Dica do autor: A heterogeneidade em uma meta-análise refere-se à variação nos resultados dos estudos incluídos. Pode ser causada por diferenças nas populações estudadas, intervenções, desfechos medidos ou metodologias utilizadas. É essencial abordar essa heterogeneidade adequadamente para garantir a validade dos resultados combinados. Ao observar uma alta heterogeneidade entre os estudos, a utilização de um modelo de efeitos aleatórios é a estratégia mais apropriada. Este modelo assume que as diferenças entre os estudos não são apenas devido ao acaso, mas também devido a variações reais entre os estudos. Ele fornece uma estimativa mais conservadora do efeito combinado, levando em consideração a variabilidade entre os estudos. Análise das alternativas:  Alternativa A: INCORRETA. Ignorar a heterogeneidade pode levar a conclusões errôneas, pois a variação entre os estudos pode influenciar os resultados combinados.  Alternativa B: INCORRETA. Um modelo de efeitos fixos assume que todos os estudos estão estimando o mesmo efeito verdadeiro, o que não é apropriado em presença de alta heterogeneidade.  Alternativa C: CORRETA. Um modelo de efeitos aleatórios é mais adequado para lidar com alta heterogeneidade, pois considera a variação entre os estudos ao combinar os resultados.  Alternativa D: INCORRETA. Excluir estudos pode introduzir viés e reduzir a validade externa dos resultados da meta-análise.  Alternativa E: INCORRETA. Relatar apenas os resultados dos estudos individuais não aproveita a força combinada dos dados, que é o objetivo de uma meta-análise. Resposta correta: Alternativa C. Referência: Higgins JPT, Green S (eds). "Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions." Version 5.1.0, The Cochrane Collaboration, 2011.