1 min ler
A meta-análise é um subconjunto das revisões sistemáticas que combina dados de estudos qualitativos e quantitativos pertinentes de vários estudos selecionados para desenvolver uma única conclusão com maior poder estatístico. Esta conclusão é estatisticamente mais significativa do que a análise de qualquer investigação individual devido ao aumento do número de sujeitos, à maior diversidade entre os sujeitos ou aos efeitos e resultados acumulados.
Mais pormenores sobre a meta-análise são apresentados abaixo:
Objetivo
- Estabelecer a significância estatística de estudos com resultados contraditórios.
- Para desenvolver uma estimativa correta da magnitude do efeito.
- Fornecer uma análise mais complexa dos danos, dados de segurança e benefícios.
- Para examinar subgrupos com números individuais que não são estatisticamente significativos.
Vantagens
- Maior precisão nas provas convincentes sobre os efeitos da intervenção quando os estudos são demasiado pequenos.
- Maior poder estatístico e análise confirmatória de dados.
- Responder às questões não respondidas ou não mencionadas no estudo de investigação.
- Uma boa fonte para responder a estudos contraditórios e gerar novas hipóteses.
- Considerado um recurso baseado em provas.
Desvantagens
- É difícil e moroso identificar estudos adequados.
- Nem todos os estudos fornecem dados adequados para inclusão e análise.
- Requer técnicas estatísticas avançadas.
- Heterogeneidade das populações estudadas.
O processo em cinco etapas
Parcela florestal
As estimativas finais de uma meta-análise são frequentemente ilustradas graficamente sob a forma de um "gráfico de floresta".
Um gráfico florestal apresenta estimativas de efeito e intervalos de confiança para estudos individuais e meta-análises. Num gráfico florestal, cada estudo é representado por um bloco na estimativa pontual do efeito da intervenção, com uma linha horizontal que se estende de cada lado do bloco. A área do bloco indica o peso atribuído a esse estudo na meta-análise, enquanto a linha horizontal representa o intervalo de confiança (normalmente 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 representa a gama de efeitos de intervenção compatíveis com o resultado do estudo. O tamanho do bloco chama a atenção para os estudos com pesos maiores (normalmente os que têm intervalos de confiança mais estreitos), que dominam o cálculo do resultado sumário apresentado como um diamante na parte inferior.
Identificar os dados relevantes do estudo para desenvolver uma única conclusão pode ser uma tarefa difícil. Recorra a um especialista comprovado como a Freyr para a monitorização e análise de dados de estudos de ensaios clínicos.
