Revisão Sistemática e Metanálise Flashcards
Passo a passo para elaboração de uma revisão sistemática
Definição de uma pergunta
Definição de critérios de elegibilidade dos estudos
Busca sistemática - no máximo de bancos de dados possíveis, deve estar descrita para ser reprodutível
Descrição de motivo de exclusão de estudos
Avaliação da qualidade dos estudos
Extração de dados
Metanálise se aplicável
Detalhamento, sumário, discussão dos resultados
Metodologia deve ser sempre detalhada
Diretrizes metodológicas que guiam essa elaboração
Cochrane - como conduzir
PRISMA - como escrever
GRADE - como estabelecer a qualidade da evidência encontrada
O que é a metanálise
É um processo estatístico para combinar estudos
Qual a vantagem/objetivo de uma metanálise ao combinar esses resultados
Aumenta número de participantes > aumenta precisão e também capacidade de generalização (validade externa)
Pode resolver controvérsias entre estudos
Pode conseguir entender o motivo de heterogeneidade
O que determina o peso de cada estudo na metanálise
Poder de acordo com tamanho amostral
O inverso da variância
Variância é a medida utilizada para calcular o desvio padrão, ou seja, a imprecisão entre os resultados
Como avaliar estimativa de heterogeneidade
I² - 0-100%
Quanto mais próximo de 100 maior a quantidade de variabilidade que não é consequente do acaso
OBS: não confiar isoladamente neste número, mas olhar também para o forest plot
Modelos de análise do estudos - quais são
Modelo de efeito fixo e aleatório
Modelo de efeito fixo - premissas/características
O verdadeiro efeito de uma intervenção é único
Diferenças entre os estudos é apenas devido ao acaso
Concentra mais peso em estudos maiores
IC mais preciso
Para ser utilizado é preciso que os estudos sejam muito semelhantes nos resultados
NÃO PODE SER USADO SOMENTE O TESTE DE HETEROGENEIDADE para assumir isso
Modelo de efeito aleatório - premissas/características
O verdadeiro efeito de uma intervenção pode variar
Diferenças entre os estudos é devido ao acaso r também devido a diferenças reais
Distribui melhor o peso entre os estudos
IC menos preciso
É mais plausível no mundo real, costuma ser melhor para ser usado
Situação em que modelo de efeito fixo pode ser melhor
Quando existem estudos grandes de boa qualidade e estudos pequenos de baixa qualidade
Cuidados para interpretar as diferentes metodologias
Efeito fixo - em geral desconfiar, principalmente se baseada em teste de I² ou se resultado é significativo por pouco
Efeito aleatorio - avaliar a validade/vies dos estudos pequenos já que influenciam mais
