Dica do autor: A metanálise é a técnica estatística que busca combinar estimativas de efeito de estudos independentes para gerar uma medida sumária mais precisa. O pulo do gato é entender os tipos de heterogeneidade: a clínica (diferenças em pacientes, intervenções, desfechos), a metodológica (diferenças no desenho, qualidade, medidas) e a estatística (variação nos efeitos observados). Para "bater o olho e saber" se é adequado calcular uma medida sumária, precisamos que os estudos sejam suficientemente semelhantes nas características essenciais do PICO e que a variabilidade estatística seja aceitável. Ferramentas como a estatística I2 e o teste Q ajudam a quantificar heterogeneidade, e modelos (efeito fixo vs. efeito aleatório) são escolhidos conforme esse contexto. Se houver heterogeneidade elevada e não explicável, em vez de forçar um pooled estimate, faz-se análise de subgrupos, metarregressão ou síntese narrativa. No fim das contas, só faz sentido uma metanálise com cálculo de medida sumária quando os estudos são homogêneos em aspectos clínicos/metodológicos e a heterogeneidade estatística é compatível com a combinação dos resultados.

Alternativa A: CORRETA. Exatamente. "Resultados homogêneos" significa que os efeitos observados entre os estudos são compatíveis — não há variação excessiva que comprometa a estimativa combinada. Nessa situação, é possível estimar uma medida sumária de risco que represente bem o conjunto, escolhendo o modelo estatístico apropriado (efeito fixo se a heterogeneidade for desprezível; efeito aleatório se houver alguma variação, mas ainda justificável). A homogeneidade clínica e metodológica também é requisito: estudos comparáveis em população, intervenção, desfecho e desenho permitem uma metanálise válida.

Alternativa B: INCORRETA. "Resultados heterogêneos" costuma contraindicar um pool simples. Heterogeneidade estatística alta (e.g., I2 elevado) indica que os efeitos variam além do esperado por acaso; nesses casos, somar tudo numa única medida sumária pode ser enganoso. Dá para usar modelo de efeito aleatório ou explorar fontes da heterogeneidade, mas isso não equivale a dizer que uma metanálise com medida sumária é automaticamente adequada quando há heterogeneidade marcada.

Alternativa C: INCORRETA. "Diferentes metodologias" revela heterogeneidade metodológica, o que complica a comparação e a combinação dos efeitos. Estudos com desenhos, critérios de inclusão, tempos de seguimento ou formas de medir desfechos distintos podem não ser combináveis — muitas vezes exige-se análise separada por subgrupos ou síntese narrativa. Portanto, metodologias distintas geralmente impedem (ou ao menos limitam) o cálculo de uma única medida sumária confiável.

Alternativa D: INCORRETA. "Diferentes pressupostos" é um enunciado vago. Pressupostos teóricos ou analíticos distintos entre estudos (por exemplo, diferentes definições de exposição ou diferentes ajustes nas análises) geram heterogeneidade, mas a mera existência de pressupostos diversos não é a condição para realizar a metanálise; pelo contrário, amplia os motivos para cautela. O que importa para calcular a medida sumária é a comparabilidade dos efeitos observados — ou seja, homogeneidade suficiente.

Resposta: Alternativa A