Dica do autor: A heterogeneidade clínica e metodológica pode influenciar significativamente os resultados de uma meta-análise. É essencial utilizar abordagens que permitam explorar e compreender as fontes dessa heterogeneidade para garantir a validade dos resultados.  Alternativa A: INCORRETA. Utilizar um modelo de efeitos fixos não é adequado em presença de significativa heterogeneidade, pois este modelo assume que todos os estudos estão estimando o mesmo efeito verdadeiro. Isso pode levar a conclusões enganosas.  Alternativa B: CORRETA. Realizar uma análise de subgrupos baseada em características clínicas e metodológicas dos estudos é uma abordagem robusta para explorar as fontes de heterogeneidade. Isso permite entender como diferentes fatores influenciam os resultados e pode ajudar a explicar a variabilidade observada entre os estudos.  Alternativa C: INCORRETA. Excluir todos os estudos que apresentam heterogeneidade pode introduzir viés de seleção e reduzir a validade externa dos resultados da meta-análise. É importante explorar e entender a heterogeneidade em vez de eliminá-la indiscriminadamente.  Alternativa D: INCORRETA. Aplicar um teste de heterogeneidade como o teste Q de Cochran é útil para identificar a presença de heterogeneidade, mas não é suficiente. É necessário realizar análises adicionais, como análise de subgrupos ou meta-regressão, para explorar as causas da heterogeneidade.  Alternativa E: INCORRETA. Conduzir uma revisão narrativa dos estudos incluídos pode ser útil, mas ignorar a meta-análise quantitativa desperdiça a oportunidade de sintetizar quantitativamente os resultados dos estudos. É melhor integrar ambas as abordagens para uma análise mais completa.  Resposta correta: Alternativa B. Referência: Deeks JJ, Altman DG, Bradburn MJ (editors). Chapter 15: Statistical methods for examining heterogeneity and combining results from several studies in meta-analysis. In: Systematic Reviews in Health Care: Meta-Analysis in Context. 2nd ed. BMJ Books; 2001.