Apesar de preferirmos as evidências vindas de ensaios clínicos randomizados, grande parte da literatura científica é composta de estudos observacionais, pois nem sempre é possível ou desejável conduzir um experimento. Com o crescente número de publicações, é importante que possamos revisar e sintetizar adequadamente essas informações. Nesse sentido têm se tornado mais frequentes as metanálises de estudos observacionais, particularmente após a publicação do MOOSE Statement (Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology) no ano 2000.
Para falarmos de metanálises de estudos observacionais precisamos antes ressaltar que existe mais de um tipo de estudo, e mais de um tipo de síntese de dados. O MOOSE parece ser mais focado em análises de coortes comparadas, ou seja, quando queremos estimar a medida de efeito de determinada exposição, usando um grupo exposto e outro controle. Um exemplo é o estudo de MacArthur e colaboradores, do qual extraímos e adaptamos a figura abaixo:
Vemos que o Forest Plot é apresentado como nas metanálises de ensaios clínicos. Nesse tipo de análise é preciso decidir se serão utilizados dados brutos ou ajustados, e como serão imputados no software de análise.
Já outro tipo de metanálise de estudos observacionais são as focadas em medidas descritivas, usualmente de frequência – como prevalência ou incidência de determinado agravo. Nessa área é preciso um cuidado ainda maior com vieses presentes nos estudos e com possíveis fontes de heterogeneidade, e também com a imputação correta dos dados de análise. Na figura abaixo, adaptada de Picon e colaboradores, vemos que o Forest Plot é apresentado de forma distinta do estudo anterior, mostrando taxas de prevalência e não uma medida de associação.
Assim como nas metanálises de ensaios clínicos, naquelas de estudos observacionais também podemos analisar a qualidade dos estudos incluídos, criticar vieses, e buscar fontes de heterogeneidade por análises estratificados ou metaregressão.
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