Respostas do exame Revisão Sistemática e Meta-análise - Coursera

Respostas do exame Revisão Sistemática e Meta-análise - Coursera

 

 

Questions:

 

O que é uma revisão sistemática?

• É a meta-síntese, ou seja, a meta-análise dos estudos.
• Uma revisão com busca sistemática a partir de descritores e palavras-chaves.
• Processo de síntese baseado em busca e avaliação crítica para responder uma pergunta estruturada.

Explicação: A resposta correta é processo de síntese baseado em busca e avaliação crítica para responder uma pergunta estruturada, pois uma revisão sistemática é um método rigoroso que envolve a coleta e análise de pesquisas existentes de forma estruturada e objetiva. Esse processo tem como objetivo responder a uma questão de pesquisa específica, utilizando uma metodologia clara que inclui a definição de critérios de inclusão e exclusão de estudos, a busca em bases de dados relevantes e a avaliação crítica da qualidade dos estudos selecionados. A revisão sistemática permite consolidar evidências sobre um determinado tema, fornecendo uma base sólida para a tomada de decisões informadas na prática clínica, na política e na pesquisa.

 

Por que fazer revisões sistemáticas?

• Para responder uma dúvida científica estruturada.
• Para ganhar notoriedade acadêmica com publicação científica.
• Para ter o primeiro contato sobre um assunto.

Explicação: A resposta correta é para responder uma dúvida científica estruturada, pois as revisões sistemáticas são realizadas com o objetivo de fornecer respostas fundamentadas a perguntas de pesquisa específicas e bem definidas. Esse tipo de revisão permite consolidar e sintetizar evidências de estudos anteriores, o que é essencial para esclarecer incertezas em determinado campo de estudo. Além disso, a metodologia rigorosa utilizada nas revisões sistemáticas assegura que as conclusões sejam baseadas em uma avaliação crítica e abrangente da literatura existente, contribuindo assim para o avanço do conhecimento científico e a tomada de decisões informadas em contextos práticos.

 

Quando uma revisão sistemática é necessária?

• Na incerteza sobre um tema investigado por estudos prévios.
• Na necessidade de publicar um artigo rápido.
• Na ausência de pesquisas disponíveis na área.

Explicação: A resposta correta é na incerteza sobre um tema investigado por estudos prévios, pois uma revisão sistemática é especialmente necessária quando há controvérsias, divergências ou lacunas de conhecimento em relação a um determinado assunto já abordado por pesquisas anteriores. Esse tipo de revisão permite compilar, analisar e sintetizar as evidências disponíveis, ajudando a esclarecer dúvidas e a fornecer uma visão mais clara sobre a questão em questão. Além disso, uma revisão sistemática pode identificar áreas que necessitam de mais investigação e orientar futuras pesquisas, contribuindo para o avanço do conhecimento científico e a tomada de decisões baseadas em evidências.

 

O que é revisão narrativa?

• Uma revisão restrita a uma pergunta e transparente em todas as etapas.
• Uma revisão ideal para jovens pesquisadores, pois o conhecimento prévio é independente da redação.
• É uma revisão ampla e geral sobre determinado tema.

Explicação: A resposta correta é é uma revisão ampla e geral sobre determinado tema, pois a revisão narrativa se caracteriza por proporcionar uma visão abrangente e descritiva de um assunto, sem a rigidez metodológica das revisões sistemáticas. Esse tipo de revisão permite explorar diferentes perspectivas, teorias e evidências sobre um tema, facilitando a compreensão do contexto e das nuances envolvidas. As revisões narrativas são frequentemente utilizadas para sintetizar informações de forma qualitativa e podem ser valiosas para identificar lacunas na literatura, gerar novas hipóteses ou orientar futuras pesquisas. Ao não se limitar a uma pergunta específica, a revisão narrativa oferece uma análise mais flexível e exploratória do conhecimento existente sobre o tema.

 

O que é uma revisão integrativa?

• É a revisão que combina evidências qualitativas e quantitativas.
• É aquela que revisa as práticas complementares e integrativas em saúde.
• É sinônimo de revisão sistemática, mas feita de forma mais integrada.

Explicação: A resposta correta é é a revisão que combina evidências qualitativas e quantitativas, pois a revisão integrativa tem como objetivo sintetizar e analisar diferentes tipos de dados e informações, unindo tanto as evidências qualitativas quanto as quantitativas sobre um determinado tema. Essa abordagem permite uma compreensão mais abrangente e rica do fenômeno estudado, facilitando a identificação de padrões e a formulação de conclusões mais robustas. A revisão integrativa é especialmente útil em áreas de pesquisa onde é necessário integrar diversos tipos de estudos e evidências para abordar questões complexas, contribuindo assim para a construção de um conhecimento mais holístico e fundamentado.

 

Marque a correta sobre revisões sistemáticas:

• Sofre menos influência das opiniões do pesquisador que a elaborou
• Sofre muita influência das opiniões do pesquisador que a elaborou
• Se a busca é sistemática automaticamente a revisão também é

Explicação: A resposta correta é sofre menos influência das opiniões do pesquisador que a elaborou, pois uma das principais características das revisões sistemáticas é a sua abordagem rigorosa e objetiva, que visa minimizar o viés pessoal do pesquisador. As revisões sistemáticas seguem um protocolo bem definido, incluindo critérios de inclusão e exclusão, metodologias de busca abrangentes e avaliações críticas da qualidade dos estudos selecionados. Isso garante que as conclusões sejam baseadas em evidências coletadas de forma sistemática, reduzindo a possibilidade de que as opiniões ou preferências pessoais do pesquisador afetem os resultados. Portanto, a objetividade e a transparência do processo são fundamentais para a validade e a confiabilidade das revisões sistemáticas.

 

São resultados viabilizados pelas revisões sistemáticas:

• Melhorar a utilização de recursos de pesquisa
• Elaboração de protocolos clínicos e diretrizes terapêuticas
• Apontar lacunas no conhecimento que requerem pesquisas
• Responder perguntas que não foram pesquisadas antes

Explicação: As respostas corretas são melhorar a utilização de recursos de pesquisa, elaboração de protocolos clínicos e diretrizes terapêuticas e apontar lacunas no conhecimento que requerem pesquisas, pois esses são resultados significativos das revisões sistemáticas. Ao sintetizar e analisar a literatura existente, as revisões sistemáticas ajudam a identificar as melhores práticas e a utilização eficiente dos recursos de pesquisa, contribuindo para o avanço do conhecimento na área. Além disso, a partir das evidências reunidas, é possível elaborar protocolos clínicos e diretrizes terapêuticas que orientem profissionais de saúde em suas práticas, promovendo tratamentos baseados em evidências. Por fim, as revisões sistemáticas também são essenciais para apontar lacunas no conhecimento, indicando áreas que ainda precisam ser exploradas e onde novas pesquisas são necessárias. Essa função crítica é fundamental para direcionar futuras investigações e melhorar a base de conhecimento em diversas disciplinas.

 

Qual a pergunta de pesquisa e componentes de uma revisão sistemática? de intervenção ou exposição

• Cada revisão tem a sua própria característica e a composição da pergunta é variável.
• PICOT: problema, informação, consequências, operacionalização e tipo de estudo.
• PICOT: população, intervenção ou exposição, comparador, desfecho e tipo de estudo.

Explicação: A resposta correta é PICOT: população, intervenção ou exposição, comparador, desfecho e tipo de estudo, pois essa estrutura é fundamental para formular a pergunta de pesquisa em revisões sistemáticas, especialmente aquelas que avaliam intervenções ou exposições. O modelo PICOT ajuda os pesquisadores a definir claramente os componentes da pesquisa: a população em estudo, a intervenção ou exposição a ser analisada, o comparador que será utilizado para fazer a comparação, o desfecho que se pretende avaliar e o tipo de estudo que será considerado. Essa abordagem sistemática permite uma construção lógica e organizada da questão de pesquisa, facilitando a busca e a análise de evidências relevantes. Dessa forma, o modelo PICOT contribui para a rigorosidade e a clareza da revisão sistemática, assegurando que todos os aspectos essenciais sejam contemplados.

 

A pergunta PICOT estrutura revisões sistemáticas de:

• Intervenção ou exposição
• De pesquisas qualitativas
• De prevalência ou frequência

Explicação: A resposta correta é intervenção ou exposição, pois o modelo PICOT é especialmente projetado para estruturar perguntas de pesquisa em revisões sistemáticas que analisam intervenções ou exposições específicas. O acrônimo PICOT se refere aos componentes essenciais da pergunta: População, Intervenção (ou Exposição), Comparador, Desfecho e Tipo de estudo. Essa estrutura permite que os pesquisadores formulem questões claras e focadas, facilitando a busca por evidências relevantes e a análise crítica dos dados. Ao aplicar o modelo PICOT, as revisões sistemáticas podem avaliar efetivamente o impacto de intervenções ou a relação entre exposições e desfechos, promovendo uma compreensão mais aprofundada dos efeitos e das implicações de determinadas práticas ou condições.

 

Como avaliar se a pergunta de pesquisa é factível?

• Observar se outros pesquisadores fizeram algo parecido.
• Analisar a disponibilidade de estudos primários e se os recursos são suficientes para sua execução.
• Ponderar questões éticas e conflitos de interesses.

Explicação: A resposta correta é analisar a disponibilidade de estudos primários e se os recursos são suficientes para sua execução, pois essa avaliação é essencial para determinar a factibilidade da pergunta de pesquisa. Para que uma pesquisa seja viável, é necessário que haja estudos primários disponíveis que possam ser revisados ou utilizados como base, além de garantir que os recursos, como tempo, financiamento e acesso a dados ou populações de interesse, estejam adequados para a realização do estudo. Essa análise ajuda a identificar se a pesquisa pode ser concluída com sucesso dentro dos limites estabelecidos, contribuindo para a elaboração de um projeto sólido e realista. Sem essa avaliação, há um risco maior de que a pesquisa não possa ser realizada efetivamente, resultando em desperdício de recursos e esforços.

 

A definição da pergunta de pesquisa da revisão deve ser:

• Completa e detalhada, independentemente da existência de estudos que a respondam.
• Ampla e aberta, sem delimitar os componentes a priori, definição que deve ocorrer nas etapas de busca ou seleção.
• Planejada e testada a priori, pois dela dependem etapas críticas como busca e seleção dos estudos.

Explicação: A resposta correta é planejada e testada a priori, pois dela dependem etapas críticas como busca e seleção dos estudos, pois uma pergunta de pesquisa bem formulada é fundamental para o sucesso de uma revisão sistemática. Ao planejar e testar a pergunta antes de iniciar o processo, os pesquisadores conseguem definir claramente os objetivos e os critérios de inclusão e exclusão dos estudos. Isso orienta as etapas de busca, garantindo que sejam feitas de forma eficiente e direcionada, permitindo a coleta de evidências relevantes que realmente respondam à questão formulada. Uma pergunta mal definida pode levar a buscas imprecisas, seleção inadequada de estudos e, consequentemente, a conclusões inválidas ou irrelevantes, comprometendo a qualidade da revisão. Portanto, a definição cuidadosa da pergunta de pesquisa é uma etapa crítica no processo de revisão sistemática.

 

Constituem estratégias para verificar se a pergunta de pesquisa é relevante e factível:

• Contar com a colaboração de grupos experientes
• Solicitar a opinião de especialista
• Confirmar se há estudos elegíveis em uma busca piloto
• Registrar a pergunta assim que tiver a ideia
• Registrar o protocolo da pesquisa para que outros grupos ajudem nessa avaliação

Explicação: As respostas corretas são contar com a colaboração de grupos experientes, solicitar a opinião de especialista e confirmar se há estudos elegíveis em uma busca piloto, pois essas estratégias são fundamentais para garantir que a pergunta de pesquisa seja relevante e factível. A colaboração com grupos experientes permite que os pesquisadores tenham acesso a conhecimentos e experiências anteriores que podem enriquecer a formulação da pergunta e aumentar sua aplicabilidade. Solicitar a opinião de especialistas ajuda a validar a importância da questão investigativa e a adequação do foco da pesquisa. Além disso, realizar uma busca piloto para confirmar a existência de estudos elegíveis é crucial para assegurar que há literatura suficiente para sustentar a pesquisa, evitando assim a frustração de trabalhar em uma pergunta que não pode ser devidamente explorada devido à falta de dados. Essas etapas colaborativas e exploratórias aumentam a probabilidade de que a pesquisa tenha um impacto significativo e contribua para o avanço do conhecimento na área.

 

Frente a uma pergunta nova e sem estudos publicados, qual seria a melhor conduta?

• Realizar uma revisão sistemática sobre a pergunta.
• Realizar um estudo primário sobre a pergunta.
• Propor uma revisão sistemática e estudo primário.

Explicação: A resposta correta é realizar um estudo primário sobre a pergunta, pois quando não há estudos publicados sobre um tema, a condução de um estudo primário é a melhor abordagem para gerar novas evidências e contribuir para o conhecimento na área. Um estudo primário permite que os pesquisadores investiguem diretamente a questão de interesse, coletando dados originais que podem oferecer insights valiosos. Enquanto uma revisão sistemática é útil para compilar e analisar dados existentes, ela depende da existência de literatura prévia. Portanto, em face de uma pergunta nova sem estudos publicados, a realização de um estudo primário se torna essencial para responder a essa questão e preencher a lacuna de conhecimento identificada. Essa abordagem é fundamental para avançar na pesquisa e contribuir de forma significativa para a área de estudo em questão.

 

O acrônimo FINER mostra pontos a serem pensados na elaboração de uma pergunta de pesquisa, são eles:

• Se a pergunta é Factível, Impressionante, Nociva, Ética e Redundante
• Se a pergunta é Fácil de ser respondida, Importante, Nova, Exclusiva e Realista.
• Se a pergunta é Factível, Interessante, Nova, Ética e Relevante.

Explicação: A resposta correta é se a pergunta é Factível, Interessante, Nova, Ética e Relevante, pois o acrônimo FINER representa critérios essenciais que devem ser considerados na elaboração de uma pergunta de pesquisa. A factibilidade garante que a pesquisa pode ser realizada com os recursos e o tempo disponíveis. A pergunta deve ser interessante para atrair a atenção da comunidade científica e contribuir para o avanço do conhecimento. A novidade é crucial, pois a pesquisa deve oferecer insights ou informações que ainda não foram explorados. A ética assegura que a investigação respeite os direitos e o bem-estar dos participantes. Por fim, a relevância implica que a pergunta abordará um tema significativo e que pode ter um impacto positivo na área de estudo. Juntas, essas características ajudam a garantir que a pesquisa seja não apenas viável, mas também significativa e impactante.

 

São etapas diretamente impactadas pela pergunta de pesquisa:

• Seleção dos estudos
• Elaboração da meta-análise
• Definição dos critérios de elegibilidade
• Elaboração da estratégia de busca

Explicação: As respostas corretas são seleção dos estudos, definição dos critérios de elegibilidade e elaboração da estratégia de busca, pois todas essas etapas são diretamente influenciadas pela pergunta de pesquisa. A seleção dos estudos depende da clareza e especificidade da pergunta, já que ela determina quais estudos são relevantes para a análise e quais devem ser incluídos ou excluídos. A definição dos critérios de elegibilidade também está intrinsecamente ligada à pergunta, pois estabelece as características que os estudos devem apresentar para serem considerados na revisão. Além disso, a elaboração da estratégia de busca é moldada pela pergunta de pesquisa, já que define quais palavras-chave e descritores serão utilizados para localizar a literatura relevante. Essas etapas são cruciais para garantir que a pesquisa seja focada e eficaz, resultando em conclusões válidas e significativas.

 

São etapas da revisão sistemática:

• Extração dos dados
• Avaliação crítica dos estudos
• Seleção pareada dos estudos
• Avaliação da qualidade das evidências
• Aferição da concordância da seleção
• Elaboração da pergunta de pesquisa
• Síntese dos dados
• Busca pareada nas bases de dados
• Redação
• Publicação dos resultados
• Busca na literatura

Explicação: As respostas corretas são extração dos dados, avaliação crítica dos estudos, seleção pareada dos estudos, avaliação da qualidade das evidências, elaboração da pergunta de pesquisa, síntese dos dados, redação, e publicação dos resultados, pois essas etapas são fundamentais no processo de uma revisão sistemática. A extração dos dados envolve coletar informações relevantes dos estudos selecionados, enquanto a avaliação crítica dos estudos permite analisar a validade e a relevância das evidências encontradas. A seleção pareada assegura que a escolha dos estudos seja feita de maneira rigorosa e objetiva. A avaliação da qualidade das evidências é essencial para determinar a confiabilidade dos dados. A elaboração da pergunta de pesquisa orienta todo o processo, definindo o foco da revisão. A síntese dos dados consiste em compilar e analisar as informações extraídas, e a redação documenta os métodos e resultados da revisão. Por fim, a publicação dos resultados é crucial para compartilhar as descobertas com a comunidade científica, contribuindo assim para o avanço do conhecimento na área. Essas etapas juntas garantem que a revisão sistemática seja abrangente, rigorosa e informativa.

