Rayyan es una herramienta útil para la fase inicial de revisión sistemática, mientras que JASP ofrece potentes capacidades analíticas para el metaanálisis. Al combinar ambas herramientas, los investigadores pueden optimizar su flujo de trabajo desde la selección de estudios hasta el análisis estadístico final.

Detalle del Módulo:

• Conceptos y Generalidades.
• Tipos de RS.
• Etapas de una RS.
• Formulación de preguntas tipo PICO.
• Búsqueda y selección de artículos.
• Extracción de datos.
• Diferencias RS vs MA.

Detalle del Módulo:

• Grupos independientes: esta opción es para analizar datos comparando dos grupos independientes.
• Asociación de variables: esta opción es para examinar la dirección y la fuerza de la asociación entre dos variables medidas simultáneamente y/o sin manipulación por parte de los experimentadores.
• Medidas repetidas (o grupos emparejados): esta opción se utiliza para evaluar el cambio dentro de un solo grupo a lo largo del tiempo o para comparar dos muestras emparejadas.
• Otros: esta opción incluye tamaños de efecto específicos que no encajan en las otras categorías, como la fiabilidad o las correlaciones parciales.

Detalle del Módulo:

• Pruebas de heterogeneidad: Prueba Q de Cochran, Tau cuadrado es una
estimación de la cantidad total de heterogeneidad. I
2 y H2.

• Modelo de efectos fijos: ¿Qué son? ¿cuándo utilizarlos? ¿cómo son sus datos?
• Este modelo responde a la siguiente pregunta «¿Cuál es la mejor estimación del tamaño del efecto de la población?».
• Modelo de efectos aleatorios: ¿Qué son? ¿cuándo utilizarlos? ¿cómo son sus datos?
• Este modelo responde a la pregunta “¿Cuál es el efecto promedio del
tratamiento?”.
• Generación e interpretación de gráficos como el forest plot (gráfico de bosque) y funnel plot (gráfico de embudo) para visualizar los resultados y detectar posibles sesgos.

Detalle del Módulo:

• Pruebas de Asimetría: Incluye análisis para evaluar la asimetría en los gráficos de embudo, así como métodos como trim-and-fill para ajustar el sesgo en la estimación del tamaño del efecto.
• Meta-Regresión: Se pueden incluir covariables para explorar cómo estas
afectan el tamaño del efecto, lo que permite un análisis más profundo.
• Metaanálisis del desempeño del modelo de predicción: permite a los
investigadores obtener una estimación resumida e investigar la presencia de
heterogeneidad entre estudios a partir de múltiples estimaciones del
desempeño del modelo de predicción.