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# Heterogeneidad (I²)

- Medida

La heterogeneidad es cuánto difieren los resultados de los estudios más allá del azar; I² la expresa en porcentaje.

Actualizado 5 nov 2026

## Lo esencial

- I² = (Q − gl) / Q × 100, con gl = número de estudios − 1; si Q es menor que gl, I² se fija en 0 %.
- Guía aproximada (Cochrane): 0–40 % puede no ser importante; 30–60 % moderada; 50–90 % sustancial; 75–100 % considerable.
- Los rangos se superponen a propósito: la importancia depende del tamaño y la dirección de los efectos y de la evidencia de heterogeneidad.
- La prueba Q tiene poco poder con pocos estudios: un valor p no significativo no descarta heterogeneidad.
- Ante heterogeneidad: buscar su causa (subgrupos, metarregresión), usar efectos aleatorios o no combinar.

## Qué es

En un metaanálisis, la heterogeneidad es la variación entre los resultados de los estudios. La heterogeneidad clínica viene de diferencias en pacientes, intervenciones o desenlaces; la metodológica, de diferencias de diseño o de riesgo de sesgo; la estadística es la variación observada mayor que la esperada por azar. Se evalúa con la prueba Q (chi cuadrado) y se cuantifica con I², el porcentaje de la variación total que se debe a heterogeneidad y no al azar.

## Fórmula y lectura

- Q = Σ w × (efecto del estudio − efecto combinado)², con w = 1 / EE².
- gl = k − 1, donde k es el número de estudios.
- I² = máx(0, (Q − gl) / Q) × 100 %.
- Lectura: I² cercano a 0 %, estudios consistentes; I² alto, diferencias reales entre estudios que hay que explicar.

## Ejemplo resuelto

- Datos (inventados): un metaanálisis de 6 ensayos obtiene Q = 15.
- Grados de libertad: 6 − 1 = 5.
- I² = (15 − 5) / 15 = 10 / 15 = 0,667, es decir, ≈ 67 %.
- Prueba Q: el valor crítico de chi cuadrado con 5 gl al 0,05 es 11,07; como 15 > 11,07, p
- I²
- Q
- gl
- Subgrupos

## Cómo se interpreta

- Con heterogeneidad alta, el efecto combinado puede no aplicarse a ningún paciente concreto: hay que mirar qué subgrupo se parece al propio.
- En GRADE, una inconsistencia importante entre estudios baja la certeza de la evidencia.

## Errores frecuentes

- Tomar los umbrales de I² como cortes rígidos: con pocos estudios, I² es muy incierto.
- Concluir que no hay heterogeneidad porque la prueba Q no es significativa con 4 o 5 estudios.
- Confundir heterogeneidad estadística con clínica: estudios con poblaciones muy distintas no deberían combinarse aunque I² sea bajo.

## Para recordar

«I² es la parte del desacuerdo que no es suerte»: cuanto más alto, más hay que preguntar por qué los estudios no coinciden.

## Póngase a prueba

Piense la respuesta y toque la pregunta para verla.

## ¿Cómo se calcula I²?

I² = (Q − gl) / Q × 100, donde Q es el estadístico de heterogeneidad y gl el número de estudios menos 1; si da negativo, se fija en 0 %.

## Según la guía aproximada de Cochrane, ¿qué indica un I² de 80 %?

Heterogeneidad considerable (75–100 %), que debe explorarse antes de confiar en un efecto combinado.

## ¿Por qué una prueba Q no significativa no descarta la heterogeneidad?

Porque con pocos estudios la prueba tiene poco poder estadístico.

## ¿Qué diferencia hay entre heterogeneidad clínica y estadística?

La clínica viene de diferencias en pacientes, intervenciones o desenlaces; la estadística es la variación de resultados mayor que la esperada por azar.

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## Conexiones

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Contenido educativo sobre métodos epidemiológicos y estadísticos; los ejemplos usan números inventados para enseñar el cálculo. No es una guía clínica ni normativa: las normas colombianas vigentes se consultan en las fuentes oficiales.

Fuentes: [Chapter 10: Analysing data and undertaking meta-analyses](https://www.cochrane.org/authors/handbooks-and-manuals/handbook/current/chapter-10) (Cochrane, 2026); [Chapter 14: Completing ‘Summary of findings’ tables and grading the certainty of the evidence](https://www.cochrane.org/authors/handbooks-and-manuals/handbook/current/chapter-14) (Cochrane, 2026).

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