 

Qual a pergunta de pesquisa e componentes de uma revisão sistemática de acurácia diagnóstica?

• PICOT: população, intervenção (teste índice), comparador (padrão ouro), desfecho (ex.: sensibilidade e especificidade) e tipo de estudo.
• PICOT: população que fez o teste índice (exame em investigação), população que fez o padrão ouro (exame consagrado), desfecho (ex.: sensibilidade e especificidade) e tipo de estudo.
• Cada revisão de acurácia tem a sua própria característica e a composição da pergunta é variável.

Explicação: A resposta correta é PICOT: população, intervenção (teste índice), comparador (padrão ouro), desfecho (ex.: sensibilidade e especificidade) e tipo de estudo, pois essa estrutura é essencial para formular perguntas de pesquisa em revisões sistemáticas focadas em acurácia diagnóstica. O modelo PICOT ajuda a definir claramente os componentes fundamentais da pesquisa: a população-alvo que será estudada, a intervenção que corresponde ao teste em investigação (teste índice), o comparador que é o padrão ouro utilizado para validar a acurácia do teste, e os desfechos, que incluem métricas críticas como sensibilidade e especificidade. Além disso, incluir o tipo de estudo permite que os pesquisadores especifiquem o desenho da pesquisa, o que é crucial para entender a validade das evidências. Essa estrutura clara e detalhada é fundamental para a condução de uma revisão sistemática que busca avaliar a eficácia de testes diagnósticos, garantindo que todas as variáveis relevantes sejam consideradas.

 

Qual a pergunta de pesquisa e componentes de uma revisão sistemática qualitativa?

• POT: população (contexto e fenômeno de interesse), desfecho (percepções e avaliações) e tipo de estudo (observação dos participantes, entrevista, grupo focal, pesquisa documental etc.).
• Por se tratar de um tipo de pesquisa mais profunda e que busca sentido aos fenômenos observados, além de sua mensuração, é impossível resumi-las em revisões sistemáticas da literatura.
• Por se tratar de um tipo de pesquisa mais profunda e que busca sentido aos fenômenos observados, além de sua mensuração, é irracional reduzi-las a uma pergunta de pesquisa.

Explicação: A resposta correta é POT: população (contexto e fenômeno de interesse), desfecho (percepções e avaliações) e tipo de estudo (observação dos participantes, entrevista, grupo focal, pesquisa documental etc.), pois essa estrutura é fundamental para a formulação de perguntas de pesquisa em revisões sistemáticas qualitativas. O modelo POT ajuda a identificar e organizar os elementos essenciais da pesquisa: a população, que refere-se ao contexto específico e ao fenômeno que está sendo estudado; o desfecho, que envolve as percepções e avaliações dos participantes sobre o fenômeno; e o tipo de estudo, que pode incluir diversas abordagens qualitativas, como entrevistas, grupos focais e observações. Essa abordagem é essencial em revisões qualitativas, pois permite que os pesquisadores captem a complexidade e a profundidade das experiências humanas, garantindo que todos os aspectos relevantes sejam considerados na análise e interpretação dos dados. Dessa forma, a estrutura POT proporciona uma base sólida para entender e explorar os significados e as nuances dos fenômenos sociais.

 

Qual a pergunta de pesquisa e componentes de uma revisão sistemática metodológica?

• PICOT: população, intervenção, comparador, desfecho e tipo de estudo. A população seria os estudos e intervenção/comparador, as técnicas metodológicas em avaliação.
• Cada revisão metodológica tem a sua própria característica e a composição da pergunta é variável.
• Por ser uma revisão em que são avaliados estudos e não pessoas, é infactível estruturar em PICOT: população, intervenção, comparador, desfecho e tipo de estudo.

Explicação: A resposta correta é PICOT: população, intervenção, comparador, desfecho e tipo de estudo. A população seria os estudos e intervenção/comparador, as técnicas metodológicas em avaliação, pois essa estrutura é fundamental para formular a pergunta de pesquisa em revisões sistemáticas metodológicas. O modelo PICOT, nesse contexto, permite que os pesquisadores identifiquem claramente os componentes essenciais da revisão: a “população” refere-se aos estudos que estão sendo avaliados, enquanto “intervenção” e “comparador” se referem às técnicas ou metodologias que estão sendo analisadas. O “desfecho” diz respeito aos resultados da avaliação dessas metodologias, e o “tipo de estudo” ajuda a categorizar os desenhos de pesquisa utilizados. Essa abordagem sistemática garante que a revisão aborde de forma rigorosa e organizada as questões relacionadas à validade e eficácia das metodologias estudadas, promovendo um entendimento mais claro sobre como diferentes técnicas se comparam entre si.

 

Frente a uma pergunta nova e sem estudos publicados, qual seria a melhor conduta?

• Realizar uma revisão sistemática sobre a pergunta.
• Propor uma revisão sistemática e estudo primário.
• Realizar um estudo primário sobre a pergunta.

Explicação: A resposta correta é realizar um estudo primário sobre a pergunta, pois quando não existem estudos publicados sobre um tema, a condução de um estudo primário é a melhor abordagem para gerar novos dados e evidências. Um estudo primário permite investigar diretamente a questão de interesse, coletando informações originais que podem esclarecer a dúvida levantada. Essa estratégia é fundamental para avançar o conhecimento na área, uma vez que a revisão sistemática depende da existência de literatura prévia para compilar e analisar. Ao optar por um estudo primário, os pesquisadores podem contribuir significativamente para o campo de pesquisa, fornecendo insights valiosos e abordando lacunas que ainda não foram exploradas. Essa conduta não só enriquece o entendimento sobre o tema em questão, mas também pode estabelecer as bases para futuras pesquisas e revisões sistemáticas.

 

Adota-se o acrônimo PICOT em revisões sistemáticas de avaliação econômica, onde o “O” refere-se ao:

• Desfecho do estudo, com destaque ao orçamento.
• Tipo de tecnologia analisada, conforme o custo da doença.
• Desfecho do estudo, seja compreendendo desfechos clínicos, de qualidade de vida e ou monetários.

Explicação: A resposta correta é desfecho do estudo, seja compreendendo desfechos clínicos, de qualidade de vida e ou monetários, pois o “O” no acrônimo PICOT representa os resultados que se busca avaliar em uma revisão sistemática de avaliação econômica. Esses desfechos são fundamentais para entender o impacto das intervenções ou tratamentos em diferentes aspectos, como a eficácia clínica, a qualidade de vida dos pacientes e as implicações financeiras. A inclusão de desfechos clínicos permite que os pesquisadores analisem os benefícios diretos das intervenções, enquanto a consideração de desfechos monetários é crucial para avaliar a viabilidade econômica e o custo-efetividade das opções de tratamento. Assim, o “O” em PICOT é essencial para guiar a pesquisa em direção a uma análise abrangente que considere tanto os efeitos diretos quanto os impactos econômicos das intervenções em saúde.

 

Adota-se o acrônimo PICOT em revisões sistemáticas de avaliação econômica, onde o “T” refere-se ao:

• Ao tempo do estudo, ou seja, um período pré-definido para a busca.
• Ao tipo de estudo, nesse caso as avaliações econômicas completas.
• Ao tipo de tecnologia analisada, como medicamento e dispositivos médicos.

Explicação: A resposta correta é ao tipo de estudo, nesse caso as avaliações econômicas completas, pois o “T” no acrônimo PICOT se refere à categorização do tipo de estudo que está sendo realizado. Em revisões sistemáticas de avaliação econômica, é fundamental especificar o tipo de estudo para garantir que os pesquisadores estejam focando em avaliações econômicas completas, que possam incluir diferentes abordagens, como análises de custo-efetividade ou custo-utilidade. Essa definição ajuda a orientar a pesquisa, assegurando que as metodologias utilizadas sejam adequadas para a análise dos dados coletados e para a interpretação dos resultados. Assim, ao incluir o “T” como tipo de estudo, os pesquisadores podem construir uma revisão sistemática mais robusta e relevante, que efetivamente aborde as questões econômicas em saúde.

 

Qual a pergunta de pesquisa e componentes de uma revisão sistemática de frequência?

• Cada revisão de frequência tem a sua própria característica e a composição da pergunta é variável.
• POT: população, desfecho (a frequência – prevalência ou incidência) e tipo de estudo.
• POT: problema, operacionalização e tipo de estudo.

Explicação: A resposta correta é POT: população, desfecho (a frequência – prevalência ou incidência) e tipo de estudo, pois essa estrutura é fundamental para formular a pergunta de pesquisa em revisões sistemáticas que investigam a frequência de eventos ou condições de saúde. O modelo POT permite que os pesquisadores identifiquem claramente os componentes essenciais da pesquisa: a “população” refere-se ao grupo específico em que a frequência será medida; o “desfecho” está relacionado à frequência dos eventos, que pode ser expressa em termos de prevalência (quantidade de casos existentes em um determinado momento) ou incidência (número de novos casos em um período específico); e o “tipo de estudo” ajuda a categorizar os desenhos de pesquisa que serão utilizados para avaliar esses desfechos. Essa abordagem estruturada é crucial para garantir que a revisão sistemática seja abrangente e focada, permitindo uma análise eficaz dos dados sobre a frequência de doenças ou condições de saúde na população em questão.

 

A definição da pergunta de pesquisa da revisão deve ser:

• Completa e detalhada, independentemente da existência de estudos que a respondam.
• Planejada e testada a priori, pois dela dependem etapas críticas como busca e seleção dos estudos.
• Ampla e aberta, sem delimitar os componentes a priori, definição que deve ocorrer nas etapas de busca ou seleção.

Explicação: A resposta correta é planejada e testada a priori, pois dela dependem etapas críticas como busca e seleção dos estudos, pois essa abordagem é essencial para garantir que a revisão sistemática seja focada e eficaz. Ao planejar e testar a pergunta de pesquisa antes de iniciar o processo, os pesquisadores podem definir claramente os objetivos da revisão, estabelecendo critérios de inclusão e exclusão que orientarão a busca por estudos relevantes. Isso não só facilita a coleta de evidências pertinentes, mas também assegura que as etapas de seleção e análise sejam realizadas de maneira sistemática e rigorosa. Uma pergunta bem formulada, testada previamente, aumenta as chances de que a revisão resulte em conclusões válidas e significativas, contribuindo para o avanço do conhecimento na área de estudo.

 

São conhecimentos básicos para a equipe da revisão sistemática:

• Condução de revisões sistemáticas e o tema que está sendo investigado
• Estatística Bayesiana
• Manejo de bases de dados bibliográficas e softwares de revisão sistemática
• Estatística básica e língua inglesa

Explicação: As respostas corretas são condução de revisões sistemáticas e o tema que está sendo investigado, manejo de bases de dados bibliográficas e softwares de revisão sistemática e estatística básica e língua inglesa, pois esses conhecimentos são fundamentais para a equipe envolvida em uma revisão sistemática. A condução de revisões sistemáticas requer uma compreensão aprofundada do método, incluindo as etapas necessárias para planejar, executar e relatar os resultados, bem como um conhecimento sólido do tema investigado para formular perguntas relevantes e interpretar os dados de forma eficaz. Além disso, o manejo de bases de dados bibliográficas e o uso de softwares de revisão sistemática são essenciais para localizar, organizar e analisar a literatura de maneira eficiente. Por fim, a compreensão de estatística básica é crucial para interpretar os dados corretamente e avaliar a qualidade dos estudos, enquanto o domínio da língua inglesa é importante, já que muitas publicações e recursos disponíveis estão nessa língua. Juntos, esses conhecimentos formam a base necessária para a realização de uma revisão sistemática robusta e de alta qualidade.

 

O revisor principal tem papel:

• Centralizador e autoritário, evitando autonomia aos membros
• Fundamental no engajamento da equipe e gestão das atividades e dos prazos da revisão
• Secundário na condução da revisão em que há equipe consolidada

Explicação: A resposta correta é fundamental no engajamento da equipe e gestão das atividades e dos prazos da revisão, pois o revisor principal desempenha um papel crucial na coordenação e liderança do processo de revisão sistemática. Ele é responsável por garantir que todos os membros da equipe estejam engajados e alinhados com os objetivos da revisão, promovendo uma comunicação eficaz e facilitando a colaboração. Além disso, o revisor principal deve gerenciar as atividades e os prazos, assegurando que a revisão seja concluída de maneira oportuna e organizada. Essa função é vital para manter a qualidade e a integridade do trabalho realizado, ajudando a equipe a superar desafios e a alcançar os resultados desejados. Portanto, a liderança do revisor principal é essencial para o sucesso de uma revisão sistemática.

 

Que recursos podem ser necessários aos elaboradores de revisão sistemática?

• Tradução de estudos
• Softwares de revisão sistemática
• Softwares para análises estatísticas
• Gerenciadores de referências
• Impressão de artigos

Explicação: As respostas corretas são tradução de estudos, softwares de revisão sistemática, softwares para análises estatísticas, gerenciadores de referências e impressão de artigos, pois todos esses recursos são essenciais para a elaboração de uma revisão sistemática de qualidade. A tradução de estudos pode ser necessária quando há literatura relevante em idiomas diferentes, garantindo que todas as evidências importantes sejam consideradas. Os softwares de revisão sistemática facilitam a organização e a análise dos dados coletados, enquanto os softwares para análises estatísticas permitem que os pesquisadores realizem testes e avaliações rigorosas dos dados, proporcionando uma base sólida para as conclusões. Os gerenciadores de referências são fundamentais para organizar e citar adequadamente as fontes utilizadas, evitando erros e plágios. Por fim, a impressão de artigos pode ser necessária para facilitar a revisão e a discussão em equipe. Juntos, esses recursos contribuem significativamente para a eficiência e a eficácia do processo de revisão sistemática.

 

Sobre os guias metodológicos para elaboração de revisões sistemáticas, é correto:

• É impossível elaborar revisões sistemáticas a partir desses guias
• Permitem a disseminação e aplicação do método em diferentes contextos
• Deturpações do método são raras devido à garantia de qualidade que esses guias permitem

Explicação: A resposta correta é permitem a disseminação e aplicação do método em diferentes contextos, pois os guias metodológicos para a elaboração de revisões sistemáticas fornecem orientações claras e estruturadas que podem ser adaptadas a diversas áreas de pesquisa. Esses guias ajudam os pesquisadores a entender os passos necessários para realizar uma revisão sistemática de maneira rigorosa e transparente, promovendo a consistência e a qualidade na aplicação do método. Com base nessas orientações, é possível que diferentes grupos de pesquisa adotem as mesmas práticas, contribuindo para a padronização e a confiabilidade dos resultados obtidos em revisões sistemáticas em diferentes contextos e disciplinas. Assim, os guias metodológicos desempenham um papel crucial na promoção do uso efetivo e na disseminação do método de revisão sistemática na comunidade científica.

 

A recomendação PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) é:

• Uma orientação para conduzir revisões sistemáticas, desde o delineamento até a publicação
• O guia metodológico para elaboração de revisões sistemáticas da literatura
• Uma orientação para redação científica de revisão sistemática

Explicação: A resposta correta é uma orientação para redação científica de revisão sistemática, pois a recomendação PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) fornece diretrizes específicas para a elaboração e apresentação de revisões sistemáticas e meta-análises. O objetivo do PRISMA é melhorar a transparência e a qualidade da redação científica, assegurando que os autores incluam todas as informações relevantes necessárias para que a pesquisa seja compreendida e replicada. As diretrizes ajudam os pesquisadores a estruturar suas revisões de forma a facilitar a avaliação crítica por pares e a promoção da integridade na comunicação dos resultados. Assim, a PRISMA é essencial para garantir que as revisões sistemáticas sejam apresentadas de maneira clara, completa e eficaz, contribuindo para a disseminação adequada do conhecimento científico.

