[en] In meta-analysis for diagnostic precision tests (DTA) summary measures such as sensitivity, speci city and odds ratio are used. However, these measures may not be adequate to integrate studies with low prevalence. Hierarchical models are important because they model the statistical heterogeneity caused by di erent cut-o points that exist in each study and that is included in a meta-analysis. To evaluate the performance of the hierarchical models, 1200 meta-analyses were simulated using the R package, where each generated meta-analysis randomly contains between 5 and 35 studies, in each study it randomly contains between 200 and 2000 patients and prevalence between 0 and 0.25 evenly distributed. The estimates of the parameters and hyper-parameters that identify the bivariate and HSROC models were obtained with the NLMIXED Procedure of SAS. These algorithmic results are stored in a database to investigate the performance of ve hierarchical models (including the bivariate), which are particularizations of the HSROC model. The identi ability of the models is analyzed according to the convergence criteria of Akaike (AIC), Enhanced Akaike (AICC) and Bayesian (BIC). Of the 1200 simulated meta-analyses the (0.90 , 0.70) meta-analyses were adjusted to a model (bivariate, HSROC) respectively. Evidence that covariance (logit of sensitivity and speci city) and diagnostic precision (log DOR) were adjusted to a normal. This result indicates that for nonnegative covariance values between the true and false positive rate it is plausible to suggest a summary measure (sensitivity and speci city) and ROC curve.

[es] En meta-an?lisis para pruebas de precisi?n diagn?sticas (DTA) se utilizan medidas resumen como la sensibilidad, especi cidad y odds ratio. Sin embargo, estas medidas pueden no ser adecuadas para integrar estudios con baja prevalencia. Los modelos jer?rquicos son importantes, ya que modelizan la heterogeneidad estad?stica causada por distintos puntos de corte que existen en cada estudio y que se incluyen en un meta-an?lisis. Para evaluar el rendimiento de los modelos jer?rquicos, se simularon 1200 meta-an?lisis empleando el paquete R, donde cada meta-an?lisis generado contiene aleatoriamente entre 5 y 35 estudios, cada estudio contiene aleatoriamente entre 200 hasta 2000 pacientes y prevalencias entre 0 y 0.25 distribuidos uniformemente. Las estimaciones de los par?metros e hiper-par?metros que identi can a los modelos bivariante y HSROC se obtuvieron con el Procedimiento NLMIXED de SAS. Estos resultados algor?tmicos son almacenados en base de datos para investigar el rendimiento de cinco modelos jer?rquicos (incluido el bivariante), los cuales son particularizaciones del modelo HSROC. La identi cabilidad de los modelos se analiza de acuerdo a los criterios de convergencia de, Akaike (AIC), Akaike mejorado (AICC) y bayesiano (BIC). Del 100% (1200) de meta-an?lisis simulados el 90% se ajustaron a un modelo bivariante y 70% a un modelo HSROC. Evidenciando que, la covarianza (logit de sensibilidad y especi cidad) y la precisi?n diagn?stica (log DOR) se ajustaron a una normal. Este resultado indica que para valores de covarianzas no negativas entre la tasa de verdaderos y falsos positivos es plausible sugerir una medida resumen (sensibilidad y especi cidad) y curva ROC.