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Meta-DiSc 2.0

https://ciberisciii.shinyapps.io/MetaDiSc2/
  • ¿En qué consiste MetaDiSc 2.0?

    Meta-DiSc 2.0 es un software gratuito para realizar Meta-análisis de estudios de Exactitud de Pruebas Diagnósticas.

    Realiza análisis estadístico de revisiones sistemáticas de exactitud diagnóstica, proporcionando los índices de exactitud diagnóstica utilizando las recomendaciones actuales de basar estos cálculos en modelos jerárquicos bivariante de efectos aleatorios.

    Permite explorar fuentes de heterogeneidad mediante análisis de subgrupos y meta-regresión.

    Calcula varias medidas de heterogeneidad para ayudar a los revisores a describir mejor las variaciones entre estudios.

    Todos los algoritmos computacionales han sido validados mediante la comparación con diferentes herramientas estadísticas y metaanálisis publicados.

  • ¿A quién va dirigida?

    Dirigido a investigadores y revisores sistemáticos.

  • ¿Quiénes somos?

    La herramienta MetaDiSc 2.0 supone una actualización del software MetaDiSc realizada en colaboración por investigadores pertenecientes a 3 instituciones:  Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria (IRYCIS), Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y  el Consorcio Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBERESP): Javier Zamora Romero, María Nieves Plana Farrás, Ingrid Arévalo Rodríguez (IRYCIS, CIBERESP), Silvia Fernández García y Martín Fabregate Fuente (IRYCIS) y del Javier Soto Pérez-Olivares (UPM).

  • Fuentes de financiación

    Proyecto intramural del IRYCIS.

  • Referencias
    1. Chu H, Cole SR. Bivariate meta-analysis of sensitivity and specificity with sparse data: a generalized linear mixed model approach. J Clin Epidemiol. 2006;59(12):1331-2.
    2. Bates D, Maechler M, Bolker B, Walker S. Fitting Linear Mixed-Effects Models Using lme4. Journal of Statistical Software. 2015;67(1):1-48.
    3. Plana MN, Pérez T, Zamora J. New measures improved the reporting of heterogeneity in diagnostic test accuracy reviews: a metaepidemiological study. J Clin Epidemiol. 2021;131:101-112.
    4. Reitsma JB, Glas AS, Rutjes AWS, Scholten RJPM, Bossuyt PM, Zwinderman AH. Bivariate analysis of sensitivity and specificity produces informative summary measures in diagnostic reviews. J Clin Epidemiol. 2005;58(10):982-90.
    5. Zamora J, Abraira V, Muriel A, Khan K, Coomarasamy A. Meta-DiSc: a software for meta-analysis of test accuracy data. BMC Med Res Methodol. 2006;6:31.
    6. Zhou Y, Dendukuri N. Statistics for quantifying heterogeneity in univariate and bivariate meta-analyses of binary data: The case of meta-analyses of diagnostic accuracy. Stat Med. 2014;33(16):2701-17.