 

Marque a correta sobre a confiabilidade de revisões sistemáticas:

• São delineamentos com pouca orientação metodológica disponível para sua elaboração
• São delineamentos sujeitos a falhas e podem conter erros
• São delineamentos de alta qualidade com resultados válidos e confiáveis

Explicação: A resposta correta é são delineamentos sujeitos a falhas e podem conter erros, pois, apesar de as revisões sistemáticas serem consideradas uma das formas mais rigorosas de síntese de evidências, elas não são isentas de limitações. Erros podem ocorrer em várias etapas do processo, como na seleção dos estudos, na extração de dados e na análise, o que pode comprometer a validade dos resultados. Além disso, a qualidade da revisão depende da qualidade dos estudos incluídos, da clareza da pergunta de pesquisa e da adesão às diretrizes metodológicas. Portanto, é importante reconhecer que, embora as revisões sistemáticas busquem oferecer uma visão abrangente e fundamentada sobre um tema, elas podem apresentar falhas que devem ser cuidadosamente consideradas na interpretação dos resultados.

 

Registrar um protocolo de revisão sistemática é uma etapa obrigatória?

• Sim, pois o registro é essencial para a publicação.
• Não, mas registrar é vantajoso aos pesquisadores
• Sim, pois com o registro é mais fácil receber apoio técnico

Explicação: A resposta correta é não, mas registrar é vantajoso aos pesquisadores, pois, embora o registro de um protocolo de revisão sistemática não seja uma exigência obrigatória, ele oferece diversas vantagens. O registro ajuda a aumentar a transparência e a integridade do processo de pesquisa, permitindo que outros pesquisadores vejam as intenções e o plano de estudo antes da execução. Isso pode reduzir o risco de viés e de mudanças indevidas na metodologia ao longo da revisão. Além disso, um protocolo registrado pode facilitar a colaboração e o apoio técnico, pois demonstra um compromisso com a qualidade e a rigorosidade científica. Portanto, embora não seja obrigatório, o registro é uma prática recomendada que pode beneficiar os pesquisadores ao longo do processo de revisão sistemática.

 

Quais são as vantagens de registrar o protocolo da revisão sistemática?

• Aumentar a transparência da revisão
• Registrar que essa revisão está em andamento.
• Aumentar o número de artigos publicados pela equipe da revisão.
• Definir os métodos que serão seguidos na revisão
• Recrutar colaboradores para integrar a equipe da revisão.

Explicação: As respostas corretas são aumentar a transparência da revisão, registrar que essa revisão está em andamento e definir os métodos que serão seguidos na revisão, pois essas vantagens são fundamentais para a condução de uma revisão sistemática. O registro do protocolo aumenta a transparência do processo, permitindo que outros pesquisadores e a comunidade científica em geral compreendam as intenções e os métodos planejados, o que ajuda a evitar viés e mudanças não justificadas durante a revisão. Além disso, ao registrar que a revisão está em andamento, cria-se uma documentação oficial que pode ser referenciada por outros, evitando duplicações e promovendo a integridade científica. Por fim, definir os métodos a serem seguidos no protocolo é essencial para garantir que a revisão seja realizada de forma sistemática e rigorosa, o que contribui para a qualidade e a confiabilidade dos resultados obtidos. Essas práticas não apenas fortalecem a revisão, mas também promovem a confiança da comunidade científica nos achados apresentados.

 

Em que momento deve-se registrar o protocolo da revisão sistemática?

• Após realizar pilotos da busca, seleção e extração, momento em que se terá confiança sobre a viabilidade da revisão e seus métodos
• Assim que definir a pergunta de pesquisa, para garantir a originalidade da pergunta e da ideia
• Após concluir a revisão sistemática, momento em que se terá clareza dos procedimento de fato empregados

Explicação: A resposta correta é após realizar pilotos da busca, seleção e extração, momento em que se terá confiança sobre a viabilidade da revisão e seus métodos, pois registrar o protocolo da revisão sistemática nesse estágio permite que os pesquisadores avaliem a efetividade dos métodos planejados antes de se comprometerem plenamente com a execução da revisão. Realizar pilotos ajuda a identificar possíveis ajustes necessários nos procedimentos de busca, seleção e extração de dados, aumentando a confiança na viabilidade da abordagem escolhida. Dessa forma, o registro do protocolo se torna mais fundamentado, refletindo práticas que já foram testadas e otimizadas, o que contribui para a transparência e a rigorosidade do processo de revisão sistemática. Essa abordagem ajuda a garantir que os métodos a serem seguidos sejam adequados e que a revisão atenda aos objetivos propostos de forma eficaz.

 

São efeitos de revisões sistemáticas executadas com planejamento inadequado dos seus métodos:

• Diminui a concorrência no momento da publicação de uma revisão bem planejada
• Podem inspirar outros grupos a errar ao seguir esse exemplo publicado
• Os resultados são inócuos uma vez que todos perceberão que a revisão tem problemas metodológicos
• Representa desperdício de tempo e de recursos da equipe que elaborou a revisão

Explicação: As respostas corretas são podem inspirar outros grupos a errar ao seguir esse exemplo publicado e representa desperdício de tempo e de recursos da equipe que elaborou a revisão, pois esses efeitos destacam as consequências negativas de revisões sistemáticas realizadas sem um planejamento adequado. Quando uma revisão sistemática é mal planejada, seus erros metodológicos podem ser replicados por outros pesquisadores que, ao se basearem nesse trabalho publicado, podem cometer os mesmos equívocos em suas próprias investigações. Isso não só compromete a qualidade da pesquisa, mas também perpetua a disseminação de informações incorretas na comunidade científica. Além disso, o investimento de tempo e recursos em uma revisão que não atende aos padrões metodológicos necessários representa um desperdício significativo para a equipe envolvida, que poderia ter direcionado seus esforços para uma pesquisa mais rigorosa e relevante. Esses fatores ressaltam a importância do planejamento cuidadoso na execução de revisões sistemáticas para garantir a validade e a utilidade dos resultados.

 

O desenvolvimento das estratégias de busca é uma etapa importante da revisão sistemática e deve ser feita:

• Repetindo estratégias usadas em revisões sistemáticas prévias
• Com estratégias grandes e complexas
• Cuidadosamente e testada para identificar os estudos elegíveis

Explicação: A resposta correta é cuidadosamente e testada para identificar os estudos elegíveis, pois o desenvolvimento das estratégias de busca é uma etapa crítica na revisão sistemática que requer atenção e rigor. Uma estratégia de busca bem elaborada garante que todos os estudos relevantes sejam identificados, aumentando a abrangência e a validade da revisão. Testar a estratégia permite ajustar e otimizar os termos de busca, garantindo que a pesquisa seja eficaz em localizar os estudos que atendem aos critérios de elegibilidade definidos. Essa abordagem meticulosa é fundamental para evitar viés na seleção dos estudos e para assegurar que a revisão sistemática seja baseada em uma base sólida de evidências, contribuindo para resultados mais precisos e significativos.

 

O que é uma base de dados bibliográfica?

• São bases que disponibilizam artigos científicos e livros na íntegra
• São bases bibliométricas que contabilizam as citações recebidas por um artigo científico
• São bases que indexam periódicos científicos

Explicação: A resposta correta é são bases que indexam periódicos científicos, pois as bases de dados bibliográficas são projetadas para catalogar e organizar informações sobre artigos e publicações científicas, permitindo que os pesquisadores localizem facilmente a literatura relevante em suas áreas de estudo. Essas bases de dados indexam periódicos científicos, facilitando a busca por artigos, resumos e outros conteúdos acadêmicos. Isso é crucial para a realização de revisões sistemáticas e outras pesquisas, pois permite o acesso a uma ampla gama de estudos e facilita a avaliação da literatura existente. Assim, as bases de dados bibliográficas desempenham um papel fundamental na disseminação do conhecimento científico e na promoção da pesquisa acadêmica.

 

Ao fazer a busca na literatura, por que é importante consultar um bibliotecário?

• Esse profissional conhece os mecanismos de buscas e pode indicar estratégias mais adequadas em cada base
• Para economizar o tempo da equipe de revisão, apesar de representar um custo
• Legalmente, esse é o profissional habilitado a fazer tal atividade

Explicação: A resposta correta é esse profissional conhece os mecanismos de buscas e pode indicar estratégias mais adequadas em cada base, pois os bibliotecários possuem treinamento especializado em pesquisa e acesso à informação, o que os torna experts em navegar e utilizar eficientemente bases de dados bibliográficas. Eles podem ajudar a formular estratégias de busca que maximizam a relevância dos resultados, economizando tempo e aumentando a eficácia na coleta de literatura científica. A expertise dos bibliotecários é especialmente valiosa em revisões sistemáticas, onde a identificação abrangente e precisa de estudos relevantes é crucial para garantir a qualidade e a validade da pesquisa. Portanto, consultar um bibliotecário pode ser um recurso estratégico que melhora significativamente o processo de busca na literatura.

 

O que se entende por literatura cinzenta?

• Estudos publicados em revistas científicas que não têm fator de impacto
• Ensaios clínicos com resultados estatísticos não significativos (estudos negativos)
• Pesquisa publicadas fora dos canais tradicionais de disseminação científica (bases indexadas)

Explicação: A resposta correta é pesquisa publicadas fora dos canais tradicionais de disseminação científica (bases indexadas), pois a literatura cinzenta refere-se a documentos e pesquisas que não são publicados em revistas científicas convencionais e, portanto, não estão disponíveis em bases de dados indexadas. Isso inclui uma variedade de materiais, como relatórios técnicos, teses, dissertações, documentos de conferências, white papers e outros tipos de publicações que, embora possam conter informações valiosas e relevantes, não passam pelo processo formal de revisão por pares. A literatura cinzenta é importante porque pode oferecer insights e dados que não estão acessíveis em publicações tradicionais, contribuindo para uma compreensão mais ampla de um tópico e enriquecendo o conhecimento disponível em uma área de estudo.

 

São exemplos de fontes de literatura cinzenta:

• Protocolos de ensaios clínicos
• Relatos breves (brief reports) em revistas científicas
• Publicações governamentais
• Dissertações e teses

Explicação: As respostas corretas são protocolos de ensaios clínicos, publicações governamentais e dissertações e teses, pois todos esses documentos são considerados fontes de literatura cinzenta. Os protocolos de ensaios clínicos, por exemplo, contêm informações detalhadas sobre o planejamento e a metodologia de estudos clínicos, mas muitas vezes não são publicados em revistas científicas tradicionais. As publicações governamentais incluem relatórios, diretrizes e documentos técnicos que podem abordar uma ampla gama de tópicos de pesquisa e políticas públicas, contribuindo para o conhecimento científico, mas não passam pelo processo formal de revisão por pares. Dissertações e teses são trabalhos acadêmicos que representam pesquisas originais, mas geralmente não são indexados em bases de dados científicas convencionais. Essas fontes são valiosas porque oferecem dados e insights que podem não estar disponíveis nas publicações acadêmicas tradicionais, enriquecendo a base de conhecimento em diversas áreas.

 

Sobre a qualidade da literatura cinzenta:

• Não é possível fazer um juízo de valor a partir do tipo de publicação
• Tem qualidade baixa por não estar disponível em revistas científicas
• Depende do fator de impacto da revista em que foi publicada

Explicação: A resposta correta é não é possível fazer um juízo de valor a partir do tipo de publicação, pois a qualidade da literatura cinzenta não pode ser determinada simplesmente pelo fato de não estar publicada em revistas científicas tradicionais ou por seu tipo de publicação. Embora a literatura cinzenta inclua documentos que não passam pelo processo rigoroso de revisão por pares, isso não implica automaticamente que esses documentos tenham uma qualidade inferior. Muitas vezes, a literatura cinzenta pode conter informações valiosas e relevantes, como dados de pesquisa, políticas e diretrizes que podem ser de grande utilidade para a comunidade científica e para a prática profissional. Portanto, a avaliação da qualidade deve ser baseada em critérios como a metodologia utilizada, a credibilidade dos autores e a relevância do conteúdo, em vez de se basear exclusivamente na forma como a pesquisa é publicada.

 

Qual efeito de pesquisar por literatura cinzenta na revisão sistemática?

• Minimiza-se o viés de seleção, que é a inclusão tendenciosa de pesquisas na revisão
• Apesar de relevantes para a discussão, a literatura cinzenta exerce pouca influência nos resultados da revisão sistemática
• Minimiza-se o viés de publicação, que é a tendência de serem publicados estudos com resultados positivos, principalmente

Explicação: As opções “Minimiza-se o viés de seleção, que é a inclusão tendenciosa de pesquisas na revisão” e “Minimiza-se o viés de publicação, que é a tendência de serem publicados estudos com resultados positivos, principalmente” são corretas porque a pesquisa por literatura cinzenta ajuda a garantir que a revisão sistemática inclua uma variedade mais ampla de estudos, evitando a seleção de apenas aqueles que foram publicados em revistas científicas tradicionais. Isso resulta em uma representação mais completa da evidência disponível, mitigando assim tanto o viés de seleção quanto o viés de publicação, que podem distorcer a compreensão dos resultados da pesquisa.

 

No desenvolvimento da estratégia de busca, recomenda-se:

• A primeira estratégia testada deve ser definitiva, evitando alterações
• Fazer uma planilha com todas as estratégias testadas e os resultados obtidos
• Tentar cada vez de uma forma até que dê certo, ao acaso

Explicação: A opção “Fazer uma planilha com todas as estratégias testadas e os resultados obtidos” é correta porque documentar as estratégias de busca e os resultados permite uma análise mais sistemática e organizada do que funcionou e do que não funcionou durante o processo. Isso facilita a identificação de padrões, melhora a eficiência nas buscas futuras e garante que as decisões sejam baseadas em dados concretos, em vez de suposições ou tentativas aleatórias. Além disso, ter um registro claro das estratégias testadas ajuda na replicação do processo e na comunicação dos métodos utilizados com outros pesquisadores.

 

Trata-se de um checklist para revisão por pares da estratégia de busca:

• EQUATOR - Enhancing the QUAlity and Transparency Of health Research
• PRESS - Peer Review of Electronic Search Strategies
• PROSPERO - International Prospective Register of Systematic Reviews
• PRISMA - Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses

Explicação: A opção “PRESS - Peer Review of Electronic Search Strategies” é correta porque o PRESS é especificamente desenvolvido como um checklist para a revisão por pares das estratégias de busca em revisões sistemáticas. Esse guia auxilia os pesquisadores a garantir que suas estratégias de busca sejam robustas e abrangentes, ajudando a minimizar erros e a aumentar a transparência no processo de revisão. Ao seguir as diretrizes do PRESS, os autores podem melhorar a qualidade das revisões sistemáticas, assegurando que todas as fontes relevantes de evidência sejam consideradas.

 

Qual o efeito de realizar revisão por pares da estratégia de busca?

• Aumento da qualidade e minimização de erros
• Aumento das bases de dados para rodar a busca
• Redução das bases de dados para rodar a busca

Explicação: A opção “Aumento da qualidade e minimização de erros” é correta porque a revisão por pares da estratégia de busca proporciona uma avaliação crítica e detalhada das abordagens utilizadas na pesquisa, permitindo identificar e corrigir possíveis falhas ou vieses antes da execução da busca. Esse processo colaborativo garante que a estratégia de busca seja mais abrangente e eficaz, resultando em uma revisão sistemática de maior qualidade. Assim, a revisão por pares contribui para a confiabilidade dos resultados, promovendo uma pesquisa mais rigorosa e fundamentada.

 

A seleção de estudos da revisão sistemática deve ser:

• Realizada por um pesquisador e confirmada por outro
• Pareada e independente: duas pessoas avaliam a elegibilidade de cada estudo
• Realizada por um pesquisador com bastante experiência no tema

Explicação: A opção “Pareada e independente: duas pessoas avaliam a elegibilidade de cada estudo” é correta porque a avaliação pareada e independente garante que a seleção de estudos na revisão sistemática seja realizada de forma objetiva e imparcial. Com duas pessoas avaliando a elegibilidade de cada estudo, aumenta-se a probabilidade de detectar e corrigir possíveis viéses ou erros, resultando em uma seleção mais rigorosa e confiável dos estudos incluídos. Esse processo também contribui para a transparência e reprodutibilidade da revisão, essencial para a integridade da pesquisa científica.

