Revisões Sistemáticas. Meta-Análises: Desenhos de Estudo VII

Question 1

Em que situações faz sentido usar o Funnel Plot? Quais os seus eixos? Qual a sua principal utilidade?

Answer 1

Quando, por análise prévia do Forest Plot, sabemos que não há heterogeneidade entre os estudos da revisão sistemática; ao mesmo tempo, também só útil caso o nº de estudos não seja reduzido

Medida de associação/ impacto nas abcissas e erro padrão do logaritmo da medida nas ordenadas [este quantifica a precisão da estimativa]

Detetar viés de seleção, principalmente o de publicação

Question 2

Quais os testes estatísticos que devem complementar a análise visual dos funnel plots? Quais os seus poderes estatísticos?

Answer 2

Begg and Mazumdar (adjusted rank correlation test)-> análogo estatístico direto do funnel plot, tendo um baixo poder estatístico [ou seja, tem baixa capacidade de gerar resultados estatisticamente significativos]
Egger´s Test-> maior poder estatístico, o que significa que vai “acusar” viés de publicação/seleção mais frequentemente

Question 3

Quais os tipos de heterogeneidade? [remete para a heterogeneidade dos RESULTADOS]

Answer 3

Heterogeneidade Clínica-> varia de acordo com as características da população, com a intervenção e com o outcome
Heterogeneidade Metodológica-> varia de acordo com as características/desenho do estudo
Heterogeneidade Estatística-> mede a variação de efeito entre diferentes estudos

Question 4

Qual a hipótese nula do Teste Q de Cochran? [avalia a heterogeneidade dos estudos de uma revisão sistemática, pouco acrescentando à avaliação visual do forest plot]
Como varia o seu poder estatístico?

Answer 4

Resultados serem homogéneos: CONTUDO, AUSÊNCIA DE SIGNIFICÂNCIA NÃO SIGNIFICA HOMOGENEIDADE DOS RESULTADOS

Baixo com poucos estudos e excessivo com muitos estudos/estudos de grandes dimensões

Question 5

O que indica o teste I-square? [avalia a heterogeneidade dos estudos de uma revisão sistemática, pouco acrescentando à avaliação visual do forest plot]
Discrimine os níveis de heterogeneidade que indica e os seus intervalos.

Answer 5

Indica a percentagem de variação total entre os resultados dos estudos que se deve à heterogeneidade e não é explicada pelo acaso

[0;25]%-> baixa
[25:75]%-> moderada
[75;100]%-> alta

Question 6

Quais os 2 modelos usados nas meta-análises? O que caracteriza cada um deles? Quais os seus métodos?

Answer 6

Modelo de Efeitos Fixos [dificilmente traduz a realidade]-> assume que todos os estudos foram feitos de uma forma semelhante e que estão a estimar uma mesma medida; atribui-se um peso proporcional à sua precisão, o que leva à menor ponderação de estudo mais pequenos; Métodos: inverso das variâncias, Mantel-Haenszel {em outcomes binários} e Peto

Modelo de Efeitos Aleatórios [origina IC´s mais amplos]: integra nas ponderações uma estimativa da heterogeneidade entre estudos, aproximando-se do modelo anterior caso essa seja baixa; Métodos: DerSimonian and Laird

Question 7

O que se pode fazer caso seja detetada heterogeneidade nos resultados dos estudo de uma meta-análise?

Answer 7

Análise por subgrupos/estratificada de acordo com as características que possam levar à heterogeneidade verificada, meta-regressão e síntese qualitativa

Question 8

Qual dos testes de heterogeneidade é avaliado de uma forma qualitativa? E qual depende dos graus de liberdade?

Answer 8

I2 (“chi-square”)

I2 [degrees of freedom= nº estudos-1]