Capítulo 40 Meta-análise

40.1 Características

40.1.1 O que é meta-análise?

• .^REF?

O pacote metagear³¹² fornece a função plot_PRISMA para gerar o fluxograma de uma revisão sistemática de acordo com o Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses³¹³.

O pacote PRISMA2020³¹⁴ fornece a função PRISMA_flowdiagram para elaboração do fluxograma de revisões sistemáticas no formato padrão.

40.2 Interpretação de efeitos em meta-análise

40.2.1 Como avaliar a variação do tamanho do efeito?

• O intervalo de predição contém informação sobre a variação do tamanho do efeito.³¹⁵

• Se o intervalo de predição não contém a hipótese nula (\(H_{0}\)), podemos concluir que (a) o tratamento funciona igualmente bem em todas as populações, ou que ele funciona melhor em algumas populações do que em outras.³¹⁵

• Se o intervalo de predição contém a hipótese nula (\(H_{0}\)), podemos concluir que o tratamento pode ser benéfico em algumas populações, mas prejudicial em outras, de modo que a estimativa pontual (geralmente a média) torna-se amplamente irrelevante. Nesse caso, é recomendado investigar em que populações o tratamento seria benéfico e em quais causaria danos.³¹⁵

40.2.2 Como avaliar a heterogeneidade entre os estudos?

• A heterogeneidade - variação não-aleatória - no efeito do tratamento entre os estudos incluídos em uma meta-análise pode ser avaliada pelo \(I^{2}\).^315,316

• \(I^{2}\) representa qual proporção da variância observada reflete a variância nos efeitos verdadeiros em vez do erro de amostragem.³¹⁵

• \(I^{2}\) mede a proporção da variância total que pode ser atribuída à heterogeneidade entre os estudos incluídos.³¹⁶

• \(I^{2}\) não depende da quantidade de estudos incluídos na meta-análise. Entretanto, \(I^{2}\) aumenta com a quantidade de participantes incluídos nos estudos meta-analisados.³¹⁶

• A heterogeneidade entre estudos é explicada de modo mais confiável utilizando dados de pacientes individuais, uma vez que a direção verdadeira da modificação de efeito não pode ser observada a partir de dados agregados no estudo.³¹⁷

O pacote psychmeta²²⁸ fornece a função ma_d para meta-analisar valores d.

O pacote psychmeta²²⁸ fornece a função ma_r para meta-analisar correlações.

O pacote psychmeta²²⁸ fornece a função plot_forest para criar figuras tipo forest plot.

O pacote psychmeta²²⁸ fornece a função plot_funnel para criar figuras tipo funnel plot.

40.3 Diretrizes para redação

40.3.1 Quais são as diretrizes para redação de meta-análises?

• Visite a rede Enhancing the QUAlity and Transparency Of health Research EQUATOR Network para encontrar diretrizes específicas para cada tipo de meta-análises.

  • The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews:³¹⁸ https://www.equator-network.org/reporting-guidelines/prisma/

Referências

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Haddaway NR, Page MJ, Pritchard CC, McGuinness LA. PRISMA2020: An r package and shiny app for producing PRISMA 2020-compliant flow diagrams, with interactivity for optimised digital transparency and open synthesis. 2022;18:e1230. doi:10.1002/cl2.1230

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Rücker G, Schwarzer G, Carpenter JR, Schumacher M. Undue reliance on I 2 in assessing heterogeneity may mislead. BMC Medical Research Methodology. 2008;8(1). doi:10.1186/1471-2288-8-79

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Grooth HJ de, Parienti JJ. Heterogeneity between studies can be explained more reliably with individual patient data. Intensive Care Medicine. July 2023. doi:10.1007/s00134-023-07163-z

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