 

Para ter boa qualidade, a seleção deve:

• Evitar que um terceiro avaliador decida em casos de discordância
• Identificar todos os estudos elegíveis recuperados na busca
• Ter elevada concordância entre os avaliadores

Explicação: A opção “Identificar todos os estudos elegíveis recuperados na busca” é correta porque a identificação completa de todos os estudos elegíveis é fundamental para garantir a qualidade da seleção na revisão sistemática. Isso assegura que nenhuma evidência relevante seja omitida, permitindo uma análise abrangente e representativa do tema em questão. Ao incluir todos os estudos relevantes, a revisão se torna mais robusta e confiável, contribuindo para a validade dos resultados e conclusões da pesquisa. Portanto, essa prática é essencial para a integridade e a qualidade da revisão sistemática.

 

Como os artigos duplicados podem ser identificados?

• Ao evitar buscar mais de uma base
• Não é possível identificar duplicações nesta etapa
• Por meio de gerenciador de referências bibliográficas

Explicação: A opção “Por meio de gerenciador de referências bibliográficas” é correta porque os gerenciadores de referências bibliográficas possuem funcionalidades específicas para detectar e eliminar artigos duplicados. Esses programas organizam as referências de forma eficiente e utilizam algoritmos que comparam títulos, autores e outros dados relevantes para identificar duplicações. Isso facilita a limpeza da lista de referências antes da seleção dos estudos, garantindo que apenas a evidência única e relevante seja considerada na revisão sistemática, contribuindo assim para a qualidade e a precisão do trabalho.

 

No processo de decisão sobre a inclusão de um estudo é necessário:

• Apenas o título, pois eles refletem de forma clara o tema abordado no artigo
• O texto completo da publicação
• Ter acesso ao título e resumo e, para aqueles selecionados nessa triagem, ao texto completo

Explicação: A opção “Ter acesso ao título e resumo e, para aqueles selecionados nessa triagem, ao texto completo” é correta porque esse processo garante uma avaliação mais abrangente e informada sobre a relevância e a qualidade dos estudos para a revisão sistemática. O título e o resumo oferecem uma visão geral do conteúdo e dos principais achados do estudo, permitindo uma triagem inicial eficiente. Para os estudos que passam nessa triagem, acessar o texto completo é essencial para uma análise detalhada e criteriosa, garantindo que todos os critérios de inclusão sejam atendidos e que a decisão sobre a inclusão seja fundamentada em informações completas e precisas.

 

O texto completo dos artigos selecionados pode estar disponível:

• De forma aberta, com acesso gratuito
• De maneira errática, a depender do tipo de artigo
• De forma restrita, mediante pagamento ou assinatura

Explicação: As opções “De forma aberta, com acesso gratuito” e “De forma restrita, mediante pagamento ou assinatura” são corretas porque o acesso ao texto completo dos artigos selecionados pode variar significativamente dependendo da política de publicação da revista. Muitos artigos estão disponíveis de forma aberta, permitindo que qualquer pessoa acesse e leia o conteúdo sem custo, promovendo a disseminação do conhecimento. Por outro lado, existem artigos que requerem pagamento ou assinatura para acessar o texto completo, o que pode limitar o acesso a essas informações importantes. Essa dualidade no acesso é fundamental para os pesquisadores, pois determina como e onde eles podem encontrar e utilizar a literatura relevante para suas revisões sistemáticas.

 

São formas automáticas de obter o texto completo:

• Periódicos Capes
• Plataforma com esse serviço, como a Ovid e gerenciadores de referências
• Assinaturas institucionais de revistas

Explicação: A opção “Plataforma com esse serviço, como a Ovid e gerenciadores de referências” é correta porque essas plataformas oferecem acesso automatizado ao texto completo de artigos científicos por meio de sistemas que integram múltiplas bases de dados e fontes de pesquisa. Elas facilitam a recuperação eficiente de documentos, permitindo que os usuários acessem diretamente o conteúdo necessário para suas investigações sem a necessidade de buscar manualmente em cada periódico. Além disso, essas ferramentas muitas vezes possuem funcionalidades adicionais, como organização de referências e integração com softwares de gerenciamento, que otimizam o processo de pesquisa e revisão sistemática.

 

São estratégias gratuitas para obter o texto completo de artigos com acesso restrito:

• ResearchGate
• Solicitar ao autor da pesquisa
• Pagando para a editora
• Unpaywall

Explicação: As opções “ResearchGate,” “Solicitar ao autor da pesquisa,” e “Unpaywall” são corretas porque representam estratégias gratuitas que permitem o acesso ao texto completo de artigos com acesso restrito. O ResearchGate é uma plataforma onde pesquisadores compartilham suas publicações e interagem, oferecendo uma chance de acessar diretamente artigos que podem estar restritos. Solicitar diretamente ao autor é uma abordagem prática e respeitosa, onde muitos autores estão dispostos a compartilhar suas pesquisas com interessados. Por outro lado, o Unpaywall é uma extensão de navegador que ajuda os usuários a encontrar versões gratuitas e legais de artigos acadêmicos que normalmente estão atrás de paywalls, facilitando o acesso à literatura científica sem custo. Essas estratégias ampliam o acesso ao conhecimento e promovem a colaboração entre pesquisadores.

 

Na triagem dos títulos e resumos, espera-se que os revisores:

• Selecionem todos os artigos para leitura do texto completo
• Sejam conservadores e só excluam estudos que claramente não atendem os critérios
• Sejam específicos e só incluam estudos que têm certeza da elegibilidade

Explicação: A opção “Sejam conservadores e só excluam estudos que claramente não atendem os critérios” é correta porque, na triagem dos títulos e resumos, é essencial que os revisores adotem uma abordagem conservadora para evitar a exclusão prematura de estudos que possam ser relevantes. Essa cautela permite que estudos que apresentam dúvidas ou que não se enquadram perfeitamente nos critérios de inclusão sejam retidos para uma avaliação mais aprofundada no texto completo. Ao seguir essa estratégia, os revisores garantem que uma maior quantidade de evidência potencialmente relevante seja considerada, o que é fundamental para a integridade e a abrangência da revisão sistemática.

 

Qual a vantagem de usar softwares de gerenciamento de referências?

• Extrair automaticamente os resultados dos artigos e facilitar a duplicidade de registros
• Gerar os gráficos de fluxo e demais ilustrações automaticamente, facilitando a organização de referências
• Facilitar a organização e a citação durante a redação científica e remover a duplicidade de registros

Explicação: A opção “Facilitar a organização e a citação durante a redação científica e remover a duplicidade de registros” é correta porque os softwares de gerenciamento de referências são projetados para otimizar o processo de coleta, organização e citação de fontes bibliográficas. Eles permitem que os pesquisadores organizem suas referências de forma eficiente, garantindo que possam acessar rapidamente os artigos necessários durante a redação. Além disso, essas ferramentas ajudam a identificar e eliminar registros duplicados, evitando confusões e melhorando a precisão das citações. Assim, o uso de tais softwares não só aumenta a eficiência do trabalho acadêmico, mas também contribui para a qualidade e a integridade das produções científicas.

 

A extração dos dados é considerada:

• Uma das etapas mais simples da revisão sistemática
• Uma etapa com baixo impacto nos resultados da revisão
• Uma das etapas mais trabalhosas da revisão sistemática

Explicação: A opção “Uma das etapas mais trabalhosas da revisão sistemática” é correta porque a extração de dados envolve um processo detalhado e meticuloso que requer a análise cuidadosa das informações coletadas de diversos estudos. Essa etapa é crucial, pois implica organizar e sintetizar os dados relevantes de forma que sejam úteis para responder às perguntas de pesquisa e alcançar os objetivos da revisão. O trabalho pode ser intensivo, especialmente se houver muitos estudos a serem revisados, exigindo atenção para evitar erros e garantir a precisão na interpretação dos resultados. Portanto, a complexidade e a quantidade de dados a serem extraídos tornam essa etapa uma das mais desafiadoras na realização de uma revisão sistemática.

 

São ferramentas possíveis para extração dos dados dos estudos:

• Softwares de revisão sistemática
• Papel e caneta
• Banco de dados personalizados
• Robôs (inteligência artificial)
• Planilhas eletrônicas

Explicação: As opções “Softwares de revisão sistemática,” “Papel e caneta,” “Banco de dados personalizados,” “Robôs (inteligência artificial)” e “Planilhas eletrônicas” são corretas porque representam diversas ferramentas que podem ser utilizadas para a extração de dados dos estudos durante uma revisão sistemática. Os softwares de revisão sistemática oferecem funcionalidades específicas para organizar e analisar dados de maneira eficiente. Já o uso de papel e caneta é uma abordagem mais tradicional, que pode ser útil em contextos simples ou em ambientes sem tecnologia. Os bancos de dados personalizados permitem a criação de sistemas adaptados às necessidades específicas da pesquisa, enquanto os robôs e a inteligência artificial podem automatizar partes do processo, aumentando a eficiência. Por fim, as planilhas eletrônicas são amplamente utilizadas para coletar, organizar e manipular dados de forma estruturada, facilitando a análise e a visualização das informações extraídas. Essa diversidade de ferramentas permite que os pesquisadores escolham a que melhor se adapta às suas necessidades e ao contexto da revisão.

 

São dados essenciais para extração em uma revisão sistemática:

• Delineamento empregado
• Critérios de inclusão e de exclusão
• Nome do periódico da publicação
• Formas de aferição do desfecho
• Fator de impacto do periódico
• Descrição das intervenções

Explicação: As opções “Delineamento empregado,” “Critérios de inclusão e de exclusão,” “Formas de aferição do desfecho,” e “Descrição das intervenções” são corretas porque representam dados fundamentais que devem ser extraídos em uma revisão sistemática para garantir a integridade e a relevância dos resultados. O delineamento empregado fornece informações sobre o tipo de estudo, que é crucial para entender a validade e a aplicabilidade dos achados. Os critérios de inclusão e exclusão definem quais estudos são considerados relevantes, garantindo que a revisão seja focada e adequada ao objetivo da pesquisa. As formas de aferição do desfecho são essenciais para avaliar a eficácia das intervenções e os resultados dos estudos. Por fim, a descrição das intervenções permite compreender as condições e métodos utilizados, sendo vital para a replicabilidade e a comparação entre diferentes estudos. Esses dados ajudam a construir uma análise robusta e fundamentada, contribuindo para a qualidade da revisão sistemática.

 

São etapas passíveis de automatização com uso de robôs:

• Busca na literatura
• Extração dos dados
• Análise do risco de viés
• Identificação dos estudos

Explicação: As opções “Busca na literatura,” “Extração dos dados,” “Análise do risco de viés,” e “Identificação dos estudos” são corretas porque representam etapas do processo de revisão sistemática que podem ser automatizadas com o uso de robôs e inteligência artificial. A busca na literatura pode ser realizada por algoritmos que acessam diversas bases de dados e repositórios acadêmicos, economizando tempo e aumentando a eficiência na coleta de artigos relevantes. A extração de dados também pode ser facilitada por ferramentas automatizadas que organizam e estruturam informações de maneira rápida e precisa. A análise do risco de viés pode ser realizada através de sistemas que aplicam critérios pré-definidos para avaliar a qualidade dos estudos de forma objetiva. Por fim, a identificação dos estudos, que envolve a triagem inicial com base em títulos e resumos, pode ser otimizada por softwares que aplicam filtros e critérios automaticamente, permitindo que os pesquisadores se concentrem em tarefas mais analíticas e interpretativas. A automação dessas etapas não apenas agiliza o processo, mas também melhora a consistência e a precisão dos resultados obtidos na revisão sistemática.

 

Sobre os sistemas automatizados em revisões sistemáticas, como é o caso do RobotReviewer, selecione:

• Esses sistemas não substituem o ser humano na elaboração de uma revisão sistemática
• Esses sistemas substituem o ser humano em algumas etapas da elaboração de uma revisão sistemática
• Esses sistemas substituem o ser humano na elaboração de uma revisão sistemática

Explicação: A opção “Esses sistemas não substituem o ser humano na elaboração de uma revisão sistemática” é correta porque, embora sistemas automatizados como o RobotReviewer possam agilizar e facilitar várias etapas do processo de revisão sistemática, eles não podem substituir a análise crítica e a interpretação contextual que um ser humano proporciona. A elaboração de uma revisão sistemática envolve não apenas a coleta e análise de dados, mas também decisões interpretativas que requerem conhecimento especializado e julgamento. Esses sistemas são ferramentas que complementam o trabalho dos pesquisadores, ajudando a aumentar a eficiência e a precisão em tarefas repetitivas, mas a supervisão e a avaliação final continuam sendo essenciais para garantir a qualidade e a integridade da revisão.

 

Como obter dados somente disponíveis em gráficos?

• Por meio de softwares que extraem o dado a partir da digitalização da imagem
• Procurando pelo relato do dado bruto no texto do artigo
• Não é possível extrair esse dado pois acarretará em erros

Explicação: A opção “Por meio de softwares que extraem o dado a partir da digitalização da imagem” é correta porque existem ferramentas especializadas que utilizam técnicas de digitalização para converter informações contidas em gráficos, tabelas ou figuras em dados numéricos utilizáveis. Esses softwares, como o WebPlotDigitizer, permitem que os pesquisadores capturem dados que não estão explicitamente apresentados no texto, facilitando a extração de informações valiosas que podem ser analisadas e comparadas. Essa abordagem é especialmente útil em revisões sistemáticas, onde a coleta de dados abrangentes e precisos é essencial para a qualidade da análise e das conclusões. Além disso, a digitalização minimiza erros que podem ocorrer ao tentar interpretar visualmente os dados, tornando o processo mais rigoroso e confiável.

 

São estratégias factíveis à extração de dados indisponíveis nas publicações incluídas:

• Recondução da pesquisa primária com os mesmos participantes e pesquisadores.
• Imputação de valores a partir de critérios pré-estabelecidos.
• Digitalização de gráficos e figuras com auxílio de softwares e algoritmos.
• Contato com autores para obtenção dos dados faltantes
• Busca complementar em outras fontes (conferências, repositórios públicos, relatórios de pesquisa).

Explicação: As opções “Imputação de valores a partir de critérios pré-estabelecidos,” “Digitalização de gráficos e figuras com auxílio de softwares e algoritmos,” “Contato com autores para obtenção dos dados faltantes,” e “Busca complementar em outras fontes (conferências, repositórios públicos, relatórios de pesquisa)” são corretas porque representam estratégias viáveis para a extração de dados que não estão disponíveis diretamente nas publicações incluídas em uma revisão sistemática. A imputação de valores permite que os pesquisadores preencham lacunas em conjuntos de dados utilizando métodos estatísticos e critérios estabelecidos, garantindo uma análise mais robusta. A digitalização de gráficos e figuras possibilita a conversão de informações visuais em dados quantitativos, facilitando a coleta de dados valiosos. O contato com os autores é uma abordagem direta e eficaz para solicitar informações adicionais que podem não ter sido publicadas, enquanto a busca complementar em outras fontes amplia o acesso a dados relevantes, proporcionando uma base mais sólida para a análise. Essas estratégias ajudam a garantir que a revisão sistemática seja o mais abrangente e informativa possível, aumentando a qualidade dos resultados obtidos.

 

Qual é a melhor estratégia para extrair informação de estudos em revisões sistemáticas?

• Uso de robôs (inteligência artificial) e posterior checagem pelos pesquisadores
• Pareamento e consenso entre os responsáveis pela coleta em caso de divergências
• Um pesquisador extrai e outro realiza a conferência

Explicação: A opção “Pareamento e consenso entre os responsáveis pela coleta em caso de divergências” é correta porque essa estratégia garante uma extração de informações mais precisa e confiável em revisões sistemáticas. Ao emparelhar dois ou mais pesquisadores na coleta de dados, é possível discutir e resolver divergências que possam surgir durante o processo, promovendo um consenso sobre as informações a serem extraídas. Essa abordagem não só minimiza erros e viéses, mas também enriquece a análise ao incorporar diferentes perspectivas e experiências dos pesquisadores envolvidos. Assim, o pareamento e o consenso são fundamentais para assegurar a qualidade e a integridade dos dados extraídos, resultando em uma revisão sistemática mais robusta e rigorosa.

 

Que viés pretende ser minimizado na revisão com a extração pareada, realizada por dois pesquisadores de forma independente?

