Gráficos de funil

Os Gráficos de funil servem como uma ferramenta visual para avaliar o viés de publicação, com qualquer assimetria no Figura potencialmente indicando viés. Além disso, testes estatísticos como o teste de regressão de Egger ou o teste de Begg podem ser empregues para identificar viés de publicação.

A análise de sensibilidade envolve a realização da meta-análise sob diferentes pressupostos ou a exclusão de estudos específicos para determinar a robustez dos resultados. Por exemplo, os pesquisadores podem optar por excluir estudos de baixa qualidade ou aqueles com tamanhos de efeitos extremos para avaliar a consistência das conclusões gerais (Blackhall & Ker, 2007).

Os Gráficos de funil e o Teste de Egger são ferramentas poderosas na avaliação e abordagem de vieses em estimativas meta-analíticas. No entanto, é importante notar que o método trim-and-fill, embora útil, tem suas limitações. As análises de sensibilidade são cruciais para compreender e mitigar vieses, e os pesquisadores devem abordar esses métodos com cautela e consciência dos desafios potenciais (AJE Team, 2023).

O Figura de funil, técnica utilizada para avaliar a possibilidade de viés de publicação (Harbord et al., 2006), baseia-se na premissa de que estudos menores, apesar de seu tamanho, desempenham um papel significativo na deteção de viés de publicação. A probabilidade de viés de publicação afetar estudos menores é maior do que a de estudos mais extensos. Esta diferença detetável é atribuível à disparidade na suscetibilidade ao viés de publicação. Se um pesquisador concluir um grande ensaio randomizado, é provável que ele queira vê-lo publicado, mesmo que o resultado seja negativo por causa do esforço envolvido. No entanto, para experiências menores, o cenário pode variar. Se existe viés de publicação, é mais provável que seja devido a pequenos ensaios negativos não serem publicados. Isso ressalta a importância de estudos menores na deteção de viés de publicação, tornando o processo mais envolvente e interessante para os pesquisadores.

O Gráfico de funil, uma representação visual da dimensão do ensaio face à dimensão do efeito que apresentam, serve como uma ferramenta para avaliar o viés de publicação. À medida que o tamanho do ensaio aumenta, é provável que os ensaios convirjam em torno do verdadeiro tamanho do efeito subjacente. Seria de esperar uma dispersão uniforme dos ensaios em ambos os lados deste verdadeiro efeito subjacente (Fig. 6 - Figura A). Quando o viés de publicação ocorre, espera-se uma assimetria na dispersão de pequenos estudos, com mais estudos mostrando um resultado positivo do que aqueles mostrando um resultado negativo (Fig. 6 - Figura B).

A assimetria do gráfico pode ser avaliada visualmente, mas os seguintes métodos/testes são usados para quantificá-la.:

• Teste de Egger (Egger et al., 1997): Este teste envolve a análise de regressão ponderada das estimativas do tamanho do efeito em suas medidas de precisão (ou seja, erros padrão). O foco está na linha de interceção, indexada por b. Um interceto estatisticamente significativo (com p < 0,05) sugere viés de publicação.
• Teste de Begg de correlação de classificação: Estabelece se existe uma relação notável entre os rankings de tamanhos de efeitos padronizados e os rankings de suas variâncias.

Em conclusão, a meta-análise representa um método quantitativo potente que amalgama resultados de vários estudos para produzir conclusões mais resilientes. Os pesquisadores podem obter insights mais precisos e generalizáveis por meio da coleta sistemática de dados, estimativa do tamanho do efeito, seleção de modelos, avaliação de heterogeneidade e escrutínio de viés de publicação. Apesar de seus pontos fortes, planejamento e execução meticulosos são imprescindíveis na meta-análise para contornar vieses e interpretações equivocadas. Quando conduzido com rigor, fornece contribuições inestimáveis para a prática baseada em evidências e a formulação de políticas em diversos domínios científicos.