Diferenças entre revisões sistemáticas e meta-análises
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É um equívoco comum que a meta-As análises e revisões sistemáticas são as mesmas e os termos são frequentemente utilizados de forma intercambiável. Embora haja uma sobreposição substancial entre os dois, eles não são a mesma coisa. Comecemos por definir os dois conceitos:
Uma revisão sistemática é um meio detalhado, sistemático e transparente de recolher, avaliar e sintetizar evidências para responder a uma questão bem definida.
Uma meta-análise é um procedimento estatístico para combinar dados numéricos de vários estudos separados. Uma meta-análise só deve ser realizada no contexto de uma revisão sistemática.
A marca das revisões sistemáticas é que elas procuram reduzir o viés em todas as fases do processo de revisão. As revisões registradas em organizações como Campbell e Cochrane são particularmente confiáveis, pois todos os autores são obrigados a aderir aos mesmos altos padrões de conduta e de relato. As fases na condução de uma revisão são:
- Definir sua pergunta e, idealmente, registrar seu título de revisão proposto com Campbell ou similar
- Especifique e publique sua metodologia proposta com antecedência na forma de um protocolo
- Conduza uma pesquisa minuciosa da literatura
- Tela os resultados de sua pesquisa contra seus critérios de seleção pré-especificados para identificar os estudos incluídos
- Avalie a qualidade dos estudos encontrados
- Sintetize as evidências, é aqui que a meta-análise pode ou não vir em
- Publicar e divulgar a sua revisão
- Atualizar a revisão à medida que novas evidências são produzidas
Você pode ver que uma revisão sistemática envolve muito mais do que simplesmente juntar os números. É um processo detalhado, transparente e às vezes (muitas vezes) demorado.
Por que uma revisão sistemática não incluiria uma meta-análise?
Revisões sistemáticas irão frequentemente, mas nem sempre, conter uma meta-análise de dados numéricos dos estudos incluídos. A meta-análise seria uma má escolha se a sua pergunta de revisão for melhor respondida com dados qualitativos, tais como “Quão aceitáveis são as intervenções psicossociais para crianças maltratadas” ou “Qual o impacto dos programas de auto-ajuda em grupo no empoderamento das mulheres?”
A realização de uma meta-análise seria uma má ideia se os seus estudos são demasiado diferentes para serem combinados. Imagine que você está conduzindo uma revisão sistemática sobre o efeito de ouvir música enquanto estuda na performance do exame das crianças e você encontra um estudo sobre música clássica, dois sobre música pop incluindo crianças e adolescentes da escola primária respectivamente, outro sobre death metal e um quinto sobre clássicos de sintetizadores dos anos 80. Você os combinaria em uma única meta-análise ou decidiria que as intervenções (tipo musical) e as populações (idade das crianças) são muito diferentes para combinar e optar por uma síntese narrativa em seu lugar? Decidir que estudos você pode ou não combinar em uma meta-análise dependerá da pergunta que você está fazendo e você deve definir o processo para decidir antecipadamente em seu protocolo de revisão.
Conduzir uma meta-análise pode nem sempre ser sensato – mesmo se você se propuser a fazer uma. Ao especificar antecipadamente a sua abordagem à meta-análise, você pode reduzir a possibilidade de introdução de preconceitos e evitar tomar decisões retrospectivamente baseadas nos estudos ou resultados que você encontrar. É por isso que gastar tempo no seu protocolo e pensar através da abordagem analítica antes de iniciar a sua revisão sistemática é tempo bem gasto.
Tip 1: Cuidado com meta-análises que não seguem um processo sistemático e transparente para identificar e selecionar quais estudos devem ser incluídos na análise
Tip 2: Ao desenvolver um título de revisão sistemática com foco na questão que você realmente quer responder, não há necessidade de se restringir a dados numéricos que podem ser meta-analisados.
Tip 3: Especifique seu plano de análise com antecedência e seja transparente ao relatar seus métodos. Seguir as diretrizes (PRISMA) e padrões (MECCIR) apropriados é uma maneira fácil de manter você certo.
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