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.
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
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:
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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