• Viés de confusão
• Viés de aferição
• Não há vieses a serem evitados nesta etapa

Explicação: A opção “Viés de aferição” é correta porque a extração pareada, realizada de forma independente por dois pesquisadores, tem como objetivo minimizar o viés de aferição, que ocorre quando a maneira como os dados são coletados ou avaliados influencia os resultados. Ao permitir que dois pesquisadores realizem a extração de dados de forma independente, é possível reduzir a subjetividade e aumentar a precisão das informações obtidas. Essa estratégia ajuda a garantir que a coleta de dados seja mais objetiva e consistente, mitigando o risco de que a interpretação pessoal de um único pesquisador afete os resultados finais. Assim, a extração pareada é uma abordagem eficaz para assegurar a qualidade e a integridade dos dados em revisões sistemáticas.

 

Além dos dados gerais, são informações importantes de serem extraídas de um estudo:

• Registro minucioso do delineamento do estudo, o que facilitará no processo de avaliação crítica.
• Critérios de elegibilidade da população (inclusão e exclusão)
• Dose utilizada na intervenção ou intensidade da exposição
• Critérios empregados para aferir os desfechos

Explicação: As opções “Registro minucioso do delineamento do estudo, o que facilitará no processo de avaliação crítica,” “Critérios de elegibilidade da população (inclusão e exclusão),” “Dose utilizada na intervenção ou intensidade da exposição,” e “Critérios empregados para aferir os desfechos” são corretas porque representam informações essenciais que devem ser extraídas de um estudo para garantir uma análise completa e rigorosa na revisão sistemática. O registro do delineamento do estudo é fundamental para entender a metodologia empregada e avaliar a validade dos resultados. Os critérios de elegibilidade são cruciais para determinar a aplicabilidade dos achados à população-alvo. A dose utilizada na intervenção ou a intensidade da exposição permite avaliar a eficácia e a segurança das intervenções, enquanto os critérios para aferir os desfechos garantem que a medição dos resultados seja feita de maneira consistente e confiável. Juntas, essas informações contribuem significativamente para a avaliação crítica e a interpretação dos estudos incluídos na revisão sistemática, promovendo a qualidade e a robustez das conclusões.

 

Marque a alternativa que resume os procedimentos para extrair os dados disponíveis em gráficos com auxílio de softwares:

• Carregar a figura, calibrar os pontos conhecidos, determinar de qual ponto deseja saber o valor e obter o dado
• Enviar a figura por e-mail para o programador do sistema e aguardar o envio do dado bruto
• Imputar dados aleatórios que estejam dentro do intervalo previsto no gráfico

Explicação: A opção “Carregar a figura, calibrar os pontos conhecidos, determinar de qual ponto deseja saber o valor e obter o dado” é correta porque descreve de forma precisa os procedimentos necessários para extrair dados de gráficos utilizando softwares de digitalização. Primeiro, é necessário carregar a figura no software, o que permite ao usuário visualizar os dados representados graficamente. Em seguida, a calibração dos pontos conhecidos é crucial para garantir que as escalas do gráfico sejam corretamente interpretadas, possibilitando a extração precisa dos dados. Após essa calibração, o usuário pode selecionar o ponto específico do qual deseja obter o valor, permitindo a coleta de informações que não estão disponíveis diretamente no texto. Essa abordagem sistemática assegura que os dados extraídos sejam confiáveis e possam ser utilizados adequadamente na análise posterior.

 

São grupos que possibilitam obter informações sobre ferramentas para extração de dados:

• PRESS (Peer Review of Electronic Search Strategies)
• Colaboração internacional para a automatização da revisão sistemática (International Collaboration for Automation of Systematic Reviews)
• Grupo de Métodos da Cochrane (Cochane Methods)
• EQUATOR (Enhancing the QUAlity and Transparency Of health Research)
• PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)

Explicação: As opções “Colaboração internacional para a automatização da revisão sistemática (International Collaboration for Automation of Systematic Reviews)” e “Grupo de Métodos da Cochrane (Cochrane Methods)” são corretas porque esses grupos são reconhecidos por seu foco em desenvolver e disseminar informações sobre ferramentas e metodologias para a extração de dados em revisões sistemáticas. A Colaboração Internacional para a Automatização da Revisão Sistemática busca integrar tecnologias e práticas que melhorem a eficiência e a precisão dos processos de revisão, facilitando a automação em diferentes etapas. Já o Grupo de Métodos da Cochrane é uma referência na promoção de métodos rigorosos e melhores práticas na condução de revisões sistemáticas, incluindo a extração de dados. Ambos os grupos contribuem para o avanço das práticas de pesquisa, fornecendo diretrizes, recursos e suporte para pesquisadores que buscam melhorar a qualidade de suas revisões sistemáticas.

 

Como deve ser feita a avaliação da qualidade metodológica dos artigos incluídos na revisão?

• De modo padronizado e a partir de critérios que o autor julgar relevante, para permitir análise criativa
• De modo padronizado e a partir de guias de redação científica (ex.: PRISMA, CONSORT, STROBE)
• De modo padronizado e a partir de ferramentas de avaliação crítica previamente validadas

Explicação: A opção “De modo padronizado e a partir de ferramentas de avaliação crítica previamente validadas” é correta porque a avaliação da qualidade metodológica dos artigos incluídos na revisão deve seguir um processo sistemático e consistente, utilizando ferramentas que já foram testadas e validadas. Essas ferramentas, como escalas ou checklists, permitem que os revisores analisem de forma objetiva aspectos importantes, como o delineamento do estudo, a adequação dos métodos e a transparência nos resultados. Ao adotar um padrão estabelecido e confiável, os pesquisadores garantem que a avaliação seja rigorosa e imparcial, contribuindo para a credibilidade da revisão sistemática e para a validade das conclusões que serão tiradas a partir dela.

 

São fatores principais avaliados no julgamento da qualidade dos estudos:

• Qualidade das bases de indexação do periódico
• Fator de impacto da revista
• Processo de revisão por pares do artigo
• Viés de aferição
• Viés de seleção
• Controle dos fatores de confundimento

Explicação: As opções “Viés de aferição,” “Viés de seleção,” e “Controle dos fatores de confundimento” são corretas porque representam fatores principais que são avaliados no julgamento da qualidade dos estudos em uma revisão sistemática. O viés de aferição diz respeito à precisão com que os desfechos são medidos e registrados, podendo influenciar os resultados de forma significativa se não for controlado adequadamente. O viés de seleção refere-se à forma como os participantes são escolhidos para os estudos, impactando a validade interna e externa dos achados. Já o controle dos fatores de confundimento é crucial para garantir que as associações observadas entre variáveis não sejam distorcidas por outras variáveis que possam estar relacionadas. A análise cuidadosa desses fatores ajuda a garantir que a revisão sistemática seja baseada em estudos de alta qualidade, aumentando a confiança nas conclusões e recomendações feitas a partir da pesquisa.

 

Quando adequadamente conduzida, a randomização em um ensaio clínico permite:

• Prevenir a tendência subjetiva de melhora com o efeito placebo
• Selecionar a melhor população alvo a ser testada
• Afastar a influência de fatores de confusão das estimativas

Explicação: A opção “Afastar a influência de fatores de confusão das estimativas” é correta porque a randomização em um ensaio clínico é uma estratégia fundamental para garantir que os grupos de tratamento sejam comparáveis, minimizando assim a influência de fatores de confusão. Ao atribuir aleatoriamente os participantes aos diferentes grupos, a randomização ajuda a equilibrar características conhecidas e desconhecidas entre os grupos, de modo que qualquer diferença nos desfechos observados possa ser atribuída à intervenção em estudo, e não a variáveis externas. Essa abordagem aumenta a validade interna do estudo, permitindo que os pesquisadores façam inferências mais precisas sobre a eficácia do tratamento testado, sem que a presença de fatores de confusão comprometa as estimativas dos resultados.

 

São fatores para avaliar criticamente um ensaio clínico:

• Formação dos grupos pelos dias da semana que foi feito o recrutamento
• Divisão dos grupos por data de nascimento
• Sigilo da alocação dos participantes
• Geração da sequência aleatória

Explicação: As opções “Sigilo da alocação dos participantes” e “Geração da sequência aleatória” são corretas porque esses fatores são cruciais para a avaliação crítica de um ensaio clínico, assegurando a validade e a confiabilidade dos resultados. O sigilo da alocação garante que os participantes não saibam a qual grupo foram designados, evitando que isso influencie seu comportamento ou a forma como os pesquisadores interagem com eles, o que poderia introduzir viés nos resultados. A geração da sequência aleatória é fundamental para garantir que a atribuição dos participantes aos grupos de tratamento seja feita de maneira imparcial, assegurando que fatores de confusão sejam distribuídos igualmente entre os grupos. Juntas, essas práticas ajudam a proteger a integridade do estudo, permitindo que as conclusões sobre a eficácia e segurança das intervenções sejam feitas com maior rigor científico.

 

Para quais participantes deve ocorrer o cegamento em um ensaio clínico?

• Profissionais de saúde que aplicam a intervenção
• Analista que irá escolher os testes estatísticos
• Pacientes
• Pesquisadores que avaliam o desfecho

Explicação: As opções “Profissionais de saúde que aplicam a intervenção,” “Analista que irá escolher os testes estatísticos,” “Pacientes,” e “Pesquisadores que avaliam o desfecho” são corretas porque o cegamento deve ser aplicado a todos esses grupos para garantir a integridade e a imparcialidade do ensaio clínico. O cegamento dos profissionais de saúde que aplicam a intervenção ajuda a evitar que suas expectativas influenciem a forma como a intervenção é administrada. O cegamento dos pacientes é fundamental para que suas percepções sobre o tratamento não afetem suas respostas e comportamentos durante o estudo. Quanto ao analista que escolhe os testes estatísticos e os pesquisadores que avaliam os desfechos, o cegamento é essencial para minimizar viéses na interpretação dos resultados. Ao proteger todos esses grupos do conhecimento sobre a alocação dos participantes, o ensaio clínico se torna mais rigoroso e os resultados mais confiáveis, contribuindo para a validade das conclusões obtidas.

 

São pontos importantes a serem avaliados sobre a randomização de um ensaio clínico:

• Nível de cegamento, se só os pacientes não tinham conhecimento de qual grupo estavam, ou se os pesquisadores também não tinham essa informação
• Sigilo de alocação, para que o pesquisador não tenha tido a possibilidade de manipular essa sequência
• Aleatorização adequadamente gerada, por softwares ou tabelas de números randômicos
• Fator de Impacto da revista, afinal, se o fator de impacto é alto, a metodologia do estudo é boa
• Qual a intervenção que foi utilizada no estudo

Explicação: As opções “Nível de cegamento, se só os pacientes não tinham conhecimento de qual grupo estavam, ou se os pesquisadores também não tinham essa informação,” “Sigilo de alocação, para que o pesquisador não tenha tido a possibilidade de manipular essa sequência,” e “Aleatorização adequadamente gerada, por softwares ou tabelas de números randômicos” são corretas porque abordam aspectos fundamentais que garantem a qualidade e a validade da randomização em um ensaio clínico. O nível de cegamento é crucial para evitar viéses, assegurando que tanto os pacientes quanto os pesquisadores não sejam influenciados por suas expectativas em relação ao tratamento. O sigilo de alocação é igualmente importante, pois impede que os pesquisadores manipulem a alocação dos participantes, garantindo uma distribuição justa e aleatória entre os grupos. Por fim, a aleatorização deve ser gerada por métodos confiáveis, como softwares ou tabelas de números randômicos, para assegurar que a seleção dos participantes seja verdadeiramente aleatória, minimizando a influência de fatores de confusão e aumentando a confiabilidade dos resultados. Esses pontos são essenciais para a integridade do estudo e para a validade das conclusões que dele emergem.

 

São pontos críticos na avaliação de desfechos:

• Ausência de cegamento em desfechos suscetíveis ao julgamento do avaliador (viés de detecção)
• Proporção de dados perdidos capaz de induzir viés clinicamente relevante na estimativa de efeito (viés de atrito)
• Consentimento dos autores dos estudos primários para interpretação divergente do que já foi publicado (viés de interpretação)

Explicação: As opções “Ausência de cegamento em desfechos suscetíveis ao julgamento do avaliador (viés de detecção)” e “Proporção de dados perdidos capaz de induzir viés clinicamente relevante na estimativa de efeito (viés de atrito)” são corretas porque representam pontos críticos que podem comprometer a validade da avaliação dos desfechos em um ensaio clínico. A ausência de cegamento em desfechos que dependem da interpretação do avaliador pode levar ao viés de detecção, onde as expectativas ou preconceitos do avaliador influenciam suas avaliações, resultando em resultados não confiáveis. Por outro lado, a proporção de dados perdidos é igualmente importante, pois um alto índice de perda pode introduzir o viés de atrito, afetando a estimativa do efeito do tratamento e levando a conclusões equivocadas. A análise cuidadosa desses pontos críticos é essencial para garantir a integridade dos resultados e a robustez das conclusões de um estudo clínico.

 

São fatores que devem ser considerados na qualidade de estudos pré-clínicos:

• Testes genéticos que assegurem a comparabilidade das linhagens avaliadas
• Randomização, ocultação da alocação, cegamento e perdas
• Comparabilidade entre expostos e não expostos, ausência do desfecho no início do estudo

Explicação: A opção “Randomização, ocultação da alocação, cegamento e perdas” é correta porque esses fatores são fundamentais para garantir a qualidade e a validade dos estudos pré-clínicos. A randomização ajuda a evitar viéses ao distribuir aleatoriamente os animais ou células entre os grupos de tratamento e controle, assegurando que características relevantes estejam balanceadas. A ocultação da alocação previne que os pesquisadores manipulem a inclusão dos sujeitos no estudo, enquanto o cegamento impede que as expectativas dos avaliadores influenciem os resultados. Além disso, a consideração das perdas durante o estudo é crucial, pois um alto número de desistências pode distorcer os resultados e comprometer a integridade dos dados. Portanto, a presença desses elementos é essencial para a realização de estudos pré-clínicos rigorosos e confiáveis, que servem como base para investigações clínicas subsequentes.

 

São ferramentas para avaliar a qualidade de estudos pré-clínicos:

• Cochrane risk of bias tool
• ARRIVE
• CONSORT
• CAMARADES
• SYRCLES

Explicação: As opções “CAMARADES” e “SYRCLES” são corretas porque ambas são ferramentas especificamente desenvolvidas para avaliar a qualidade de estudos pré-clínicos. O CAMARADES (Collaborative Approach to Meta-Analysis and Review of Animal Data from Experimental Studies) é um conjunto de diretrizes que ajuda os pesquisadores a avaliar a qualidade metodológica e a transparência em estudos experimentais com animais, promovendo a consistência e a rigorosidade na pesquisa pré-clínica. Já o SYRCLES (Systematic Review Centre for Laboratory animal Experimentation) é uma ferramenta que fornece um guia para a avaliação do risco de viés em estudos com animais, contribuindo para a qualidade das revisões sistemáticas. Ambas as ferramentas são essenciais para assegurar que os estudos pré-clínicos sejam conduzidos e relatados de forma adequada, aumentando a confiabilidade e a aplicabilidade dos resultados obtidos em contextos clínicos futuros.

 

É um fator que interfere na qualidade dos estudos de coorte:

• Comparabilidade entre expostos e não expostos
• Randomização dos grupos para intervenção
• Cegamento dos pacientes e cuidadores

Explicação: A opção “Comparabilidade entre expostos e não expostos” é correta porque a qualidade dos estudos de coorte depende da capacidade de comparar adequadamente os grupos de indivíduos expostos e não expostos a um determinado fator ou intervenção. Se os grupos não forem comparáveis, ou seja, se existirem diferenças significativas nas características basais entre os dois grupos que possam influenciar os resultados, isso pode levar a viéses e comprometer a validade interna do estudo. A comparabilidade é crucial para garantir que quaisquer diferenças observadas nos desfechos sejam realmente atribuíveis à exposição ou intervenção em questão, em vez de refletirem outras variáveis de confusão. Portanto, garantir a comparabilidade é um aspecto fundamental na condução e interpretação de estudos de coorte, influenciando diretamente a qualidade e a confiabilidade dos resultados.

