Vantagens e Desvantagens da Meta-Análise

O agrupamento de dados de vários estudos aumenta o tamanho da amostra e aumenta o poder estatístico dos resultados e a precisão das estimativas de efeitos calculados. É considerada a maneira mais eficaz de avaliar e examinar as evidências para uma questão específica, oferecendo um alto nível de evidência e formando recomendações para a prática clínica. No entanto, a força das evidências fornecidas depende intimamente da qualidade dos estudos incluídos e do rigor do processo meta-analítico (Papakostidis & Giannoudis, 2023).

Embora a meta-análise tenha inúmeras vantagens, também tem fraquezas metodológicas e potenciais dificuldades na interpretação dos resultados globais. Isto sublinha a necessidade de os leitores manterem uma abordagem crítica, fomentando um sentido de responsabilidade e diligência.

O campo da meta-análise não está isento de debates e limitações em curso, que continuam a atrair a atenção. Estes incluem questões como viés de publicação e viés variável omitido, que são importantes a considerar no contexto da pesquisa meta-analítica.

A meta-análise tem muitas vantagens sobre outros métodos de síntese de pesquisa. Isso significa que a meta-análise é sempre preferida e que as revisões narrativas, combinando probabilidades e procedimentos de contagem de votos devem ser completamente abandonadas?

Entre as várias vantagens, destaca-se (Deeks et al., 2023; Koricheva et al., 2013):

• A meta-análise fornece uma avaliação abrangente da literatura, oferece um alto nível de evidência e ajuda a estabelecer recomendações práticas.
• A meta-análise fornece um meio mais objetivo, informativo e poderoso de resumir os resultados de estudos individuais do que revisões narrativas/qualitativas e contagem de votos.
• Embora o uso de meta-análise esteja em ascensão, é essencial notar que a compreensão do método é valiosa, mesmo que você não esteja planejando realizar suas meta-análises. Este conhecimento permitirá aos investigadores acompanhar e avaliar eficazmente a literatura na sua área.
• A aplicação da meta-análise a campos aplicados (por exemplo, conservação e gestão ambiental) pode tornar os resultados mais valiosos para os decisores políticos.
• Dominar os fundamentos da meta-análise pode melhorar significativamente a qualidade da apresentação de dados em pesquisas originais, tornando possível incorporar os resultados em futuras revisões de pesquisa.
• A realização de meta-análise muda a forma como se lê e avalia os estudos primários. Torna a pessoa extremamente consciente de que a significância estatística dos resultados depende do poder estatístico e, em geral, melhora a capacidade de avaliar criticamente as evidências.
• Para aumentar a precisão: Muitos estudos individuais são demasiado pequenos para fornecer provas conclusivas sobre os efeitos das intervenções. A precisão é normalmente melhorada quando as estimativas se baseiam num conjunto maior de dados.
• Os estudos primários normalmente visam participantes específicos e intervenções bem definidas para abordar questões além do escopo de estudos individuais. A combinação de estudos com características variadas permite-nos explorar a consistência dos efeitos numa gama mais ampla de populações e intervenções. Esta abordagem pode também ajudar a identificar as razões para as diferenças nas estimativas dos efeitos.
• Para resolver disputas de estudos aparentemente contraditórios ou para gerar novas hipóteses: A combinação dos resultados do estudo através da síntese estatística permite uma avaliação formal de resultados conflitantes e a exploração de razões para resultados variáveis.

A meta-análise isolada ou em combinação com outros métodos de síntese de investigação deve ser utilizada sempre que a estimativa da magnitude de um efeito e a compreensão das fontes de variação desse efeito sejam de interesse e quando pelo menos alguns dos estudos primários recolhidos forneçam dados suficientes para realizar a análise.

Enfatizando a importância de uma abordagem crítica, torna-se evidente que é crucial identificar deficiências na metodologia e interpretar os resultados gerais em meta-análises. Esta abordagem aborda as preocupações sobre o viés de publicação e o potencial para achados errôneos quando estudos diferentes com dados de desfecho variáveis são incluídos.

É importante notar algumas de suas desvantagens, como a exclusão de estudos de baixa qualidade. Como alternativa à meta-análise, a "melhor síntese de evidências" consideraria apenas estudos respeitáveis. O desafio aqui é determinar os critérios para distinguir entre bons e maus. É aconselhável incluir o maior número possível de artigos e dar importância a vários aspetos da conceção do estudo com base na prática metodológica amplamente aprovada. Isso permite explorar como diferentes métodos impactam os efeitos de fronteira estimados. O fator de impacto do veículo de publicação e o número de citações que cada estudo recebe também devem ser considerados (Havranek & Irsova, 2016).

