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Metanálise: O que é, importância e técnicas

Metanálise

Muitas vezes nos deparamos com um grande número de estudos que oferecem resultados contraditórios ou confusos. É aqui que entra em jogo uma ferramenta poderosa: a Metanálise.  

Neste artigo, exploraremos o que é metaanálise, por que é importante e como ela pode nos ajudar a obter uma compreensão mais clara e precisa das informações disponíveis. 

Aqui você aprenderá: hide
1 O que é metaanálise?
2 Importância da metaanálise
3 Técnicas de análise estatística utilizadas na metaanálise
4 Passos para fazer uma metaanálise
5 Conclusão

O que é metaanálise?

A metaanálise é uma técnica estatística poderosa e sofisticada usada em pesquisa para combinar e analisar os resultados de vários estudos independentes sobre a mesma questão de pesquisa.

O seu principal objetivo é fornecer uma estimativa mais precisa do efeito ou associação de interesse, integrando resultados de estudos individuais, em vez de confiar apenas nos resultados de um único estudo.

Importância da metaanálise

análise estatística

A meta-análise é uma ferramenta fundamental na pesquisa por vários motivos:

Síntese de evidências

Permite combinar os resultados de múltiplos estudos sobre uma mesma questão de pesquisa, o que proporciona uma visão global e mais precisa do fenômeno estudado. Isso ajuda a reduzir a incerteza e a obter conclusões mais sólidas.

Aumentar o poder estatístico

Ao combinar dados de vários estudos, a meta-análise aumenta o tamanho da amostra e, portanto, melhora o poder estatístico para detectar efeitos pequenos ou moderados que podem não ser evidentes em estudos individuais.

Identificação de padrões e tendência

Permite identificar padrões, tendências ou efeitos consistentes em diferentes contextos, o que pode fornecer informações valiosas para a tomada de decisões em diversas áreas, incluindo medicina, psicologia, educação e gestão empresarial.

Exploração da heterogeneidade

Facilita a exploração da heterogeneidade entre estudos, ou seja, diferenças nos resultados que podem ser devidas a variações no desenho do estudo, na população do estudo ou em outros fatores. Isto ajuda a compreender melhor a variabilidade nos resultados e identificar possíveis fatores moderadores.

Apoio à decisão

Fornece uma síntese objetiva e quantitativa das evidências disponíveis, que pode ajudar a informar a tomada de decisões na prática clínica, na formulação de políticas e em pesquisas futuras.

Técnicas de análise estatística utilizadas na metaanálise

Essas técnicas de análise estatística são fundamentais na meta-análise para calcular e sintetizar os resultados dos estudos primários, bem como para avaliar a heterogeneidade entre eles.

Efeito de tamanho

O tamanho do efeito é uma medida padronizada que indica a magnitude da relação ou diferença entre os grupos em um estudo. Na meta-análise, o tamanho do efeito é calculado para cada estudo incluído e depois combinado para obter um tamanho de efeito global que representa a magnitude média do efeito em todos os estudos. Exemplos comuns de tamanho do efeito são d (coeficiente Kappa de Cohen), r (correlação de Pearson) ou razão de chances (OR).

Heterogeneidade

A heterogeneidade refere-se à variabilidade entre os resultados dos estudos incluídos na meta-análise. É importante avaliar a heterogeneidade porque pode influenciar a interpretação dos resultados.

Vários testes estatísticos são utilizados para avaliar a heterogeneidade, como o teste Q de Cochran e a estatística I². Se a heterogeneidade for elevada, possíveis fontes de variabilidade podem ser exploradas através de análise de subgrupos ou meta-regressão.

Modelos de efeitos fixos vs. efeitos aleatórios

Esses modelos são utilizados para combinar os resultados dos estudos incluídos na meta-análise. No modelo de efeitos fixos, assume-se que todos os estudos partilham um efeito verdadeiro comum, e qualquer variabilidade observada é devida unicamente ao erro amostral.

Em contraste, no modelo de efeitos aleatórios, cada estudo pode ter o seu próprio efeito verdadeiro, e assume-se que existe uma distribuição de efeitos verdadeiros na população de estudos. A escolha entre estes modelos depende da natureza dos estudos e da heterogeneidade observada.

Passos para fazer uma metaanálise

Aqui está uma explicação detalhada das etapas envolvidas em uma meta-análise:

Dicas para Análise de dados

Identificação de estudos relevantes

O processo começa com a identificação de todos os estudos relevantes que abordam a mesma questão de pesquisa . Isto envolve uma pesquisa bibliográfica exaustiva em bases de dados acadêmicas, revistas especializadas, teses, anais de congressos, etc.

Seleção dos estudos incluídos

Critérios rígidos de inclusão e exclusão são aplicados para selecionar os estudos a serem incluídos na meta-análise. Esses critérios geralmente estão relacionados ao desenho do estudo, qualidade metodológica, tamanho da amostra e outros fatores relevantes.

Extração de dados

Uma vez selecionados os estudos, são extraídos os dados relevantes de cada um deles. Isto pode incluir informações sobre o tamanho da amostra, medidas de resultados utilizadas, resultados de testes estatísticos, entre outros.

Cálculo do tamanho do efeito

A próxima etapa envolve o cálculo do tamanho do efeito de cada estudo incluído na meta-análise. O tamanho do efeito é uma medida padronizada que indica a magnitude da relação ou diferença observada entre os grupos comparados em cada estudo.

Ponderação dos estudos

Os estudos individuais nem sempre têm o mesmo peso estatístico devido a diferenças no tamanho da amostra e na precisão das estimativas. Portanto, é atribuído um peso a cada estudo com base no tamanho da amostra e em outros fatores relevantes. Saiba mais detalhes sobre ponderação .

Análise estatística

Uma vez calculados os tamanhos dos efeitos e atribuídos os pesos correspondentes, a análise estatística é realizada para combinar os resultados dos estudos individuais em uma estimativa geral do efeito ou associação de interesse. Os métodos estatísticos comuns utilizados na metaanálise incluem o modelo de efeitos fixos e o modelo de efeitos aleatórios.

Avaliação da heterogeneidade

A heterogeneidade entre os estudos incluídos na meta-análise é avaliada para determinar se os resultados são consistentes ou se há variação significativa entre os estudos. A heterogeneidade pode ser devida a diferenças no desenho do estudo, características da população, intervenções avaliadas, etc.

Análise de subgrupo e de sensibilidade

Em alguns casos, são realizadas análises de subgrupo para explorar possíveis fontes de heterogeneidade e examinar se os efeitos variam de acordo com certas características dos estudos. Adicionalmente, podem ser realizadas análises de sensibilidade para avaliar a robustez dos resultados face a diferentes pressupostos ou decisões metodológicas.

Apresentação dos resultados

Por fim, os resultados da metanálise são apresentados de forma clara e concisa na forma de relatório ou artigo científico. Isto inclui a estimativa pontual do efeito, intervalos de confiança, testes de significância estatística e qualquer outra informação relevante para a interpretação dos resultados.

Conclusão

Concluindo, a meta-análise é muito mais do que uma técnica estatística avançada; é uma ferramenta poderosa que pode fornecer uma visão profunda e precisa das evidências disponíveis em uma área de interesse.

Ao combinar e sintetizar resultados de múltiplos estudos, a meta-análise permite-nos identificar padrões, tendências e efeitos que podem não ser evidentes em estudos individuais. 

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Sobre o autor
Cristina Ortega

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