APÊNDICE 13
Métodos estatísticos para a metanálise
■ SUMÁRIOS DE EFEITO E INTERVALOS DE CONFIANÇA
O principal objetivo da metanálise é calcular um sumário da estimativa
de efeito e o seu IC. Uma forma intuitiva de fazer isso é multiplicar cada
desfecho do estudo, como o risco relativo (uma estimativa de efeito), pelo
tamanho de amostra (um peso que reflete a precisão do risco relativo),
somar os produtos e dividir o resultado pela soma dos pesos. Na prática,
usa-se como peso para cada estudo o inverso da variância da estimativa
do efeito de cada estudo individual (1/variânciai). O inverso da variância
é uma melhor estimativa da precisão da estimativa do efeito do que o
tamanho de amostra, pois leva em consideração o número de desfechos e
a sua distribuição. A média ponderada da estimativa do efeito é calculada
multiplicando-se o peso de cada estudo (1/variânciai) pelo logaritmo do
risco relativo (ou qualquer outra estimativa de risco, como log da RC,
diferença de risco, etc.); então, somam-se esses produtos e divide-se o
resultado pela soma dos pesos. Estudos de pequeno porte geralmente
apresentam grande variância (e um IC amplo em torno da estimativa de
risco), e estudos de grande porte apresentam pequena variância (e um IC
estreito em torno da estimativa de risco). Portanto, em uma metanálise,
estudos de grande porte recebem um peso maior (1/pequena variância) e
estudos de pequeno porte recebem peso menor (1/grande variância).
Para determinar se a estimativa-sumário do efeito é estatisticamente
significativa, calcula-se a variabilidade da estimativa-sumário do efeito.
Há várias fórmulas para calcular a variância das estimativas-sumário de
risco (22,23). A maioria usa algo que se aproxima do inverso da soma dos
pesos dos estudos individuais (1/soma dos pesosi). A variância da
estimativa-sumário é usada para calcular o IC de 95% em torno da
estimativa-sumário (±1,96 × variância1/2).
■ MODELOS DE EFEITOS ALEATÓRIOS VERSUS MODELOS DE
EFEITOS FIXOS