A replicabilidade na investigação é da maior importância, uma vez que permite a outros investigadores verificar os resultados e desenvolver o conhecimento existente. Para permitir que outros pesquisadores reproduzam nossa análise, utilize a abordagem de buscar estudos que avaliem o impacto das fronteiras. É aceitável omitir certos estudos se os seus resultados não diferirem sistematicamente dos da nossa análise.

Estudos que relatam inúmeras estimativas influenciam significativamente a meta-análise. Quando cada estimativa tem o mesmo peso, a natureza desequilibrada dos dados na meta-análise significa que estudos com numerosas estimativas ditam os resultados. Uma solução potencial é o modelo multinível de efeitos mistos, que atribui aproximadamente o mesmo peso a cada estudo se as estimativas dentro do estudo estiverem altamente correlacionadas. No entanto, este método introduz efeitos aleatórios ao nível do estudo, que podem ser correlacionados com variáveis explicativas.

As estimativas preferidas dos autores devem ter mais peso. Os estudos que examinam o efeito de fronteira apresentam normalmente numerosas estimativas e favorecem frequentemente um subconjunto dessas estimativas (muitos resultados são apresentados como verificações de robustez). Embora alguns autores declarem explicitamente suas preferências, só é possível determinar as estimativas preferidas para alguns estudos. Em vez disso, um pesquisador deve controlar os dados e a metodologia, que devem ser mais simples de codificar e devem abranger a maioria dos desejos dos autores, como controlar a resistência multilateral (Havranek & Irsova, 2016).

É importante notar que as estimativas individuais são apenas parcialmente independentes devido aos autores utilizarem dados semelhantes. Ao realizar meta-análises, é crucial considerar que os ensaios clínicos individuais podem ser amplamente independentes, particularmente na investigação médica. No entanto, os resultados e observações de regressão da maioria dos conjuntos de dados econômicos não são independentes em economia. A dependência entre observações é abordada agrupando os erros-padrão ao nível de estudos individuais e conjuntos de dados.

Existem demasiadas variáveis explicativas potenciais e é necessário clarificar quais as que devem ser incluídas. Com inúmeros aspetos do desenho do estudo, encontrar uma teoria que fundamente a inclusão de todos eles é um desafio. Por exemplo, uma opção é atribuir mais peso a estudos extensos publicados em revistas respeitáveis, mas precisa ser evidente por que eles devem relatar consistentemente resultados diferentes.

A meta-análise compara achados diferentes. Em economia, a meta-análise examina estimativas heterogêneas. Várias estimativas são produzidas usando métodos diferentes, e é necessário levar em conta as diferenças no desenho dos estudos primários. Para melhorar a comparabilidade das estimativas num conjunto de dados, opte por incluir apenas os resultados relativos ao impacto de variáveis comuns específicas e exclua a extensa literatura sobre as outras.

Os erros na codificação de dados são inevitáveis. A compilação de dados para meta-análise envolve meses de leitura e codificação dos dados. Não use assistentes de pesquisa para esta tarefa porque há um risco de passar imediatamente para tabelas de regressão e codificar os dados sem revisar completamente os estudos primários. No entanto, é impossível eliminar erros; Só podemos minimizá-los coletando, comparando e corrigindo os conjuntos de dados de forma independente, garantindo a confiabilidade de nossa pesquisa.

O viés de publicação prejudica a validade da meta-análise. Os pesquisadores podem superestimar o tamanho médio do efeito relatado e não representar com precisão o verdadeiro tamanho do efeito quando relatam estimativas exibindo um sinal particular ou significância estatística.

Em conclusão, a meta-análise envolve etapas críticas, como definição de perguntas, coleta de dados, análise e relatórios de resultados. Definir a questão é crucial para moldar o foco e a direção da pesquisa. Embora ofereça evidências de alto nível e informe a prática clínica, também enfrenta desafios relacionados a fraquezas metodológicas, viés de publicação e potenciais limitações para alcançar seus objetivos. Apesar dessas limitações, a meta-análise contribui significativamente para a prática baseada em evidências em saúde, fornecendo uma síntese abrangente da pesquisa disponível.