Embora os ensaios clínicos randomizados sejam preferidos para estabelecer evidências robustas, a maior parte da literatura científica consiste em estudos observacionais, necessários quando ensaios experimentais não são viáveis ou éticos. Com o aumento constante de publicações, é essencial revisar e sintetizar essas informações de maneira adequada. Nesse contexto, as metanálises de estudos observacionais têm se tornado cada vez mais comuns, especialmente desde a publicação da Declaração MOOSE (Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology) em 2000.
Para compreender as metanálises de estudos observacionais, é fundamental destacar que existem diferentes tipos de estudos e métodos de síntese de dados. A Declaração MOOSE, por exemplo, foca em análises de coortes comparativas, utilizadas para estimar o efeito de uma exposição específica comparando grupos expostos e não expostos. Um exemplo notável é o estudo de MacArthur e colaboradores, cujos resultados foram adaptados na figura abaixo:
No exemplo acima vemos que o Forest Plot é apresentado como nas metanálises de ensaios clínicos randomizados. Além das análises de coortes comparativas, há também metanálises que se concentram em medidas descritivas, como prevalência ou incidência de determinada condição. Nestes casos, é crucial considerar vieses potenciais nos estudos e fontes de heterogeneidade, além de garantir a correta imputação dos dados. Na figura abaixo, adaptada de Picon e colaboradores, observamos uma apresentação diferente do Forest Plot, refletindo taxas de prevalência em vez de medidas de associação.
Assim como nas metanálises de ensaios clínicos, as metanálise de estudos observacionais permitem avaliar a qualidade dos estudos incluídos, identificar vieses e explorar fontes de heterogeneidade através de análises estratificadas ou meta-regressão.
Por Sheila Cristina Bosco Stivanin
Doutora em produção animal, cientista de dados, empreendedora e educadora.
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