Jose Luis Villca Villegas

R toolkitKit de R

The R packages I use most for evidence synthesis, each with a short working example. These are community packages; the credit belongs to their authors, so please cite them.

Los paquetes de R que más uso para síntesis de evidencia, cada uno con un ejemplo breve que funciona. Son paquetes de la comunidad; el mérito es de sus autores, así que cítalos.

meta

Pairwise meta-analysis with sensible defaultsMetaanálisis por pares con valores por defecto sensatos
CRAN

My starting point for most reviews: binary, continuous and generic inverse-variance outcomes, forest and funnel plots, and prediction intervals.

Mi punto de partida en la mayoría de revisiones: desenlaces binarios, continuos y de varianza inversa genérica, forest y funnel plots, e intervalos de predicción.

install.packages("meta")
library(meta)

m <- metabin(event.e, n.e, event.c, n.c, studlab = study,
             data = dat, sm = "RR",
             method.tau = "REML",          # between-study variance
             method.random.ci = "HK",      # Hartung-Knapp CI
             prediction = TRUE)
summary(m)
forest(m, sortvar = TE)

metafor

The complete meta-analysis frameworkEl marco completo para metaanálisis
metafor-project.org

For meta-regression, multilevel models and anything the simpler interfaces do not cover.

Para metarregresión, modelos multinivel y todo lo que las interfaces más simples no cubren.

library(metafor)

es  <- escalc(measure = "SMD",
              m1i = m1, sd1i = sd1, n1i = n1,
              m2i = m2, sd2i = sd2, n2i = n2, data = dat)
res <- rma(yi, vi, data = es, method = "REML", test = "knha")
res
forest(res); funnel(res)
regtest(res)                       # Egger-type test (use with >= 10 studies)

netmeta

Network meta-analysisMetaanálisis en red
CRAN

Frequentist network meta-analysis with network graphs, league tables and treatment rankings.

Metaanálisis en red frecuentista, con grafos de la red, tablas de liga y rankings de tratamientos.

library(netmeta)

p  <- pairwise(treat = treatment, event = events, n = total,
               studlab = study, data = arms, sm = "OR")
nm <- netmeta(p, reference.group = "placebo")
netgraph(nm)
forest(nm)
netrank(nm)                        # P-scores

mada

Diagnostic test accuracy meta-analysisMetaanálisis de precisión diagnóstica
CRAN

Bivariate (Reitsma) model for sensitivity and specificity, with SROC curves.

Modelo bivariado (Reitsma) para sensibilidad y especificidad, con curvas SROC.

library(mada)

# dat needs columns TP, FN, FP, TN (one row per study)
fit <- reitsma(dat)
summary(fit)
plot(fit, sroclwd = 2, main = "SROC")
points(fpr(dat), sens(dat), pch = 2)
forest(madad(dat), type = "sens")

dmetar

Companion to Doing Meta-Analysis in RComplemento de Doing Meta-Analysis in R
GitHub

Helper functions for outlier detection and influence analysis on top of meta. Installed from GitHub.

Funciones auxiliares para detectar valores atípicos y analizar influencia sobre meta. Se instala desde GitHub.

install.packages("remotes")
remotes::install_github("MathiasHarrer/dmetar")
library(dmetar)

find.outliers(m)                   # m is a meta object
InfluenceAnalysis(m, random = TRUE)

robvis

Risk-of-bias figuresFiguras de riesgo de sesgo
CRAN

Traffic-light and summary plots for RoB 2, ROBINS-I, QUADAS-2 and more.

Gráficos de semáforo y de resumen para RoB 2, ROBINS-I, QUADAS-2 y otros.

library(robvis)

rob_traffic_light(data_rob2, tool = "ROB2")
rob_summary(data_rob2, tool = "ROB2", overall = TRUE)

estmeansd

Mean and SD from quantiles, for skewed dataMedia y DE desde cuantiles, para datos asimétricos
CRAN

Quantile-estimation (QE) and Box-Cox (BC) methods. Use it when the median-to-mean tool warns about skewness.

Métodos de estimación por cuantiles (QE) y Box-Cox (BC). Úsalo cuando la herramienta de mediana a media advierte asimetría.

library(estmeansd)

qe <- qe.mean.sd(q1.val = 31, med.val = 42, q3.val = 55, n = 64)
qe$est.mean
qe$est.sd

TemplatesPlantillas

Commented scripts with example data. Replace the data frame with your own extraction and run top to bottom.

Scripts comentados con datos de ejemplo. Reemplaza el data frame con tu propia extracción y ejecútalos de principio a fin.

Pairwise meta-analysisMetaanálisis por pares

Binary and continuous outcomes with meta: random effects, prediction interval, leave-one-out, funnel plot and Egger's test.

Desenlaces binarios y continuos con meta: efectos aleatorios, intervalo de predicción, leave-one-out, funnel plot y prueba de Egger.

Download .RDescargar .R

Diagnostic accuracy meta-analysisMetaanálisis de precisión diagnóstica

Bivariate model with mada: pooled sensitivity and specificity, SROC curve and forest plots.

Modelo bivariado con mada: sensibilidad y especificidad combinadas, curva SROC y forest plots.

Download .RDescargar .R

Data extraction sheetPlanilla de extracción de datos

CSV with the columns the pairwise template expects, ready to open in Excel or Google Sheets.

CSV con las columnas que espera la plantilla por pares, listo para abrir en Excel o Google Sheets.

Download .csvDescargar .csv

My repositoriesMis repositorios

Public code, loaded live from GitHub.

Código público, cargado en vivo desde GitHub.