 

É um fator que interfere na qualidade dos estudos caso-controle:

• Cegamento dos pacientes e cuidadores
• Casos e controle provenientes da mesma população
• Ausência do desfecho no início do estudo

Explicação: A opção “Casos e controle provenientes da mesma população” é correta porque a qualidade dos estudos caso-controle depende da comparação entre grupos que sejam representativos da mesma população. Quando os casos (indivíduos com a condição ou desfecho de interesse) e os controles (indivíduos sem a condição) são extraídos de populações diferentes, isso pode introduzir viés e comprometer a validade dos resultados, uma vez que as características demográficas, ambientais ou sociais podem variar significativamente entre as populações. A seleção adequada dos casos e controles a partir da mesma população garante que as comparações sejam justas e que qualquer diferença observada entre os grupos possa ser atribuída ao fator de interesse em estudo, aumentando assim a confiabilidade e a robustez das conclusões do estudo.

 

Qual delineamento deve ser evitado na avaliação do desempenho de testes diagnósticos?

• Ensaio clínico randomizado
• Caso-controle
• Estudo de coorte

Explicação: A opção “Caso-controle” é correta porque esse delineamento deve ser evitado na avaliação do desempenho de testes diagnósticos, uma vez que ele pode introduzir viés na seleção dos participantes. Em um estudo caso-controle, os indivíduos são selecionados com base na presença ou ausência da condição de interesse, o que pode dificultar a avaliação precisa da eficácia do teste diagnóstico, já que não se observa diretamente a aplicação do teste na população geral. Isso pode resultar em uma estimativa enviesada do desempenho do teste, especialmente em relação à sensibilidade e especificidade, já que os casos podem não representar adequadamente a variedade de apresentações clínicas que o teste enfrentaria na prática real. Portanto, delineamentos mais apropriados, como estudos de coorte ou ensaios clínicos, são preferíveis para avaliar o desempenho de testes diagnósticos de maneira mais rigorosa e confiável.

 

É um fator que interfere na qualidade dos estudos transversais:

• Ausência do desfecho no início do estudo
• Alocação da intervenção entre os grupos
• Representatividade da amostra à população-alvo

Explicação: A opção “Representatividade da amostra à população-alvo” é correta porque a qualidade dos estudos transversais depende da capacidade de a amostra selecionada refletir com precisão as características da população-alvo. Se a amostra não for representativa, os resultados obtidos podem não ser generalizáveis, limitando a aplicabilidade das conclusões para a população maior. Isso pode levar a viéses que distorcem a interpretação dos dados e comprometem a validade externa do estudo. A representatividade é fundamental para garantir que as associações observadas entre as variáveis sejam relevantes e aplicáveis no contexto clínico ou epidemiológico, aumentando a confiabilidade e a utilidade das informações geradas pelo estudo transversal. Portanto, garantir a representatividade da amostra é um fator crucial na condução de estudos transversais de alta qualidade.

 

Como a sensibilidade e a especificidade são calculadas?

• Pela proporção de resultados positivos entre os doentes e negativos entre os saudáveis, respectivamente
• Pelas proporções de resultados verdadeiros na totalidade
• Pela proporção de doentes entre os resultados positivos e saudáveis nos negativos, respectivamente

Explicação: A opção “Pela proporção de resultados positivos entre os doentes e negativos entre os saudáveis, respectivamente” é correta porque a sensibilidade e a especificidade são medidas fundamentais na avaliação de testes diagnósticos. A sensibilidade é calculada como a proporção de verdadeiros positivos entre todos os doentes, ou seja, quantos dos pacientes realmente doentes foram corretamente identificados pelo teste. Já a especificidade é calculada como a proporção de verdadeiros negativos entre todos os saudáveis, ou seja, quantos dos indivíduos saudáveis foram corretamente identificados como não doentes. Essas duas medidas são essenciais para entender a eficácia de um teste diagnóstico, pois a sensibilidade indica a capacidade do teste de detectar a doença, enquanto a especificidade indica sua capacidade de evitar falsos positivos. Assim, o cálculo correto dessas proporções é crucial para a interpretação e a validação de testes diagnósticos.

 

São guias para avaliação crítica dos estudos incluídos:

• Newcastle-Ottawa Scale (NOS)
• STROBE - STrengthening the Reporting of OBservational studies in Epidemiology
• CONSORT - Consolidated Standards of Reporting Trials
• PRISMA - Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses
• Cochrane risk of bias tool

Explicação: As opções “Newcastle-Ottawa Scale (NOS)” e “Cochrane risk of bias tool” são corretas porque ambos os instrumentos são amplamente utilizados como guias para a avaliação crítica dos estudos incluídos em revisões sistemáticas. A Newcastle-Ottawa Scale (NOS) é especificamente projetada para avaliar a qualidade de estudos observacionais, levando em consideração critérios como seleção de casos e controles, comparabilidade e exposição. Isso permite que os pesquisadores façam uma avaliação rigorosa da validade dos resultados desses estudos. Já a Cochrane risk of bias tool é uma ferramenta desenvolvida para avaliar o risco de viés em ensaios clínicos randomizados e outros tipos de estudos, considerando aspectos como a randomização, o cegamento e a alocação. Ambas as ferramentas são fundamentais para garantir que os estudos incluídos em uma revisão sistemática sejam analisados de forma crítica, contribuindo para a robustez e a confiabilidade das conclusões.

 

Em que consistem as ferramentas de avaliação crítica dos estudos de uma revisão sistemática?

• Geralmente passaram por processo de validação
• São ferramentas desenvolvidas pelos próprios elaboradores de cada revisão sistemática
• Foram elaboradas por meio de consenso de especialistas da área
• São checklists que servem para orientar a escrita científica
• São checklists específicos para avaliar cada delineamento

Explicação: As opções “Geralmente passaram por processo de validação,” “Foram elaboradas por meio de consenso de especialistas da área,” e “São checklists específicos para avaliar cada delineamento” são corretas porque essas características definem a natureza e a utilidade das ferramentas de avaliação crítica utilizadas em revisões sistemáticas. O fato de essas ferramentas geralmente terem passado por um processo de validação assegura que elas sejam confiáveis e eficazes para avaliar a qualidade metodológica dos estudos incluídos. Além disso, sua elaboração por meio de consenso de especialistas na área garante que as ferramentas sejam relevantes e adequadas às práticas e necessidades atuais da pesquisa. Por fim, a especificidade das checklists para cada delineamento permite que os pesquisadores realizem avaliações mais precisas e contextualizadas, considerando as particularidades de diferentes tipos de estudos, como ensaios clínicos, estudos observacionais ou de coorte. Essas características tornam as ferramentas essenciais para a condução de revisões sistemáticas rigorosas e fundamentadas.

 

Pode-se definir avaliação econômica como:

• Análise comparativa de intervenções/estratégias alternativas em termos de impacto orçamentário na saúde
• Análise comparativas de intervenções/estratégias alternativas em termos redução dos custos em saúde
• Análise comparativa de intervenções/estratégias alternativas em termos de custos e de desfechos em saúde

Explicação: A opção “Análise comparativa de intervenções/estratégias alternativas em termos de custos e de desfechos em saúde” é correta porque a avaliação econômica envolve a comparação sistemática de diferentes intervenções ou estratégias de saúde, considerando tanto os custos envolvidos quanto os desfechos resultantes dessas intervenções. Esse tipo de análise permite que decisores em saúde identifiquem a melhor relação custo-efetividade entre opções disponíveis, ajudando a alocar recursos de forma mais eficiente e a maximizar os resultados em saúde. Ao incluir tanto os custos quanto os desfechos, a avaliação econômica fornece uma visão abrangente da eficácia e da viabilidade das intervenções, contribuindo para a tomada de decisões informadas no contexto de políticas de saúde e práticas clínicas. Essa abordagem é essencial para garantir que os recursos limitados sejam utilizados da melhor maneira possível em benefício da população.

 

Os estudos de avaliação econômica são contexto-dependente, qual o sentido de realizar revisões sistemáticas desse delineamento?

• Não é possível fazer revisões sistemáticas desse tipo de estudo
• Para verificar qual o custo global médio da tecnologia
• Tais revisões permitem conhecer como as tecnologias se comportam em termos globais

Explicação: A opção “Tais revisões permitem conhecer como as tecnologias se comportam em termos globais” é correta porque as revisões sistemáticas de estudos de avaliação econômica possibilitam uma análise abrangente sobre o desempenho de tecnologias em diferentes contextos e populações. Embora os estudos de avaliação econômica sejam, de fato, dependentes do contexto, realizar revisões sistemáticas permite compilar e sintetizar evidências sobre como as intervenções ou estratégias se comparam em termos de custos e desfechos em várias situações. Isso proporciona uma visão mais ampla da eficácia e da viabilidade econômica das tecnologias em diferentes cenários de saúde, ajudando a identificar tendências, variações e melhores práticas que podem ser aplicadas em novas configurações. Assim, as revisões sistemáticas são essenciais para informar decisores e formuladores de políticas sobre a utilização eficaz de recursos em saúde, mesmo em um cenário de dependência contextual.

 

Por que é importante analisar criticamente os estudos de avaliação econômica?

• Para verificar se a metodologia utilizada no estudo é apropriada e os resultados são válidos
• Para criticar os autores do estudo, já que o resultado do estudo também será ruim
• Para excluir aqueles estudos que descumprem todos os requisitos metodológicos

Explicação: A opção “Para verificar se a metodologia utilizada no estudo é apropriada e os resultados são válidos” é correta porque a análise crítica dos estudos de avaliação econômica é fundamental para garantir que as conclusões obtidas sejam baseadas em evidências sólidas e confiáveis. A metodologia de um estudo influencia diretamente a qualidade e a validade dos resultados; portanto, é essencial avaliar se as abordagens utilizadas foram adequadas para responder às questões de pesquisa propostas. Essa análise permite identificar potenciais viéses, limitações e falhas metodológicas que possam comprometer a interpretação dos resultados. Ao assegurar que os estudos tenham sido conduzidos de maneira rigorosa, os pesquisadores e tomadores de decisão podem confiar mais nas recomendações derivadas dessas análises, o que é crucial para a alocação eficiente de recursos em saúde e para a implementação de intervenções eficazes.

 

De que forma podemos fazer a avaliação crítica de estudos de avaliação econômica?

• Por meio do que o avaliador julgar pertinente em cada caso
• Por meio do uso de roteiros (checklists) de avaliação crítica validados
• Por meio da análise das limitações relatadas nos estudos

Explicação: A opção “Por meio do uso de roteiros (checklists) de avaliação crítica validados” é correta porque o uso de checklists proporciona uma abordagem sistemática e estruturada para a avaliação crítica de estudos de avaliação econômica. Esses roteiros são desenvolvidos com base em diretrizes e consensos da comunidade científica, o que garante que aspectos importantes, como a qualidade metodológica, a validade dos dados e a transparência nos resultados, sejam considerados. Ao seguir um checklist validado, os avaliadores podem identificar de maneira consistente os pontos fortes e as fraquezas dos estudos, ajudando a garantir que as análises sejam rigorosas e confiáveis. Essa abordagem não apenas facilita a comparação entre diferentes estudos, mas também melhora a qualidade geral das avaliações econômicas realizadas, contribuindo para decisões mais informadas na área da saúde.

 

Os instrumentos de avaliação crítica de revisão sistemática têm a função primária de:

• Avaliar a qualidade metodológica de uma revisão sistemática
• Avaliar a qualidade metodológica dos estudos incluídos em uma revisão sistemática
• Ser um guia para relatar os resultados de uma revisão sistemática

Explicação: A opção “Avaliar a qualidade metodológica de uma revisão sistemática” é correta porque os instrumentos de avaliação crítica são projetados para examinar de forma sistemática e rigorosa a qualidade metodológica de uma revisão sistemática como um todo. Esses instrumentos permitem que os revisores verifiquem se as diretrizes apropriadas foram seguidas durante a condução da revisão, incluindo a seleção dos estudos, a busca na literatura, a análise de dados e a interpretação dos resultados. Ao avaliar a qualidade metodológica da revisão, os instrumentos ajudam a garantir que as conclusões sejam baseadas em processos robustos e transparentes, aumentando a credibilidade e a utilidade das revisões sistemáticas na prática clínica e na formulação de políticas de saúde. Portanto, essa função primária é essencial para a integridade e a relevância das evidências geradas pelas revisões sistemáticas.

 

São fatores considerados na avaliação crítica de uma revisão sistemática:

• Qualidade metodológica dos estudos avaliada
• Pergunta clara e factível de ser respondida
• Critérios de elegibilidade apropriados para a pergunta
• Busca por estudos primários detalhada e exaustiva
• Protocolo disponível e registrado
• Seleção e extração dos dados pareada e independente

Explicação: As opções “Qualidade metodológica dos estudos avaliada,” “Pergunta clara e factível de ser respondida,” “Critérios de elegibilidade apropriados para a pergunta,” “Busca por estudos primários detalhada e exaustiva,” “Protocolo disponível e registrado,” e “Seleção e extração dos dados pareada e independente” são corretas porque todos esses fatores são essenciais para a avaliação crítica de uma revisão sistemática. A qualidade metodológica dos estudos incluídos deve ser rigorosamente avaliada para garantir que os resultados sejam confiáveis e aplicáveis. Ter uma pergunta clara e factível é fundamental para orientar a revisão e assegurar que as evidências coletadas sejam relevantes. Os critérios de elegibilidade devem ser adequados para a pergunta de pesquisa, garantindo que apenas estudos pertinentes sejam incluídos. A busca detalhada e exaustiva por estudos primários é crucial para minimizar vieses de seleção e assegurar que todas as evidências relevantes sejam consideradas. A disponibilidade e o registro do protocolo garantem transparência e reprodutibilidade, enquanto a seleção e a extração de dados de forma pareada e independente ajudam a reduzir o viés, aumentando a confiabilidade dos resultados. Portanto, todos esses fatores juntos garantem a robustez e a integridade da revisão sistemática.

 

A avaliação da qualidade metodológica da revisão sistemática permite:

• Produzir evidência de alta qualidade, se a revisão teve boa qualidade metodológica
• Produzir evidência de alta qualidade, independentemente da qualidade metodológica da revisão sistemática
• Julgar se os métodos de elaboração da revisão sistemática foram bem executados

Explicação: A opção “Julgar se os métodos de elaboração da revisão sistemática foram bem executados” é correta porque a avaliação da qualidade metodológica é fundamental para determinar a rigorosidade e a confiabilidade dos métodos utilizados na elaboração da revisão sistemática. Essa avaliação permite identificar se foram seguidas diretrizes e boas práticas em todas as etapas da revisão, desde a formulação da pergunta de pesquisa até a busca, seleção, extração e análise dos dados. Ao julgar a execução dos métodos, os revisores podem assegurar que a revisão é válida e que os resultados e conclusões são baseados em evidências sólidas e bem fundamentadas. Portanto, essa avaliação é crucial para garantir que a revisão sistemática contribua de maneira significativa e confiável para o conhecimento científico na área em questão.

 

Na avaliação da qualidade de revisões sistemáticas, que aspectos devem ser considerados em relação à síntese?

• Se há presença de heterogeneidade e se ela afeta a agregação dos resultados
• Se a técnica de meta-análise foi adequada, com emprego dos instrumentos estatísticos apropriados
• Não há necessidade de avaliar criticamente esse aspecto da revisão sistemática

Explicação: As opções “Se há presença de heterogeneidade e se ela afeta a agregação dos resultados” e “Se a técnica de meta-análise foi adequada, com emprego dos instrumentos estatísticos apropriados” são corretas porque esses aspectos são fundamentais para a avaliação da qualidade de revisões sistemáticas. A presença de heterogeneidade entre os estudos incluídos pode influenciar significativamente a interpretação dos resultados agregados, uma vez que ela indica a variabilidade nos efeitos observados, podendo comprometer a validade das conclusões. Portanto, é crucial avaliar como essa heterogeneidade pode afetar a síntese dos dados. Além disso, a adequação da técnica de meta-análise e o uso de instrumentos estatísticos apropriados são essenciais para garantir que a análise dos dados seja robusta e confiável. A aplicação correta desses métodos estatísticos é fundamental para realizar uma síntese precisa e para que os resultados da revisão sejam úteis e informativos na prática clínica e na tomada de decisões em saúde.

 

Como a qualidade da evidência e a qualidade da revisão sistemática se relacionam?

