Ecos do CBEM 2022: Como interpretar uma metanálise?

A oficina “Endocrinologia e Metabologia Baseada em Evidências”, do 35º Congresso Brasileiro de Endocrinologia e Metabologia, trouxe a palestra” Como avaliar metanálises?”, com a Dra. Vânia dos Santos Nunes Nogueira. Abaixo, ela traz um panorama sobre o assunto.

Antes de saber interpretar uma metanálise é importante diferenciá-la da revisão sistemática.

A Revisão Sistemática compreende o processo de revisão de literatura abrangente, imparcial e reprodutível, que localiza, avalia e sintetiza o conjunto de evidências dos estudos científicos. Já a metanálise representa o conjunto de métodos estatísticos e gráficos para combinação de duas ou mais estimativas de estudos independentes ou não, que testam a mesma hipótese ou não.

As principais etapas de uma revisão sistemática são:

1. Formulação da Pergunta;

2. Localização e seleção dos estudos;

3. Avaliação crítica dos estudos;

4. Extração dos dados;

5. Análise Estatística (metanálise);

6. Interpretação dos resultados;

7. Avaliação da qualidade da evidência; 8- Relatório Final.

Como podemos observar, a metanálise compreende uma das etapas de uma revisão sistemática.

Sabendo da diferença entre revisão sistemática e metanálise, como interpretá-la?

Elaborei alguns passos importantes neste processo, a saber:

1) Refletir na pergunta que você gostaria que a metanálise respondesse;

2) Entender como se avalia a medida de efeito de uma intervenção;

3) Avaliar o IC 95% do efeito sumário;

4) Avaliar se há sobreposição dos intervalos de confiança dos estudos individuais;

5) Avaliar se o risco de viés de cada estudo incluído foi levado em consideração na interpretação do resultado sumário.

Refletir na pergunta que motivou a procura pela metanálise é o passo mais importante na hora de interpretá-la, pois, muitas vezes, a pergunta que a gerou não tem validade externa para a questão clínica, seja ela para um indivíduo apenas ou para um conjunto de participantes.

Em relação à medida de efeito de uma intervenção, para os desfechos dicotômicos, ela é avaliada pelo risco relativo, odds ratio, hazard ratio ou diferença de risco. Já para os desfechos contínuos ela é avaliada pela diferença de média. É importante que o leitor saiba interpretar estas medidas. Por isso, antes de olhar um resultado de metanálise tenha em mente o desfecho mais relevante  do ponto de vista do paciente, e qual seria a melhor medida de efeito para avaliá-lo.

É muito importante que na metanálise seja avaliada a presença de heterogeneidade estatística. De uma maneira resumida, isto pode ser avaliado pela não sobreposição dos intervalos de confiança dos estudos incluídos na análise, ou pela estatística do I².

I²> 50% sugere heterogeneidade, e na presença de direções diferentes dos estudos, o resultado sumário deve ser interpretado com muita cautela, pois pode não ser verdadeiro.

Avalie se os estudos incluídos na metanálise foram avaliados quanto ao risco de viés. Os estudos com alto risco de viés têm uma tendência em superestimar os benefícios da intervenção.

Por último, mais importante que avaliar esta medida de efeito, é saber interpretar o seu intervalo de confiança em 95%. Para os intervalos de confianças de desfechos dicotômicos que cruzam o número 1 e para os contínuos que atravessam a linha do zero dizemos que não houve uma diferença estatisticamente significativa. No entanto, a não diferença estatística não é sinônimo de não efeito, como também uma diferença estatística pode não ser clinicamente relevante.

Por isso, a recomendação atual é que deixemos de focar se o resultado é estatisticamente significativo ou não, e em vez disso apresentemos para cada resultado o tamanho do efeito, o intervalo de confiança e qualidade da evidência de acordo com o sistema GRADE (Grade of Recommendation, Assessment, Development and Evaluation). A qualidade pode ser alta, moderada, baixa ou muito baixa.

• Alta: é muito improvável que trabalhos adicionais irão modificar a confiança na estimativa do efeito;
• Moderada: trabalhos adicionais ainda não publicados poderão modificar a nossa confiança na estimativa de efeito;
• Baixa: outros trabalhos ainda não publicados muito provavelmente terão um importante impacto na nossa confiança na estimativa de efeito;
• Muito Baixa Qualidade: qualquer estimativa de efeito deve ser vista como incerta.

Vania dos Santos Nunes Nogueira – clique para ver o CV Lattes

Referência

Cochrane Handbook for Systematic Reviews of intervention, 2ª edition, 2019

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