Dica do autor: Meta-análise não é um bicho de sete cabeças: é uma técnica quantitativa para combinar resultados de estudos independentes que investigaram a mesma pergunta clínica. O pulo do gato é começar com uma questão bem formulada (PICO ajuda demais), registrar um protocolo e fazer uma revisão sistemática exaustiva — buscas em múltiplas bases, busca manual de referências e literatura cinzenta — com critérios de inclusão e exclusão pré-definidos. Depois vem a seleção, extração padronizada de dados e a avaliação da qualidade/risco de viés dos estudos incluídos. Antes de calcular a medida-sumário avalie a heterogeneidade (teste Q, I2) e considere modelos fixo vs. aleatório; se houver heterogeneidade explore causas (análises de subgrupos, meta-regressão, sensibilidade) em vez de simplesmente abandonar a síntese. Verifique também viés de publicação (funnel plot, testes formais). Por fim, interprete a medida-sumário no contexto da qualidade das evidências e da plausibilidade clínica — meta-análise soma informações, mas não corrige vieses fundamentais dos estudos originais.

Alternativa A: INCORRETA. A revisão sistemática não tem como objetivo selecionar apenas estudos com associações estatisticamente significativas; isso seria um viés. O foco é identificar todos os estudos relevantes com boa qualidade metodológica e que respondam à pergunta de pesquisa, independentemente do resultado estatístico. Critérios de inclusão e de avaliação do risco de viés priorizam validade interna e aplicabilidade, não o p-valor.

Alternativa B: CORRETA. Esse é o procedimento-base: começar por uma pergunta clara, conduzir uma revisão sistemática ampla (várias bases e busca manual) e definir criteriosamente inclusão/exclusão. Sem esse passo inicial bem feito, a meta-análise vira um amontoado de estudos heterogêneos ou enviesados. Protocolizar e documentar a busca e seleção é essencial para reprodutibilidade e confiança no resultado.

Alternativa C: INCORRETA. Ter estudos com resultados a favor e contra não é, por si só, sinônimo de heterogeneidade estatística ou motivo para não calcular a medida-sumário. Heterogeneidade refere-se à variabilidade entre estimativas além do que se espera ao acaso e é quantificada (I2, Q). Mesmo com heterogeneidade, pode-se calcular uma medida combinada usando modelo de efeitos aleatórios e investigar fontes dessa heterogeneidade; em alguns casos a síntese é perfeitamente plausível e informativa.

Alternativa D: INCORRETA. Heterogeneidade e viés de publicação são problemas distintos. Heterogeneidade decorre de diferenças em população, intervenções, desfechos, desenho ou qualidade dos estudos. Viés de publicação é a tendência de estudos com resultados positivos serem publicados mais que os negativos. Heterogeneidade não implica maior chance de viés de publicação; ambos podem coexistir, mas são conceitos e fontes de erro diferentes e devem ser investigados separadamente.

Alternativa E: INCORRETA. Meta-análises podem incluir estudos observacionais e experimentais; não são exclusividade de ensaios clínicos. É verdade que estudos observacionais têm maior risco de viés (confusão, viés de seleção) e exigem cuidado na interpretação e em análises separadas, mas combinar resultados observacionais é aceitável e comum quando a pergunta justifica — o segredo é avaliar e reportar o risco de viés e, quando possível, realizar análises separadas por tipo de estudo.

Resposta: Alternativa B