• A qualidade da evidência resulta da qualidade da revisão sistemática
• Uma revisão de alta qualidade produzirá evidência de alta qualidade, por seguir métodos recomendados
• A qualidade da revisão avalia se a revisão foi bem conduzida e a qualidade da evidência informa a confiança no resultado gerado

Explicação: A opção “A qualidade da revisão avalia se a revisão foi bem conduzida e a qualidade da evidência informa a confiança no resultado gerado” é correta porque essas duas dimensões, qualidade da revisão sistemática e qualidade da evidência, têm papéis distintos, mas interligados. A qualidade da revisão sistemática refere-se à rigorosidade dos métodos utilizados durante sua elaboração, incluindo a busca, seleção e análise dos estudos, o que determina se a revisão foi realizada de forma adequada. Por outro lado, a qualidade da evidência diz respeito à confiança que se pode ter nos resultados obtidos a partir da revisão, considerando fatores como o risco de viés e a consistência dos achados dos estudos incluídos. Assim, enquanto a qualidade da revisão é uma avaliação do processo, a qualidade da evidência fornece uma indicação de quão confiáveis e aplicáveis são os resultados, permitindo que pesquisadores e profissionais de saúde façam decisões informadas com base nas informações disponibilizadas pela revisão.

 

São instrumentos para avaliação crítica de revisões sistemáticas:

• PRISMA e STROBE
• AMSTAR e ROBIS
• QUADAS e Newcastle-Ottawa

Explicação: A opção “AMSTAR e ROBIS” é correta porque ambos são instrumentos reconhecidos e validados para a avaliação crítica de revisões sistemáticas. O AMSTAR (A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews) é um checklist que auxilia na avaliação da qualidade metodológica de revisões sistemáticas, permitindo que os pesquisadores identifiquem se as diretrizes e boas práticas foram seguidas na elaboração da revisão. Por outro lado, o ROBIS (Risk Of Bias In Systematic reviews) é utilizado para avaliar o risco de viés em revisões sistemáticas, ajudando a identificar potenciais limitações que possam afetar a credibilidade dos resultados. Esses instrumentos são fundamentais para garantir que as revisões sistemáticas sejam conduzidas com rigor e transparência, contribuindo para a confiabilidade das evidências geradas e suas implicações na prática clínica e nas políticas de saúde.

 

São casos em que a meta-análise não é possível:

• Quando os estudos mensuraram o mesmo desfecho usando técnicas semelhantes
• Desfecho semelhante mensurado de forma não comparável entre os estudos
• Ausência de desfecho comum sumarizável entre os estudos

Explicação: As opções “Desfecho semelhante mensurado de forma não comparável entre os estudos” e “Ausência de desfecho comum sumarizável entre os estudos” são corretas porque ambos os casos indicam situações em que a meta-análise não pode ser realizada. A primeira situação refere-se a quando os estudos abordam um desfecho que é semelhante em conceito, mas que foi mensurado utilizando diferentes métodos ou escalas, o que impossibilita uma comparação direta e a agregação dos dados. Já a ausência de um desfecho comum sumarizável significa que não há um ponto de desfecho que todos os estudos incluídos na meta-análise mediram de forma consistente, o que torna inviável combinar os resultados em uma única estimativa. Em ambas as situações, a falta de comparabilidade entre os dados impede que a meta-análise forneça uma síntese estatística confiável, comprometendo a interpretação dos resultados e a validade das conclusões que poderiam ser extraídas.

 

Quando a meta-análise não é possível, quais condutas podem ser tomadas para sintetizar os resultados da revisão sistemática?

• Repetir os resultados conforme apresenta em cada texto dos estudos incluídos
• Resumo qualitativo (narrativo) dos resultados dos estudos individuais, prioritariamente em tabela para permitir sua comparação
• É impossível fazer síntese nessas situações

Explicação: A opção “Resumo qualitativo (narrativo) dos resultados dos estudos individuais, prioritariamente em tabela para permitir sua comparação” é correta porque, quando a meta-análise não é viável devido à falta de comparabilidade entre os dados, um resumo qualitativo oferece uma alternativa eficaz para sintetizar os resultados da revisão sistemática. Esse tipo de resumo permite que os pesquisadores apresentem as principais descobertas de cada estudo de forma descritiva, destacando similaridades e diferenças nos resultados. Organizar esses dados em tabelas facilita a visualização e a comparação dos achados, proporcionando uma compreensão clara das evidências disponíveis. Essa abordagem não só preserva a riqueza dos dados qualitativos, mas também ajuda os leitores a captar as nuances e os contextos em que os estudos foram realizados, contribuindo para uma análise mais abrangente e informada das evidências.

 

Como deve ser feita a síntese narrativa nos casos em que a meta-análise não é possível?

• Fazer um parágrafo detalhado de cada estudo incluído: o que foi feito e o que encontrou
• Agrupar informações semelhantes e esclarecer eventuais padronizações no método
• Abandonar o projeto, uma vez que sem meta-análise não pode ser considerada revisão sistemática

Explicação: A opção “Agrupar informações semelhantes e esclarecer eventuais padronizações no método” é correta porque, na síntese narrativa, é fundamental organizar os dados de forma a destacar as semelhanças entre os estudos, permitindo uma compreensão mais clara dos achados coletivos. Essa abordagem ajuda a identificar padrões e tendências nos resultados, mesmo quando a meta-análise não é viável. Além disso, esclarecer as padronizações nos métodos utilizados entre os estudos é essencial para entender as variações nos resultados e para contextualizar as evidências dentro de um quadro metodológico coerente. Essa forma de síntese permite que os pesquisadores apresentem uma análise integrada e informativa dos dados, contribuindo para a interpretação dos resultados da revisão sistemática e garantindo que a discussão se mantenha relevante e fundamentada, mesmo sem a possibilidade de realizar uma meta-análise.

 

Quais as principais formas de quantificar os resultados de um estudo?

• Por meio de variáveis dicotômicas, com respostas do tipo sim ou não
• De forma ambivalente, sumarizando o que estiver disponível
• Por meio de variáveis contínuas, com emprego de escala ou instrumento com resultado contínuo

Explicação: As opções “Por meio de variáveis dicotômicas, com respostas do tipo sim ou não” e “Por meio de variáveis contínuas, com emprego de escala ou instrumento com resultado contínuo” são corretas porque representam duas das principais abordagens para quantificar os resultados de um estudo. As variáveis dicotômicas permitem classificar os resultados de forma simples, facilitando a análise estatística e a interpretação dos dados ao apresentar respostas claras, como “sim” ou “não”. Essa abordagem é útil em estudos que buscam determinar a presença ou ausência de uma condição ou desfecho. Por outro lado, as variáveis contínuas possibilitam uma análise mais detalhada e precisa, utilizando escalas ou instrumentos que geram resultados em uma faixa contínua de valores. Essa abordagem é adequada para medir fenômenos que podem variar em grau ou intensidade, permitindo uma avaliação mais abrangente e uma análise estatística mais complexa. Assim, ambas as formas são essenciais para a coleta e análise de dados em pesquisas, oferecendo diferentes níveis de profundidade e detalhe nas quantificações dos resultados.

 

Em variáveis dicotômicas, são utilizadas como medida de frequência e de associação:

• Média e diferença de médias
• Probabilidade e risco relativo
• Chance e razão de chance (odds ratio)

Explicação: As opções “Probabilidade e risco relativo” e “Chance e razão de chance (odds ratio)” são corretas porque essas medidas são comumente utilizadas para quantificar a frequência e a associação em estudos que envolvem variáveis dicotômicas. A probabilidade refere-se à chance de um evento ocorrer em relação ao total de eventos possíveis e é uma forma direta de expressar a frequência de um desfecho em um grupo específico. O risco relativo, por sua vez, compara a probabilidade de um desfecho ocorrer em dois grupos diferentes, permitindo uma avaliação da força da associação entre a exposição e o desfecho. Já a chance e a razão de chance (odds ratio) são utilizadas para expressar a probabilidade de ocorrência de um evento em comparação com a probabilidade de não ocorrência, sendo particularmente úteis em estudos de caso-controle. Essas medidas são essenciais para a interpretação dos dados em pesquisas e ajudam a esclarecer as relações entre variáveis dicotômicas, contribuindo para a compreensão do impacto de fatores de risco ou intervenções em populações estudadas.

 

Como se interpreta um resultado de diferença de médias = 0?

• A intervenção ou exposição diminui o desfecho
• Existe igualdade entre os grupos
• A intervenção ou exposição aumenta o desfecho

Explicação: A opção “Existe igualdade entre os grupos” é correta porque um resultado de diferença de médias igual a 0 indica que não há diferença significativa entre os grupos analisados em relação ao desfecho medido. Isso significa que a intervenção ou exposição não teve efeito, resultando em médias idênticas para os dois grupos comparados. Esse resultado sugere que, sob as condições do estudo, a intervenção não promoveu nem um aumento nem uma diminuição nos desfechos em relação ao grupo controle. Assim, a interpretação desse resultado é fundamental para entender a eficácia da intervenção em questão, podendo indicar a necessidade de revisar a abordagem ou de explorar outros fatores que possam influenciar os resultados.

 

Um pesquisador está interessado no desfecho “índice de massa corpórea”. Trata-se de qual tipo de variável?

• Ordinal
• Contínua
• Dicotômica

Explicação: A opção “Contínua” é correta porque o índice de massa corpórea (IMC) é uma medida que pode assumir uma infinidade de valores dentro de um intervalo contínuo. O IMC é calculado a partir da fórmula que relaciona o peso e a altura de uma pessoa, resultando em um valor que pode variar gradualmente, permitindo medições mais precisas e detalhadas. Diferente de variáveis dicotômicas, que têm apenas dois possíveis estados (como “sim” ou “não”), ou variáveis ordinais, que possuem uma ordem mas não são necessariamente equidistantes, as variáveis contínuas, como o IMC, podem ser medidas com precisão em uma escala contínua. Essa característica torna o IMC uma variável essencial para diversas análises em saúde, nutricionais e epidemiológicas.

 

Um estudo caso-controle avaliou se o hábito de comer carnes cruas está associado a toxoplasmose. Qual é a melhor medida de associação?

• Diferença de médias
• Risco Relativo
• Odds ratio

Explicação: A opção “Odds ratio” é correta porque em estudos caso-controle, a medida de associação mais apropriada para avaliar a relação entre uma exposição (neste caso, o hábito de comer carnes cruas) e um desfecho (toxoplasmose) é a razão de chances (odds ratio). Essa medida compara a odds (ou chance) de exposição entre os casos (indivíduos com toxoplasmose) e os controles (indivíduos sem toxoplasmose). O odds ratio permite entender se a exposição está associada a um aumento ou diminuição na probabilidade do desfecho ocorrer. Ao contrário do risco relativo, que é mais aplicável em estudos de coorte onde se acompanha a incidência de um desfecho ao longo do tempo, o odds ratio é especificamente projetado para situações em que se inicia com a determinação do desfecho, o que é característico dos estudos caso-controle. Essa característica torna o odds ratio uma medida essencial e informativa na análise de dados provenientes desse tipo de estudo.

 

Como se interpreta um resultado de odds ratio = 1?

• Há igualdade entre os grupos
• A intervenção ou exposição diminui a chance do desfecho
• A intervenção ou exposição aumenta a chance do desfecho

Explicação: A opção “Há igualdade entre os grupos” é correta porque um resultado de odds ratio igual a 1 indica que não há diferença nas chances de ocorrência do desfecho entre os grupos comparados. Isso significa que a exposição ou intervenção não tem efeito sobre a probabilidade de que o desfecho aconteça; ou seja, as chances de ocorrência do desfecho são as mesmas, independentemente de os indivíduos estarem expostos ou não à intervenção. Essa interpretação é crucial em estudos epidemiológicos, pois permite que os pesquisadores concluam que a exposição em questão não está associada a um aumento ou diminuição do risco do desfecho, fornecendo uma base para decisões informadas sobre a relação entre a intervenção e os resultados observados.

 

No estudo ACCORD, publicado no New England Journal of Medicine em 2008, compararam-se dois grupos de pacientes diabéticos, divididos randomicamente. Um grupo recebeu tratamento hipoglicemiante intensivo (meta de hemoglobina glicada <6%) e o outro, tratamento padrão (meta de hemoglobina glicada entre 7 e 7,9%). Para o desfecho mortalidade, comparando o grupo de tratamento intensivo com o padrão, foi encontrado um hazard ratio de 1,22 com intervalo de confiança de 95% de 1,01 a 1,46. Qual a interpretação desse resultado?

• O tratamento intensivo aumentou significativamente a mortalidade, comparado com o tratamento padrão
• O tratamento intensivo aumentou a mortalidade comparado com o tratamento padrão, mas o resultado não foi significativo
• O tratamento intensivo reduziu significativamente a mortalidade, comparado com o tratamento padrão

Explicação: A opção “O tratamento intensivo aumentou significativamente a mortalidade, comparado com o tratamento padrão” é correta porque um hazard ratio de 1,22 indica que o risco de mortalidade no grupo que recebeu tratamento hipoglicemiante intensivo é 22% maior em comparação ao grupo que recebeu o tratamento padrão. Além disso, o intervalo de confiança de 95% que varia de 1,01 a 1,46 não inclui o valor 1, o que sugere que o resultado é estatisticamente significativo. Isso significa que há uma alta probabilidade de que essa associação observada entre o tratamento intensivo e o aumento da mortalidade não seja devida ao acaso. Portanto, a interpretação correta é que o tratamento intensivo está associado a um aumento significativo na mortalidade em comparação com o tratamento padrão, levantando preocupações sobre a segurança do tratamento intensivo em pacientes diabéticos.

 

O que é meta-análise?

• É a síntese da qualidade da evidência de diferentes estudos
• É o mesmo que revisão sistemática da literatura
• É a combinação estatística dos resultados de diferentes estudos

Explicação: A opção “É a combinação estatística dos resultados de diferentes estudos” é correta porque a meta-análise refere-se especificamente ao processo de integrar e analisar estatisticamente os resultados de múltiplos estudos que abordam uma questão de pesquisa semelhante. Esse procedimento permite que os pesquisadores obtenham uma estimativa mais precisa do efeito de uma intervenção ou o tamanho de uma associação, aumentando o poder estatístico e a confiabilidade dos resultados em comparação a estudos individuais. A meta-análise utiliza métodos estatísticos para combinar dados de forma que seja possível avaliar a consistência dos achados entre os estudos, identificar fontes de heterogeneidade e chegar a conclusões mais robustas. Assim, a meta-análise é uma ferramenta valiosa em revisões sistemáticas, pois proporciona uma síntese quantitativa das evidências disponíveis.

 

O que a linha vertical do gráfico de floresta de medidas de associação representa?

• A linha de nulidade ou de ausência de efeito
• A frequência média dos resultados
• O ponto em que há significância estatística

Explicação: A opção “A linha de nulidade ou de ausência de efeito” é correta porque, em um gráfico de floresta (forest plot) que representa medidas de associação, a linha vertical geralmente indica o ponto de nulidade, que é o valor em que não há efeito da intervenção ou exposição estudada. Por exemplo, em uma meta-análise que utiliza odds ratio ou risco relativo, a linha de nulidade corresponde ao valor 1, o que implica que não há diferença entre os grupos comparados. Se o intervalo de confiança de um estudo cruza essa linha, isso sugere que os resultados não são estatisticamente significativos. Portanto, a linha vertical é um elemento essencial do gráfico, pois serve como um referencial visual para a interpretação da presença ou ausência de efeito nos estudos analisados.

 

Como é calculado o peso do estudo na meta-análise?

• Pela heterogeneidade que o estudo contribuiu na estimativa
• Pela proporção de casos verdadeiros positivos e verdadeiros negativos.
• Pelo tamanho de amostra e número de eventos do estudo

Explicação: A opção “Pelo tamanho de amostra e número de eventos do estudo” é correta porque, na meta-análise, o peso atribuído a cada estudo é calculado com base no tamanho da amostra e no número de eventos observados. Estudos com amostras maiores e um número elevado de eventos geralmente fornecem estimativas mais precisas e, portanto, recebem um peso maior na análise global. Isso ocorre porque amostras maiores reduzem a variabilidade dos resultados e aumentam a confiança nas estimativas, enquanto o número de eventos ajuda a garantir que os resultados refletem com maior fidelidade a realidade do fenômeno em estudo. Ao calcular o peso de cada estudo dessa forma, a meta-análise pode fornecer uma síntese estatística mais robusta e confiável, refletindo adequadamente a evidência acumulada de todos os estudos incluídos.

 

Qual o gráfico é utilizado para representar a meta-análise?

