Uma meta-análise é basicamente um estudo sobre estudos. É usado para obter um resultado integrado. Em outras palavras, um pesquisador revisa estudos publicados anteriormente sobre um tópico e, em seguida, analisa os vários resultados para encontrar tendências gerais entre os estudos. Pode ser usado em psicologia, prática médica geral ou estudos detalhados de doenças, condições e tratamentos específicos.
Por que a meta-análise é importante?
Com a publicação constante de novos estudos em todo o mundo, a quantidade de pesquisas médicas disponíveis é impressionante. Isso é verdade mesmo para o praticante mais experiente.
Uma meta-análise é útil porque é uma revisão projetada para resumir informações. Segue alguns princípios gerais em uma meta-análise:
- é feito sistematicamente
- segue certos critérios
- contém um conjunto de resultados
- é baseado em uma análise quantitativa
A revisão fornece conclusões e tendências importantes que influenciam pesquisas futuras, decisões dos formuladores de políticas e como os pacientes recebem cuidados.
Os principais objetivos
Como você já sabe, uma meta-análise é um resumo dos resultados integrados analisados por suas diferenças. Outros objetivos deste tipo de revisão clínica são:
- Avalie os efeitos em diferentes subconjuntos de participantes.
- Crie novas hipóteses para inspirar estudos clínicos futuros.
- Supere as limitações de tamanhos de amostra pequenos.
- Estabeleça a significância estatística.
Meta-análise "aumenta" o tamanho da amostra
Uma das razões pelas quais as metanálises são tão úteis é por causa de um problema muito comum em muitos estudos de pesquisa: amostras pequenas.
Usar um tamanho de amostra grande requer mais recursos, incluindo fundos e pessoal, do que um tamanho de amostra pequeno. Quando os projetos de pesquisa individuais não estudam um número significativo de assuntos, pode ser difícil tirar conclusões confiáveis e válidas.
Os metaestudos ajudam a superar a questão dos pequenos tamanhos de amostra porque eles revisam vários estudos na mesma área de assunto.
Estabelecendo Significância Estatística
Meta-análises também podem ajudar a estabelecer significância estatística em estudos que, de outra forma, poderiam parecer ter resultados conflitantes.
Quando você leva muitos estudos em consideração ao mesmo tempo, a significância estatística estabelecida é muito maior do que com um estudo sozinho. Isso é importante porque a significância estatística aumenta a validade de quaisquer diferenças observadas. Isso aumenta a confiabilidade das informações.
Vantagens
As meta-análises oferecem inúmeras vantagens em relação aos estudos individuais. Isso inclui maior poder estatístico e mais capacidade de extrapolar para uma população maior. Eles também são considerados baseados em evidências.
Desvantagens
Embora seja uma ferramenta de pesquisa poderosa, a meta-análise tem desvantagens. Pode ser uma tarefa difícil e demorada encontrar todos os estudos apropriados para examinar. Meta-análises também requerem habilidades e técnicas estatísticas complexas.
Por que a meta-análise é controversa
Embora os pesquisadores reconheçam que a meta-análise é uma ferramenta eficaz, a controvérsia está no procedimento que os revisores usam. Seguir os princípios acima mencionados é fundamental para tirar conclusões válidas e confiáveis.
Os especialistas alertam que mesmo pequenos desvios do protocolo podem produzir resultados tendenciosos e enganosos. Além disso, uma vez concluídas e revisadas por pares, algumas metanálises provaram ser inadequadas e injustificadas.
Tipos de preconceito
Uma meta-análise tendenciosa pode produzir resultados enganosos.
Os três principais tipos de preconceito são:
- Viés de publicação. O problema aqui é que estudos "positivos" têm maior probabilidade de serem impressos.
- Viés de pesquisa. A busca por estudos pode produzir resultados enviesados involuntariamente. Isso inclui o uso de um conjunto incompleto de palavras-chave ou estratégias variadas para pesquisar bancos de dados. Além disso, o mecanismo de pesquisa usado pode ser um fator.
- Viés de seleção. Os pesquisadores devem definir claramente os critérios para escolher a partir da longa lista de estudos potenciais a serem incluídos na meta-análise para garantir resultados imparciais.