Para se considerar que o resultado de uma metanálise tenha significado aplicado, os estudos que compõem seus dados devem ser o resultado de uma revisão sistemática, que consiste em um conjunto de regras para identificar estudos sobre uma determinada questão e, assim, selecionar quais deles serão in- cluídos.
A interpretação de uma figura forest plot é simples: se o diamante ou os intervalos de confiança tocarem a linha central do gráfico, indica que não há diferença estatisticamente significativa entre os grupos. Por outro lado, se o diamante não tocar a linha central, há diferença significativa entre os grupos analisados.
Metanálise é uma técnica estatística adequada para combinar resultados provenientes de diferentes estudos. Na área da saúde, um exemplo é a combinação do risco relativo entre dois tratamentos estimado em diferentes estudos.
Meta-regressão consiste em uma forma de análise de sensibilidade em metanálises. Permite avaliar o impacto de covariáveis no resultado metanalisado, através de técnicas de regressão. Por vezes nos deparamos com heterogeneidade ao metanalisar dados em nossas revisões sistemáticas.
A identificação da heterogeneidade estatística pode ser realizada de duas formas. A primeira é pela inspeção visual dos gráficos das meta-análises (os resultados são semelhantes? os intervalos de confiança sobrepõem-se?). A segunda é pela aplicação do teste estatístico (X2 qui-quadrado).
Embora sejam frequentemente usados como sinônimos, o termo revisão sistemática caracteriza o delineamento de estudo conduzido com abordagem sistemática e descrição objetiva da evidência sumarizada. Já o termo metanálise caracteriza o método estatístico de análise de evidência reunida sistematicamente1.
Cada ponto do gráfico representa um estudo com sua razão de chances de diagnóstico e tamanho amostral. A forma de funil simétrico sugere ausência de viés de publicação (nesse caso, um funil invertido, também chamado de “árvore de natal”).
O método mais utilizado para avaliação da diversidade é o teste de heterogeneidade (semelhante ao teste Qui-quadrado), que parte do pressuposto que os achados dos estudos primários são iguais (hipótese nula) e verifica se os dados encontrados refutam esta hipótese33.
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