Meta-análise: a descoberta que revolucionou a pesquisa

A Jornada da Meta-Análise: Uma Aventura Estatística

A meta-análise é um elixir em um mundo onde a informação é abundante e os estudos científicos são inúmeros, onde nos vemos perdidos em meio a tanta produção científica.

A busca por estudos de qualidade se torna quase impossível, encontrando resultados por vezes conflitantes ou tão pequenos que sequer conseguem detectar um benefício real.

A necessidade de sintetizar esses estudos se tornou evidente. A meta-análise é uma técnica estatística que combina os resultados de vários estudos independentes sobre a mesma questão de pesquisa.

Embora o conceito seja conhecido desde o início do século XX, graças à combinação de vários estudos por Karl Pearson para obter uma conclusão mais robusta sobre a eficácia das vacinas contra a febre tifoide, foi Gene V. Glass quem cunhou o termo “meta-análise” em seu estudo intitulado “Primary, Secondary, and Meta-Analysis of Research”, publicado em 1976.

O estudo de Glass demonstrou como a meta-análise pode ser utilizada para avaliar a eficácia de programas e intervenções educacionais. Ao combinar os resultados de diferentes estudos, é possível obter estimativas mais precisas sobre o impacto dessas intervenções.

Ao combinar os resultados de vários estudos, nós aumentamos o tamanho da amostra e melhoramos o poder estatístico para detectar efeitos pequenos ou moderados que podem não ser evidentes em estudos individuais.

Meta-análise e Cochrane Collaboration

Organizações como a Cochrane Collaboration fundaram-se para promover a realização de revisões sistemáticas e meta-análises de alta qualidade. Como explica Ben Goldacre no livro Ciência Picareta, o símbolo da Cochrane Collaboration é um “forest plot”, um gráfico dos resultados de uma meta-análise sobre uma intervenção feita com mulheres grávidas, que se tornou um ponto de referência.

Quando um parto ocorre prematuramente, como se poderia esperar, os bebês têm mais probabilidade de sofrer e morrer. Alguns médicos na Nova Zelândia pensaram que uma administração breve e barata de esteróides poderia melhorar os resultados. Realizaram sete experimentos entre 1972 e 1981 para testar essa ideia. Dois mostraram algum benefício, mas os outros cinco não detectaram nenhum, então a ideia não foi adiante.

Oito anos depois, em 1989, foi feita uma meta-análise reunindo os dados de todos os experimentos. Se você olhar o gráfico do logotipo, verá facilmente o que aconteceu. Cada linha horizontal em um gráfico representa um único estudo. Quando a linha está à esquerda, indica que os esteróides superam o placebo; quando à direita, indica que os esteróides têm menos eficácia. Se a linha horizontal de um experimento toca a grande linha vertical no meio, sugere que não houve diferença clara entre ambos.

Desafios

Embora a meta-análise seja uma ferramenta poderosa, ela não está isenta de desafios, tais como:

• Qualidade dos estudos incluídos: A qualidade dos resultados depende dos estudos individuais. Se os estudos forem de baixa qualidade, a meta-análise pode ser enviesada.
• Heterogeneidade: Diferenças nos métodos, populações e contextos dos estudos podem complicar a síntese dos resultados.
• Publicação seletiva: A tendência de publicar apenas estudos com resultados positivos pode levar a um viés nas conclusões da meta-análise.

Assim, a meta-análise transformou o mundo da pesquisa científica, permitindo-nos ver além dos resultados de estudos individuais e obter uma visão mais clara e precisa das informações disponíveis.

Para quem quer se aprofundar no mundo da divulgação científica, recomendo a leitura do livro Ciência Picareta . Nele, você aprenderá pelo método negativo, descobrindo primeiro o que não é ciência, onde o autor discorre sobre casos de má divulgação, ciência ruim e charlatanismo de uma maneira bem simples, deixando a leitura fácil e divertida.