Dica do autor: Em uma meta-análise, lidar adequadamente com a heterogeneidade entre os estudos é crucial para produzir resultados confiáveis e aplicáveis. Técnicas avançadas de modelagem estatística podem ajudar a manejar essa variabilidade.  Alternativa A: INCORRETA. Utilizar apenas o modelo de efeitos fixos pode ser inadequado quando há heterogeneidade significativa, pois assume que todos os estudos estão estimando o mesmo efeito verdadeiro. Isso pode levar a conclusões equivocadas.  Alternativa B: INCORRETA. Excluir todos os estudos que apresentam heterogeneidade pode introduzir viés de seleção e reduzir a validade externa dos resultados. A heterogeneidade deve ser gerenciada, não eliminada.  Alternativa C: CORRETA. Aplicar o modelo de efeitos aleatórios é a técnica mais apropriada para lidar com a variabilidade entre os estudos em uma meta-análise com heterogeneidade significativa. Esse modelo assume que os estudos estão estimando diferentes, mas relacionados, efeitos e permite uma síntese mais generalizável dos resultados.  Alternativa D: INCORRETA. Realizar uma análise de subgrupos sem ajustes para múltiplas comparações pode levar a achados espúrios e aumentar o risco de erros tipo I. Ajustes apropriados são necessários para garantir a validade dos resultados.  Alternativa E: INCORRETA. Utilizar apenas a análise de sensibilidade é insuficiente para lidar com a heterogeneidade. A análise de sensibilidade é útil para avaliar a robustez dos resultados, mas não substitui a necessidade de ajustar o modelo principal para a heterogeneidade.  Resposta correta: Alternativa C. Referências: Hedges, L. V., & Olkin, I. (1985). Statistical Methods for Meta-Analysis. Academic Press. Borenstein, M., Hedges, L. V., Higgins, J. P. T., & Rothstein, H. R. (2009). Introduction to Meta-Analysis. John Wiley & Sons. Higgins, J. P. T., & Green, S. (2008). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. John Wiley & Sons.