Tendo avaliado seus resultados de pesquisa e decidido quais estudos incluir, o próximo passo é relatar os resultados do estudo e, idealmente, combinar os resultados que você encontrou para tirar conclusões, se possível, sobre sua pergunta clínica de interesse.

Ao relatar dados de qualquer estudo, relate somente os parâmetros (por exemplo, população, intervenções, comparações e desfechos) pré-especificados no protocolo/plano de revisão.

O estilo e a terminologia dos trabalhos de pesquisa podem ser propensos a complexidade excessiva. Sintetizar evidências usando linguagem e estilo que sejam tão precisos quanto possível e terminologia comumente entendida, incentiva a precisão e desencoraja a imprecisão.

Metanálise

Uma metanálise fornece uma média ponderada dos resultados de cada um dos ECRCs incluídos. Ela produz uma estatística geral (juntamente com seu intervalo de confiança) que resume os efeitos da intervenção experimental em comparação com uma intervenção controle em um resultado clínico específico. Antes de empregar uma metanálise, avalie se os estudos que estão sendo incluídos são suficientemente homogêneos (semelhantes clinicamente e no desenho e metodologia do estudo) para serem combinados.

Para julgar quão generalizáveis são os resultados de qualquer estudo individual (e se podem ser combinados), é útil usar o sistema PICDP (PICOT em inglês).[1]

  • População incluída
  • Intervenção avaliada
  • Comparação testada
  • Desfecho envolvido
  • Prazo medido

Ao relatar os resultados, são usadas várias estatísticas de teste (valor P, risco relativo [RR], razão de chances [RC], razão de riscos, diferença de média ponderada, diferença de média padronizada, etc.) dependendo dos dados utilizados e da análise realizada. Cada estatística de teste tem seus próprios pontos fortes e fracos. À luz disto, para análise sugerindo benefício estatístico com um tratamento particular, considerar dados absolutos é uma opção quando apropriado. É claro que qualquer consideração de dados absolutos é limitada pelas informações fornecidas no estudo original, e onde dados absolutos não são reportados, isso é uma omissão potencialmente importante que merece comentário.

Os resultados de uma metanálise são, com frequência, apresentados graficamente em um gráfico em floresta. Isso permite que o leitor compare visualmente todos os estudos incluídos na análise em um só lugar. O gráfico em floresta também representa visualmente a significância ou a não-significância, a precisão dos resultados através da largura do intervalo de confiança e indica qualquer heterogeneidade (possíveis diferenças) entre os estudos que podem ter que ser explicadas.

Como ler um enredo florestal

O Manual da Cochrane afirma que as vantagens “potenciais das meta-análises incluem aumento de poder, melhoria na precisão, capacidade de responder a perguntas não colocadas por estudos individuais e a oportunidade de resolver controvérsias decorrentes de conflitos reivindicações No entanto, eles também têm o potencial de induzir em erro sério, especialmente se os desenhos de estudos específicos, os vieses dentro do estudo, a variação entre os estudos e os vieses de notificação não forem cuidadosamente considerados [2]”.

Uma grande dificuldade em realizar uma meta-análise é que você deve retornar aos dados individuais de cada ERC e, portanto, não pode usar nenhum trabalho anterior feito por outras revisões sistemáticas. Você não pode simplesmente obter resultados de uma metanálise anterior e inseri-los em sua própria metanálise — você precisa de todos os dados brutos originais.

Nota: você deve evitar reportar os resultados apresentados apenas em resumos. Estes não permitem um escrutínio adequado da metodologia de um ensaio, são frequentemente reportados de forma escassa e muitos não são publicados integralmente.

Entendendo estatísticas com BMJ Learning

Relatando os resultados que importam

Os estudos mais úteis relatam resultados clínicos: isto é, aqueles que importam para as pessoas, como mortalidade, morbidade, número de pessoas melhorou, etc. Resultados laboratoriais ou proxy raramente contam como resultados importantes para as pessoas.

Por exemplo, uma revisão sobre a prevenção de fraturas deve relatar de maneira útil as fraturas evitadas, e não as mudanças na densidade óssea medidas por exames, que podem ou não resultar em fraturas.

Às vezes, o relato de resultados laboratoriais pode ser apropriado, em particular quando o relato de desfechos clínicos é escasso e onde os resultados laboratoriais são comumente usados no manejo ou são considerados fortemente relacionados ao prognóstico.

Como relatar efeitos adversos

O primeiro passo no relato de danos é obviamente relatar quaisquer efeitos adversos encontrados nos ensaios incluídos; mas ECRCs podem ser insuficientes para detectar danos. Dependendo do tipo de estudo que você está produzindo e seus critérios de inclusão, pode ser apropriado incluir dados que não são de ECRCs e que forneçam detalhes sobre efeitos adversos relevantes. Advertências relevantes de órgãos como FDA e MHRA também podem ser apropriadas para inclusão.

Os efeitos adversos são, com frequência, subnotificados, e você pode considerar apropriado consultar outras fontes de evidência, como dados observacionais, relatos de caso, advertências e guias de prescrição, para obter uma visão abrangente dos danos associados a uma intervenção.

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Referências

  1. Brown P, Brunnhuber K, Chalkidou K et al. How to formulate research recommendations. BMJ. 2006; 333:804 —6.
    https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1602035/
  2. Higgins JPT, Green S, eds. Cochrane handbook for systematic reviews of interventions. Versão 5.1.0. Atualizado em março de 2011. Disponível em https://handbook.cochrane.org/ (acessado pela última vez em 11 de fevereiro de 2019).