El sesgo algorítmico surge cuando los modelos de aprendizaje automático heredan imperfecciones de su diseño y datos de entrenamiento. Al requerir supuestos previos para poder generalizar, delegar decisiones en estos sistemas sin supervisión ética humana genera graves riesgos.

El análisis de subgrupos constituye una herramienta fundamental para abordar la heterogeneidad en el metanálisis. La aplicación del modelo de efectos fijos y el uso de la prueba Q de Cochran permiten determinar la existencia de diferencias significativas entre categorías.

Se analiza cómo superar las limitaciones de la aleatorización simple mediante el uso de bloques permutados, estratificación y minimización. Se describe cómo estas técnicas garantizan el equilibrio de factores pronósticos clave y aumentan la potencia estadística de los ensayos clínicos, evitando que el azar comprometa la validez de los resultados.