Dica do autor: Em uma metanálise, a escolha do modelo estatístico adequado é crucial para lidar com a heterogeneidade entre os estudos incluídos e fornecer uma estimativa combinada confiável. A metanálise é uma técnica estatística utilizada para combinar os resultados de múltiplos estudos para fornecer uma estimativa combinada do efeito de uma intervenção. Quando há variação significativa (heterogeneidade) entre os estudos incluídos em termos de metodologia, população ou resultados, é crucial escolher a abordagem estatística adequada para lidar com essa heterogeneidade e fornecer uma estimativa combinada confiável. O modelo de efeitos fixos assume que todos os estudos incluídos estão estimando o mesmo efeito do tratamento. Essa abordagem é adequada apenas quando a heterogeneidade entre os estudos é baixa. No entanto, quando há significativa heterogeneidade, como no cenário descrito, essa suposição não é válida, e o modelo de efeitos fixos pode fornecer estimativas enganosas. O modelo de efeitos aleatórios, por outro lado, permite variação entre os efeitos dos estudos. Ele assume que os estudos estão estimando diferentes, mas relacionados, efeitos do tratamento e ajusta a estimativa combinada para refletir essa variação. Isso resulta em uma estimativa mais robusta e confiável em presença de heterogeneidade. Exclusão de estudos heterogêneos pode introduzir viés e reduzir a aplicabilidade dos resultados. Análises de sensibilidade e subgrupo são úteis para explorar e entender as fontes de heterogeneidade, mas não substituem a necessidade de um modelo adequado para combinar os resultados.  Alternativa A: INCORRETA. Um modelo de efeitos fixos assume que todos os estudos estão estimando o mesmo efeito do tratamento, o que não é apropriado quando há significativa heterogeneidade entre os estudos.  Alternativa B: CORRETA. Um modelo de efeitos aleatórios é a escolha mais apropriada para lidar com a heterogeneidade, pois permite variação entre os efeitos dos estudos e fornece uma estimativa combinada ajustada que leva em conta essas diferenças.  Alternativa C: INCORRETA. Excluir estudos com resultados heterogêneos pode introduzir viés e reduzir a generalizabilidade dos resultados da metanálise.  Alternativa D: INCORRETA. Análises de sensibilidade são importantes para verificar a robustez dos resultados, mas não substituem a necessidade de escolher o modelo estatístico adequado para lidar com a heterogeneidade.  Alternativa E: INCORRETA. Análises de subgrupo podem ser úteis para explorar fontes de heterogeneidade, mas não substituem a necessidade de ajustar a estimativa combinada para a heterogeneidade entre os estudos.  Resposta correta: Alternativa B. Referência: Higgins, J. P. T., & Green, S. (Eds.). (2011). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions.