33.6 Meta-análisis vs modelo multivel

Cuando se han analizado diversos estudios y el objetivo es sintetizar la evidencia del meta-análisis y comunicar el efecto combinado y su heterogeneidad, se utiliza el denominado gráfico de bosque (Forest Plot).

Si la intención es comparar y clasificar los efectos por unidad en un modelo multivel, tal vez mostrando además el shrinkage, se utiliza el gráfico de cienpiés o gráfico de oruga (Caterpillar plot).

Como tienen varios elementos en común, se presenta a continuación una tabla en donde se explicitan las principales características:

Aspecto	Gráfico de bosque	Gráfico de cienpiés
Uso típico	Meta-análisis: efectos de estudios individuales + estimación combinada.	Modelos jerárquicos/mixtos: efectos aleatorios o “shrunken/BLUPs” por unidad (hospitales, escuelas, regiones) ordenados.
Elemento clave	Muestra el efecto de cada estudio con su peso y un resumen (por ejemplo, un diamante) del efecto global; a veces subgrupos y heterogeneidad.	Muestra estimaciones por unidad con Intervalo de Confianza, ordenadas (de ahí el efecto visual tipo “cienpiés”); normalmente sin efecto global ni pesos explícitos.
Eje de referencia	Línea vertical en el valor nulo (0 o 1 según escala), relevante para interpretar el efecto combinado.	Igual, pero el foco es la comparación entre unidades y su ranking más que la significancia global.
Codificación de tamaño	El tamaño de los puntos/anchos puede reflejar peso (varianza inversa).	Los puntos suelen tener tamaño uniforme; la longitud del IC comunica precisión.
Información adicional	Heterogeneidad (I², τ²), modelos fijo/aleatorio, sesgo de publicación (a veces).	Puede mostrar shrinkage (efectos ajustados hacia la media) y covariables a nivel unidad.
Orden de filas	A menudo por autor/año o por subgrupos (no necesariamente ordenados por tamaño de efecto).	Ordenado por la estimación (ascendente/descendente) para facilitar el ranking visual.