Meta-análise é a metodologia estatística de combinar resultados de diferentes trabalhos identificados em uma revisão sistemática sobre um tema específico. Esta forma de publicação representa uma importante ferramenta da medicina baseada em evidências, principalmente na ausência de um ensaio clínico de tamanho suficiente para provar eficácia terapêutica. Neste caso, meta-análises de ensaios clínicos pequenos ou médios são utilizadas para responder questões com um poder estatístico compatível com grandes ensaios clínicos. Precisamos então refletir sobre qual o nível de evidência de uma meta-análise dentro da hierarquia científica. Uma boa meta-análise substitui um grande ensaio clínico randomizado?
Um estudo publicado em 1997 no New England Journal of Medicine por um grupo da Universidade de Montreal ajuda a refletir sobre esta questão: Discrepancies between Meta-analysis and Subsequent Large Randomized Controlled Trials (N Engl J Med 1997;337:536-42). Naquele estudo, foram comparados os resultados de 12 grandes ensaios clínicos randomizados e controlados com as meta-análises que os precederam: as meta-análises não previram corretamente o resultado dos ensaios clínicos em 35% das vezes. Um exemplo clássico em cardiologia foi a expectativa positiva gerada por uma meta-análise sobre o uso de magnésio no infarto do miocárdio. Esta expectativa foi desbancada pelo grande ensaio clínico ISIS-4, que não mostrou benefício do magnésio. Desta forma, embora as meta-análises sejam de grande valor, a palavra final depende de um grande ensaio clínico, com poder estatístico adequado para responder a questão de interesse.
Um estudo publicado em 1997 no New England Journal of Medicine por um grupo da Universidade de Montreal ajuda a refletir sobre esta questão: Discrepancies between Meta-analysis and Subsequent Large Randomized Controlled Trials (N Engl J Med 1997;337:536-42). Naquele estudo, foram comparados os resultados de 12 grandes ensaios clínicos randomizados e controlados com as meta-análises que os precederam: as meta-análises não previram corretamente o resultado dos ensaios clínicos em 35% das vezes. Um exemplo clássico em cardiologia foi a expectativa positiva gerada por uma meta-análise sobre o uso de magnésio no infarto do miocárdio. Esta expectativa foi desbancada pelo grande ensaio clínico ISIS-4, que não mostrou benefício do magnésio. Desta forma, embora as meta-análises sejam de grande valor, a palavra final depende de um grande ensaio clínico, com poder estatístico adequado para responder a questão de interesse.
O pior é não saber o 1/3 de meta-análises que não prevêem corretamente o resultado. Frente a esta incerteza como se comportar? Há alguma característica especial entre estudos com previsão incorreta?
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