Un marco para el meta-análisis de estudios de modelos de predicción con resultados binarios y de tiempo hasta el evento

-estadística, la razón observada:esperada y la pendiente de calibración. Además, discutimos la implementación de métodos de meta-análisis frecuentistas y bayesianos, y proponemos nuevas distribuciones a priori basadas en la experiencia para mejorar la estimación de la heterogeneidad entre estudios en muestras pequeñas. Finalmente, ilustramos todos los métodos utilizando dos ejemplos: meta-análisis del rendimiento predictivo de EuroSCORE II y del Framingham Risk Score. Todos los ejemplos y modelos de meta-análisis han sido implementados en nuestro nuevo paquete de R "metamisc".