Dica do autor: Quando o objetivo é sintetizar evidências de múltiplos estudos que investigaram a mesma relação — por exemplo, redução do colesterol e risco de doença cardíaca coronariana — o pulo do gato é usar técnicas que combinem estimativas individuais para obter uma estimativa global mais precisa. A meta-análise é esse instrumento: ela reúne resultados de trabalhos independentes, pondera cada estudo (geralmente pelo inverso da variância) e calcula um efeito combinado, muitas vezes apresentado em um forest plot. Antes de fazer a soma das partes, precisa-se avaliar heterogeneidade (I², teste Q) para decidir por modelo fixo ou aleatório, checar qualidade metodológica, fontes de viés (incluindo viés de publicação, avaliado via funnel plot) e considerar subanálises ou metarregressão se houver variabilidade entre estudos. No fim das contas, uma meta-análise bem conduzida aumenta poder estatístico e permite estimar com mais precisão magnitude do efeito, mas não corrige vieses sistemáticos dos estudos incluídos — ou seja, lixo entra, lixo sai. Portanto, interpretar resultado pooled exige olhar além do número: população, intervenções, desfechos e consistência entre estudos.

Alternativa A: INCORRETA. O estudo de caso-controle compara pessoas com e sem o desfecho (casos vs controles) para buscar diferenças retrospectivas em exposições. É útil para doenças raras e para investigar associações, mas não combina resultados de estudos independentes. Logo, não é o desenho que incorpora múltiplos trabalhos em uma estimativa única.

Alternativa B: INCORRETA. O estudo de coorte acompanha indivíduos expostos e não expostos ao longo do tempo para medir incidência de desfechos e estimar risco relativo. Também é primário (produz dados originais) e não uma técnica para agregar evidências de vários estudos distintos, portanto não responde ao enunciado.

Alternativa C: INCORRETA. Ensaio clínico (especialmente randomizado) é o padrão-ouro para testar intervenções, gerando estimativas causais em um único estudo. Apesar de meta-análises frequentemente agregarem ensaios clínicos, o ensaio em si não é o método de combinar resultados de múltiplas pesquisas.

Alternativa D: CORRETA. Meta-análise é exatamente o delineamento/método descrito: agrega quantitativamente os resultados de diversos estudos sobre o mesmo tema para chegar a uma conclusão mais robusta. Inclui etapas obrigatórias como busca sistemática, seleção criteriosa, avaliação da qualidade e análise da heterogeneidade antes de apresentar o efeito combinado.

Alternativa E: INCORRETA. "NDA" aqui não corresponde a um desenho epidemiológico ou método reconhecido para combinar estudos. Pode ser interpretado como não aplicável; de qualquer forma, não é a resposta adequada.

Resposta: Alternativa D