Nível de dificuldade: Moderado.

Dica do expert: A metanálise é um método estatístico usado para unir dados de diferentes estudos e gerar novas medidas estatísticas (como taxas ou medidas de associação). É técnica bastante usada em revisões sistemáticas para obter uma medida única que representa o resultado que seria obtido ao se unir as diferentes amostras dos estudos individuais, ou seja, podemos dizer que a medida obtida possui uma amostra grande, o que reduz o risco de erro aleatório, dando maior poder estatístico para aquela medida.
Numa revisão sistemática com metanálise de medidas de associação (risco relativo, odds ratio, hazard ratio), um importante produto é o forest plot (gráfico em floresta) em que em cada linha representa um estudo individual incluído na metanálise sendo que o quadrado representa a medida pontual e a linha horizontal o intervalo de confiança de 95% de cada estudo. O diamante no fim representa a nova medida pontual obtida por meio da metanálise. A linha vertical no centro representa a linha de nulidade, ou seja, a região em que não houve diferença entres os grupos intervenção e controle.
Vale lembrar que significância estatística indica que o nível de confiança que temos naquele resultado é suficiente para que ele seja considerado válido e o valor mais comumente usado de significância estática é de 95%. Ou seja, consideramos um resultado como válido quando temos 95% de confiança de que corresponde à realidade. Uma forma de avaliar a significância estatística é a avaliação do intervalo de confiança de 95% (95%IC), que pode ser interpretado como aquele que contém a medida real do desfecho com 95% de certeza. Para avaliar a significância estatística por meio do 95%IC basta verificar se ele incluiu ou não valores que implicam sentidos de associação divergentes, ou seja, um resultado é significativo estatisticamente quando o intervalo de confiança contem apenas valores fatorais ou apenas valores contrários à intervenção. Num gráfico de floresta isso significa que a linha do intervalo de confiança não deve ultrapassar a linha de nulidade.

Alternativa A: INCORRETA. O intervalo de confiança do risco relativo (RR) final da metanálise foi de 0,60 a 0,81, ou seja, só incluiu valores que indicam uma redução de risco no grupo intervenção (valores de RR<1). Dessa forma o resultado foi significativo estatisticamente.
Alternativa B: INCORRETA. O estudo 5 foi o que teve menor peso no resultado (0.8%), o que significa que seu impacto no resultado foi o menor. Isso ocorreu devido à grande incerteza da medida do estudo evidenciada pelo seu intervalo de confiança muito amplo (que pode ser visto como um indicador de que a amostra era pequena).
Alternativa C: INCORRETA. O estudo dois foi o de maior peso, justamente por ter o intervalo de confiança mais estreito (provavelmente porque tinha a maior amostra), ou seja, foi considerado o estudo mais importante nesse grupo. O estudo mais questionável foi aquele que teve o menor peso, inclusive pelo grau de incerteza (95%IC grande, incluindo valores divergentes – maiores e menores que 1), que foi o estudo 5.
Alternativa D: CORRETA. Os estudos 1, 2 e 4 foram os únicos cujos intervalos de confiança não atravessaram a linha de nulidade, ou seja, foram os únicos com resultados estatisticamente significantes.
Alternativa E: INCORRETA. Os estudos 3, 5 e 6 tiveram intervalos de confiança que ultrapassaram a linha de nulidade, ou seja, incluíram valores que indicavam associações divergentes. Dessa forma não tiveram resultados estatisticamente significantes.

Resposta: Alternativa D.