool enhances accessibility to metaanalysis, bridging the gap between statistical rigor and usability.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa