Lendo um artigo científico - estatística - parte 7 - o que eu preciso saber primeiro?

Para quem está chegando agora: clique aqui.

Enfim, chegamos ao gráfico da meta-análise (forest plot).

Entretanto, há dois conceitos que você precisa saber:

• uma meta-análise está dentro de uma revisão sistemática

• nem toda revisão sistemática traz uma meta-análise

O que é uma meta-análise?

Meta-análises são tentativas de resumir os principais achados dos artigos científicos em forma de número. Diferente de uma revisão narrativa ou sistemática, onde frases são apresentadas.

De maneira muito simples, consistem na seleção de artigos e atribuição de um peso a cada estudo. Essa estatística funciona como se fosse a média ponderada.

Quais tipos de dados podem aparecem em uma meta-análise?

Meta-análises podem ser feitas com:

• taxas ou porcentagens

  como o próprio nome diz, o parâmetro principal está no formato de uma porcentagem. Por exemplo, taxa de sobrevivência de implantes dentários, restaurações, etc.

  
  

• OR, RR, HR (odds ratio, risk ratio, hazard ratio)

  aqui, é muito importante prestar atenção no "pezinho" do gráfico: o valor de referência será 1.

• diferença média / diferença média padronizada

  a diferença entre duas médias (do grupo experimental e do grupo controle): aqui o valor de referência no "pezinho" do gráfico será 0.

Os outros dados apresentados serão o número de amostras em cada estudo, o peso (a contribuição) de cada estudo, e os intervalos de confiança.

Normalmente, a escolha do tipo de dado depende do desenho experimental do artigo. Muitas vezes, os dados dos artigos são transformados para se chegar ao parâmetro de escolha.

Os dados acima são utilizados para geração de outras características que se encontram dentro do gráfico:

• effect size

• summary effect

O que é um effect size?

O tamanho do efeito (effect size) é justamente um dos parâmetros acima (porcentagem, OR, RR, diferença entre médias).

Ele é representado como um quadrado que fica nas linhas dos intervalos de confiança.

Quanto maior o tamanho desse quadrado, maior o peso (interferência) que cada estudo tem no resultado final, conhecido como summary effect.

O que é um summary effect?

O resumo do efeito (summary effect) é representado por um diamante que fica no final de cada gráfico. Ele também possui um intervalo de confiança.

Para que serve a linha vertical que fica no meio do gráfico?

Essa linha determina o local do nosso effect size. Quando o intervalo de confiança "cruza" esta linha,

Qual é a forma de apresentação gráfica dessa estatística?

Assim, temos todos os elementos para confecção do gráfico da meta-análise.

Da esquerda para direita, teremos: nome dos autores, ano da publicação, número de amostras e desvio padrão nos grupos experimental e controle, o tamanho do efeito, o peso de cada efeito, e o intervalo de confiança, e o valor p.

Entretanto, o gráfico pode ser apresentado de forma mais simples, como no exemplo abaixo, onde o effect size escolhido foi o RR:

Gráfico de floresta: a essência da meta-análise

Repare, na imagem acima, a posição do nosso diamante: ele termina do lado do grupo teste. Ou seja, após a análise de todos os estudos acima (A, B, C, D), o número que nós buscamos favorece o grupo teste.

Veja que apenas os grupos C e D possuem os quadrados (tamanho do efeito) maiores, e portanto, possuem mais peso do que os estudos A e B.

Ainda, repare como o diamante (resumo do efeito) é bem fechado (pouco extenso). É o tamanho do intervalo de confiança final. O resumo do efeito vale 0,85.

Agora, perceba que apenas o estudo C não cruza a linha vermelha pontilhada, gerando o único valor p < 0,05.

O que é a inconsistência?

• A inconsistência (I2) também surge no "pezinho" do gráfico, sendo apresentada como porcentagem, variando entre 0 e 100%.

• Assim, ela mede qual é a proporção da dispersão entre os estudos que pode ser considerada real. Então, quanto maior essa porcentagem, maior essa proporção.

• Ela está relacionada ao grau de sobreposição dos intervalos de confiança, e não ao effect size.

Claro, em função dos detalhes, leva-se mais tempo para interpretar o gráfico de meta-análise.

Na prática clínica Odontológica, o que posso fazer?

Meta-análises são elementos sugestivos para se tomar uma decisão. Ao longo dos anos, diversos sistemas de saúde as têm utilizado em questões epidemiológicas (prevenção à cárie, por exemplo).

Entretanto, quanto mais estudos forem colocados na meta-análise, melhor o nosso poder para escolher se vamos aplicar um tratamento experimental ou ficarmos com o tratamento controle.

Por diversos motivos, não há respostas e nem meta-análises para todos os nossos tratamentos e pacientes.

Assim, meta-análises devem ser interpretadas com muita cautela.

Estudos laboratoriais, especialmente comparados entre laboratórios (equipes) diferentes, contêm muitas variações (animais, tipos celulares, reagentes químicos)

O mesmo fenômeno é observado em estudos clínicos (dentro do mesmo país e entre países diferentes).

Muitas vezes, as meta-análises (e os gráficos) não podem ser geradas porque o nível de vieses (tendências) nos estudos é elevado.

Bons trabalhos! Boas leituras!