Meta-an lisis aplicado a la producci n animal: conceptos, metodolog as y aplicaciones

FACULTAD DE AGRONOMIA
Universidad de la República
UNIDAD DE POSGRADOS Y EDUCACIÓN PERMANENTE
Maestría de Ciencias Agrarias
Orientación Ciencia Animal
Curso
Meta-análisis aplicado a la producción animal:
Conceptos, metodologías y aplicaciones
Dictado por el Prof. Paulo Alberto Lovatto
(Universidad Federal de Santa María)
Objetivo del Curso:
- presentar la metodología del meta-análisis y la forma en que se usa
en muchos campos científicos. Los participantes aprenderán cómo
llevar a cabo un meta-análisis (cómo calcular un tamaño del efecto,
calcular los efectos de síntesis, evaluar la heterogeneidad de los
efectos, prueba de las diferencias en el tamaño del efecto a través de
subgrupos)
Parte I:
21, 22 y 23 de octubre
Parte II: 23 y 24 de noviembre
Inscripciones: ESTARAN ABIERTAS DESDE EL 30 DE SETIEMBRE HASTA EL 18 DE
OCTUBRE INCLUSUVE.
Créditos: 6
Derechos Universitarios: $ 3700.
Certificado: Se entregará certificado de Asistencia o Aprobación por el programa de
educación permanente.
Importancia de la actividad
La investigación en Ciencia Animal, y de la nutrición en particular, requiere el
tratamiento de bases de datos cada vez más importantes.
De hecho, para los temas de interés, el número de publicaciones y de
resultados por publicación, han aumentado en gran medida. Por lo tanto, es
necesario extraer más datos cuantitativos a partir de las publicaciones de
literatura.
El meta-análisis se refiere a los análisis estadísticos que se utilizan para
sintetizar los datos de una serie de estudios. Si el tamaño del efecto (o el efecto
del tratamiento) es coherente en todos los estudios en la síntesis, el metaanálisis se obtiene un efecto combinado que es más preciso que cualquiera de
las estimaciones, y también permite concluir que el efecto es robusto a través
de los tipos de estudios incluidos en la muestra. Por el contrario, si el tamaño
del efecto (o el efecto del tratamiento), varía de un estudio a otro, el metaanálisis nos permite identificar el motivo de la variación.
Por ello, los métodos de meta-análisis estadísticos de bases de datos
experimentales se ha vuelto imprescindible y es importante implementar estos
análisis de manera apropiada.