Dica do autor: A metanálise cumulativa é uma maneira de agregar estudos segundo uma ordem (normalmente cronológica) e recalcular o efeito combinado a cada novo estudo incluído. O pulo do gato é que ela mostra o momento em que a evidência se estabiliza: pode revelar que, depois de um certo estudo, as estimativas passam a não se alterar de forma relevante, indicando que novas pesquisas tenderiam a repetir um resultado já conhecido — isso tem implicações práticas e éticas, evitando pesquisa redundante. O gráfico típico apresenta, para cada passo, o efeito combinado e seu intervalo de confiança, permitindo ver a evolução da precisão ao acrescentar amostras. Mas fique ligado: a metanálise cumulativa não resolve problemas de qualidade dos estudos, heterogeneidade clínica/metodológica, viés de publicação ou multiplicidade (testes sequenciais podem aumentar a probabilidade de achados espúrios se não forem controlados). Em resumo: ótima para visualizar quando a evidência ficou convincente, útil para planejamento de pesquisa e para identificar pontos de inflexão, mas sempre interpretada com o contexto metodológico em mente.

Alternativa A: CORRETA. A afirmação I está certa: a própria lógica da metanálise cumulativa é recalcular o efeito combinado à medida que se acrescentam estudos, o que permite constatar em que momento cada novo estudo alterou (ou não) o efeito reunido. A afirmação III também é aceitável: se uma revisão sistemática foi bem conduzida, ela identifica e enumera os estudos publicados sobre a mesma pergunta — logo, é possível saber quantos estudos existem segundo os critérios da revisão (com a ressalva de que isso depende da completude da busca e dos critérios de inclusão). A afirmação IV, no sentido estatístico, também é considerada correta aqui: usando intervalos de confiança de 95% ou nível de significância de 5%, espera-se que aproximadamente 5% das comparações mostrem discrepância por variação amostral ou erro tipo I; ou seja, uma pequena proporção de resultados discrepantes é esperada apenas por acaso. Por esses motivos a combinação I, III e IV é a opção correta, lembrando sempre as limitações já citadas sobre heterogeneidade e viés.

Alternativa B: INCORRETA. Afirma II e III. A III está correta (ver acima), mas a II está errada: olhar um forest plot de metanálise cumulativa não dá certeza de que todos os estudos responderam exatamente à mesma pergunta. Estudos podem divergir em população, intervenção, desfecho, desenho ou qualidade — a metanálise mostra uma síntese, mas não garante identidade de PICO entre estudos. Portanto a alternativa que inclui II é incorreta.

Alternativa C: INCORRETA. Afirma I, II e IV. A I e a IV podem ser consideradas corretas pelos motivos já expostos, mas a II continua incorreta: a presença de um efeito combinado num gráfico cumulativo não elimina a possibilidade de diferenças clínicas ou metodológicas entre estudos. Assim, qualquer alternativa que inclua II falha.

Alternativa D: INCORRETA. Afirma I, II e III. Novamente, a I e a III são aceitáveis, mas a II é falha — não se tem certeza absoluta sobre identidade de pergunta apenas observando o gráfico. Logo, esta combinação também está errada.

Alternativa E: INCORRETA. Afirma I, II, III, IV. Aqui só falta dizer que a II é inválida. Mesmo que I, III e a interpretação da IV sejam aceitáveis, a inclusão da II torna a alternativa incorreta, porque não podemos, apenas olhando para um forest plot (cumulativo ou não), garantir que todos os estudos responderam exatamente à mesma pergunta clínica.

Resposta: Alternativa A