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A meta-análise é um subconjunto de revisões sistemáticas que combina dados de estudos qualitativos e quantitativos pertinentes de vários estudos selecionados para desenvolver uma conclusão única com maior poder estatístico. Esta conclusão é estatisticamente mais significativa do que a análise de qualquer estudo individual devido ao aumento do número de participantes, à maior diversidade entre os participantes ou aos efeitos e resultados acumulados.
Encontra mais detalhes sobre a meta-análise abaixo:
Objetivo
- Estabelecer significância estatística com estudos que apresentam resultados contraditórios.
- Desenvolver uma estimativa correta da magnitude do efeito.
- Fornecer uma análise mais complexa dos danos, dos dados de segurança e dos benefícios.
- Analisar subgrupos com números individuais que não são estatisticamente significativos.
Vantagens
- Melhorar a precisão na obtenção de evidências convincentes sobre os efeitos das intervenções quando os estudos são demasiado pequenos.
- Maior potência estatística e análise de dados confirmatórios.
- Responder às questões por responder ou não mencionadas no estudo de investigação.
- Uma boa fonte para responder a estudos contraditórios na geração de novas hipóteses.
- Considerado um recurso baseado em evidências.
Desvantagens
- Difícil e demorado para identificar estudos adequados.
- Nem todos os estudos fornecem dados adequados para inclusão e análise.
- Requer técnicas estatísticas avançadas.
- Heterogeneidade das populações dos estudos.
O processo de cinco etapas
Diagrama de Freqs / Forest Plot
As estimativas finais de uma meta-análise são frequentemente ilustradas graficamente sob a forma de um «forest plot».
Um forest plot apresenta estimativas de efeito e intervalos de confiança para estudos individuais e meta-análises. Num forest plot, cada estudo é representado por um bloco na estimativa pontual do efeito da intervenção, com uma linha horizontal que se estende em ambos os lados do bloco. A área do bloco indica a ponderação atribuída a esse estudo na meta-análise, enquanto a linha horizontal representa o intervalo de confiança (habitualmente com um nível de confiança de 95%). A área do bloco e o intervalo de confiança transmitem informações semelhantes, mas ambos contribuem de forma diferente para o gráfico. O intervalo de confiança descreve o intervalo de efeitos da intervenção compatível com o resultado do estudo. O tamanho do bloco chama a atenção para os estudos com maior ponderação (geralmente aqueles com intervalos de confiança mais estreitos), que dominam o cálculo do resultado sumário apresentado sob a forma de um losango na parte inferior.
Identificar os dados de estudo relevantes para chegar a uma única conclusão pode ser uma tarefa árdua. Contacte um especialista de confiança como a Freyr para monitorização e análise de dados de estudos de ensaios clínicos.