• Gráfico de setores
• Box-plot
• Gráfico de floresta

Explicação: A opção “Gráfico de floresta” é correta porque o gráfico de floresta (forest plot) é o tipo de gráfico mais comumente utilizado para representar os resultados de uma meta-análise. Esse gráfico fornece uma visualização clara das estimativas de efeito de diferentes estudos, juntamente com seus intervalos de confiança, permitindo que os pesquisadores e leitores comparem rapidamente os resultados. Cada linha no gráfico representa um estudo individual, mostrando a estimativa pontual e a incerteza associada a essa estimativa. Além disso, o gráfico de floresta inclui uma linha de nulidade, que indica a ausência de efeito, ajudando a identificar rapidamente quais estudos têm resultados estatisticamente significativos. Essa representação gráfica é essencial para comunicar de forma eficaz as conclusões de uma meta-análise, facilitando a interpretação dos dados agregados.

 

No cálculo da meta-análise, devem receber mais peso:

• Estudos com maior imprecisão
• Estudos com menor precisão
• Estudos com maior precisão

Explicação: A opção “Estudos com maior precisão” é correta porque, no cálculo da meta-análise, estudos que apresentam maior precisão, geralmente devido a amostras maiores e a um número maior de eventos observados, têm um impacto mais significativo na estimativa global. A precisão é frequentemente refletida na largura do intervalo de confiança: estudos com intervalos mais estreitos indicam maior confiabilidade nos resultados. Ao atribuir mais peso a esses estudos, a meta-análise consegue sintetizar informações de forma mais robusta e confiável, resultando em uma estimativa global que melhor reflete a verdadeira relação entre a intervenção e o desfecho. Essa abordagem garante que as conclusões tiradas a partir da meta-análise sejam fundamentadas em evidências sólidas e que os resultados sejam representativos da realidade estudada.

 

É um método para cálculo dos pesos dos estudos na meta-análise direta:

• Inverso da variância
• Razão de verossimilhança
• Concordância interobservador

Explicação: A opção “Inverso da variância” é correta porque este método é amplamente utilizado para calcular os pesos dos estudos em uma meta-análise direta. O princípio do inverso da variância baseia-se na ideia de que estudos com menor variabilidade (ou seja, com intervalos de confiança mais estreitos) são mais precisos e, portanto, devem receber um peso maior na análise global. Assim, o peso de cada estudo é determinado como o inverso de sua variância: quanto menor a variância do estudo, maior o seu peso. Essa abordagem permite que a meta-análise combine de forma eficaz os resultados de diferentes estudos, levando em consideração a confiabilidade de cada um, e ajuda a garantir que a estimativa global seja robusta e representativa das evidências disponíveis.

 

Em que casos o modelo aleatório deve ser empregado?

• Se houver significância estatística no resultado
• Se observar homogeneidade entre os resultados dos estudos
• Se houver heterogeneidade entre os resultados dos estudos

Explicação: A opção “Se houver heterogeneidade entre os resultados dos estudos” é correta porque o modelo aleatório deve ser utilizado quando existe variação significativa nos resultados dos estudos incluídos em uma meta-análise. A heterogeneidade indica que as estimativas de efeito dos diferentes estudos não são idênticas e podem ser influenciadas por fatores diversos, como diferenças nas populações estudadas, nas intervenções aplicadas ou nos desfechos medidos. O modelo aleatório considera essa variabilidade, permitindo que a meta-análise gere uma estimativa global que reflita as diferenças entre os estudos, ao invés de assumir que todos os estudos avaliam o mesmo efeito. Essa abordagem é fundamental para garantir que os resultados da meta-análise sejam mais realistas e aplicáveis a contextos variados, proporcionando uma interpretação mais abrangente e precisa das evidências disponíveis.

 

O que é network meta-analysis ou meta-análise em rede?

• É um tipo de meta-análise que pode combinar qualquer estudo sobre um assunto
• É uma meta-análise comum, mas realizada com intervenções diferentes
• É um tipo de meta-análise que envolve a combinação de uma ampla rede de intervenções

Explicação: A opção “É um tipo de meta-análise que envolve a combinação de uma ampla rede de intervenções” é correta porque a meta-análise em rede (network meta-analysis) permite a comparação simultânea de múltiplas intervenções em um único modelo analítico, mesmo que essas intervenções não tenham sido diretamente comparadas em ensaios clínicos. Esse tipo de meta-análise utiliza dados de vários estudos para criar uma rede que conecta diferentes tratamentos, permitindo que os pesquisadores obtenham estimativas de eficácia relativa entre todas as intervenções analisadas. Isso é especialmente útil em situações onde estudos diretos são escassos ou inexistem, pois a meta-análise em rede consegue integrar informações de intervenções semelhantes e construir uma visão mais abrangente sobre a eficácia e segurança de várias opções de tratamento. Essa abordagem oferece uma ferramenta poderosa para a tomada de decisões clínicas e para a formulação de diretrizes de tratamento.

 

Dentre os resultados possíveis de uma meta-análise em rede, o ranqueamento de acordo com a probabilidade que cada tratamento tem de estar entre os melhores é obtida por meio:

• Da estatística SUCRA (surface under the cumulative ranking curve)
• Dos intervalos de confiança que incluem a ausência de efeito.
• Do valor significativo do valor p acima de 0,05

Explicação: A opção “Da estatística SUCRA (surface under the cumulative ranking curve)” é correta porque a estatística SUCRA é uma medida utilizada em meta-análises em rede para quantificar a probabilidade de que um tratamento específico seja o melhor entre as opções avaliadas. A SUCRA fornece uma forma de ranquear as intervenções com base na área sob a curva de classificação acumulada, permitindo que os pesquisadores identifiquem não apenas qual intervenção é a mais eficaz, mas também como cada tratamento se posiciona em relação aos demais em termos de eficácia. Essa abordagem é particularmente útil em contextos onde múltiplas intervenções são comparadas, pois oferece uma interpretação clara e intuitiva dos resultados, facilitando a tomada de decisões clínicas baseadas nas evidências disponíveis.

 

No escopo das meta-análises em rede, a transitividade é interpretada como:

• Situação em que as estimativas de evidências diretas e indiretas são semelhantes
• Condição em que, além dos tratamentos adotados, inexistem diferenças sistemáticas entre as comparações disponíveis
• Combinação de dados da pesquisa clínica com dados de informação prévia

Explicação: A opção “Condição em que, além dos tratamentos adotados, inexistem diferenças sistemáticas entre as comparações disponíveis” é correta porque, no contexto das meta-análises em rede, a transitividade refere-se à suposição de que os grupos de tratamento comparados devem ser semelhantes em relação a fatores que poderiam influenciar os resultados, além das intervenções em si. Isso implica que as características dos participantes, as condições de estudo e outros fatores relevantes não devem apresentar variações que possam introduzir viés nas comparações entre os tratamentos. Quando a transitividade está presente, as evidências diretas e indiretas podem ser combinadas de forma confiável, permitindo uma avaliação mais precisa da eficácia relativa das intervenções. Essa condição é essencial para garantir a validade das conclusões tiradas na meta-análise em rede, pois assegura que as inferências sobre os tratamentos sejam baseadas em uma comparação justa e equilibrada.

 

Qual é a vantagem do RevMan e do R para a realização da meta-análise?

• São os únicos que fazem o gráfico da floresta
• São gratuitos
• São pagos, mas o custo vale a pena

Explicação: A opção “São gratuitos” é correta porque tanto o RevMan quanto o R são softwares disponíveis sem custo, o que os torna acessíveis a pesquisadores e profissionais de saúde que desejam realizar meta-análises. A gratuidade desses programas permite que uma ampla gama de usuários, incluindo aqueles de instituições com recursos limitados, possam conduzir análises estatísticas avançadas e criar gráficos, como o gráfico de floresta, sem a preocupação de custos associados. Além disso, a disponibilidade gratuita de ferramentas como o R, que é uma linguagem de programação estatística, oferece flexibilidade e uma vasta gama de pacotes específicos para meta-análise, permitindo aos usuários personalizar suas análises de acordo com suas necessidades. Essa acessibilidade é uma grande vantagem, pois promove a democratização da pesquisa e a disseminação do conhecimento científico.

 

Para fazer meta-análise, é necessário:

• Saber programar softwares estatísticos
• Contratar estatísticos especialistas em meta-síntese
• Conferir os dados extraídos e a comparabilidade entre os estudos

Explicação: A opção “Conferir os dados extraídos e a comparabilidade entre os estudos” é correta porque, antes de realizar uma meta-análise, é fundamental garantir que os dados coletados de diferentes estudos estejam corretos e sejam comparáveis. A conferência dos dados extraídos assegura que não haja erros que possam comprometer a qualidade da análise, enquanto a verificação da comparabilidade entre os estudos é essencial para determinar se as intervenções, populações e desfechos são suficientemente similares para serem integrados. Isso permite que a meta-análise gere resultados válidos e confiáveis. Sem essa etapa de verificação, a meta-análise pode levar a conclusões errôneas e a interpretações inadequadas dos dados, comprometendo a validade dos achados e sua aplicação na prática clínica. Portanto, a conferência rigorosa dos dados e a avaliação da comparabilidade são passos cruciais para garantir a integridade e a relevância da meta-análise.

 

O emprego de software garante meta-análise adequada?

• Não. Uma extração errônea de dados, por exemplo, pode alimentar uma meta-análise também errônea
• Se forem softwares específicos de meta-análise há essa garantia
• Sim, pois o software indica quando os dados foram mal coletados, por exemplo

Explicação: A opção “Não. Uma extração errônea de dados, por exemplo, pode alimentar uma meta-análise também errônea” é correta porque o uso de software, por si só, não garante que a meta-análise será adequada ou válida. A qualidade dos resultados de uma meta-análise depende fortemente da precisão e da confiabilidade dos dados inseridos. Se a extração de dados for feita incorretamente — seja por erro humano ou por falta de clareza nas definições dos dados a serem coletados — isso resultará em uma análise errônea, independentemente do software utilizado. Portanto, é crucial que os pesquisadores verifiquem cuidadosamente a extração e a integridade dos dados antes de utilizar qualquer software para conduzir a meta-análise. A atenção aos detalhes na fase de coleta de dados é fundamental para assegurar que os resultados da meta-análise reflitam com precisão a realidade dos estudos analisados.

 

O que é heterogeneidade?

• É a inclusão de estudos multicêntricos na revisão sistemática
• É quando o resultado da meta-análise carece de significância estatística
• É a variabilidade entre os estudos incluídos na meta-análise

Explicação: A opção “É a variabilidade entre os estudos incluídos na meta-análise” é correta porque a heterogeneidade refere-se à diferença nos resultados dos estudos que são combinados em uma meta-análise. Essa variabilidade pode surgir de várias fontes, como diferenças nas populações estudadas, nas intervenções aplicadas, nos desfechos medidos ou nas metodologias utilizadas. A presença de heterogeneidade é importante para a interpretação dos resultados da meta-análise, pois pode afetar a validade das conclusões. Quando a heterogeneidade é alta, pode ser necessário considerar o uso de modelos estatísticos apropriados ou realizar uma análise separada para entender melhor as causas das diferenças observadas. Portanto, identificar e avaliar a heterogeneidade é um passo fundamental na condução de uma meta-análise, garantindo que as interpretações e recomendações sejam baseadas em uma compreensão adequada das variações entre os estudos incluídos.

 

Por que é importante investigar a heterogeneidade?

• Para direcionar as análises de viés de publicação
• Para permitir aos leitores confirmem se o processo de seleção ocorreu sem viés
• Para identificar as fontes de inconsistência entre os resultados dos estudos

Explicação: A opção “Para identificar as fontes de inconsistência entre os resultados dos estudos” é correta porque investigar a heterogeneidade é fundamental para entender por que os resultados de diferentes estudos podem variar. A heterogeneidade pode surgir de fatores como diferenças nas populações estudadas, nas intervenções aplicadas, nas metodologias utilizadas e nos desfechos medidos. Ao identificar essas fontes de inconsistência, os pesquisadores podem explorar melhor as razões por trás das variações nos resultados e, se necessário, ajustar suas análises ou considerar a realização de subgrupos. Isso não apenas melhora a validade das conclusões da meta-análise, mas também fornece insights valiosos sobre as condições sob as quais as intervenções podem ser mais ou menos eficazes. Além disso, compreender a heterogeneidade ajuda a garantir que as recomendações derivadas da meta-análise sejam baseadas em uma análise robusta e informada, contribuindo para uma prática clínica mais precisa e contextualizada.

 

Como a heterogeneidade é identificada em meta-análises?

• Mediante elaboração e inspeção visual do gráfico de funil
• Pela inspeção dos intervalos de confiança dos estudos e testes estatísticos
• Em análises de subgrupos sobre dados dos pacientes

Explicação: A opção “Pela inspeção dos intervalos de confiança dos estudos e testes estatísticos” é correta porque a heterogeneidade em meta-análises é frequentemente identificada através da análise dos intervalos de confiança dos estudos incluídos e da aplicação de testes estatísticos, como o teste Q de Cochran e o I². A inspeção dos intervalos de confiança permite visualizar se há sobreposição entre os resultados dos estudos, enquanto os testes estatísticos ajudam a quantificar o grau de heterogeneidade presente. Um alto valor de I², por exemplo, indica que uma proporção significativa da variabilidade nos resultados é devida a heterogeneidade entre os estudos, ao invés de apenas ao erro aleatório. Essa identificação é crucial, pois permite aos pesquisadores compreender as inconsistências nos resultados, influenciando a interpretação e a qualidade das conclusões tiradas da meta-análise. Portanto, essa abordagem é essencial para garantir que as análises sejam realizadas de forma rigorosa e que as recomendações sejam baseadas em evidências robustas.

 

Qual resultado do I² apresenta resultado homogêneo?

• 0%
• 100%
• 50%

Explicação: A opção “0%” é correta porque um valor de I² igual a 0% indica que não há heterogeneidade entre os estudos incluídos na meta-análise, ou seja, os resultados são homogêneos. Isso significa que a variabilidade entre os resultados dos estudos é mínima e que qualquer diferença observada pode ser atribuída ao erro aleatório, em vez de a fatores sistemáticos. Quando I² é 0%, sugere-se que os estudos estão concordando entre si em relação aos efeitos ou desfechos analisados, permitindo uma interpretação mais clara e confiável dos resultados agregados. Essa homogeneidade é desejável, pois facilita a combinação dos dados e aumenta a robustez das conclusões tiradas da meta-análise.

 

Análise de subgrupo consiste em:

• Excluir estudos com resultados discrepantes a fim de alcançar homogeneidade
• Analisar grupos de estudos separadamente, de acordo com características importantes
• Analisar todos os estudos incluídos em diferentes grupos de softwares

Explicação: A opção “Analisar grupos de estudos separadamente, de acordo com características importantes” é correta porque a análise de subgrupo envolve a divisão dos estudos incluídos em uma meta-análise em grupos menores com base em características específicas, como idade, sexo, tipo de intervenção ou comorbidades. Essa abordagem permite examinar se os efeitos da intervenção variam entre diferentes subpopulações ou condições, proporcionando uma compreensão mais detalhada dos dados. Ao realizar a análise de subgrupo, os pesquisadores podem identificar se certas características influenciam os resultados, ajudando a esclarecer a homogeneidade ou heterogeneidade observada na análise global. Essa prática é fundamental para melhorar a interpretação dos resultados e para informar decisões clínicas, pois pode revelar nuances que não seriam evidentes em uma análise global única.

 

São formas de explorar causas de heterogeneidade:

• Risco relativo ou odds ratio
• Análises de subgrupo
• Metarregressão

Explicação: As opções “Análises de subgrupo” e “Metarregressão” são corretas porque ambas são estratégias utilizadas para explorar e entender as causas de heterogeneidade em meta-análises. As análises de subgrupo consistem em dividir os estudos em grupos menores com base em características específicas, como idade, sexo ou tipo de intervenção, permitindo que os pesquisadores verifiquem se a heterogeneidade observada está relacionada a essas características. Já a metarregressão é uma abordagem estatística que analisa a relação entre variáveis características dos estudos e os efeitos observados, permitindo que se identifiquem fatores que possam influenciar a magnitude da heterogeneidade. Ambas as metodologias são fundamentais para oferecer insights sobre as razões por trás das diferenças nos resultados, contribuindo para uma interpretação mais robusta e informada das evidências apresentadas na meta-análise.

 

Para conduzir uma metarregressão, recomenda-se que haja pelo menos:

• 10 estudos incluídos na meta-análise
• 5 estudos incluídos na meta-análise
• 20 estudos incluídos na meta-análise

Explicação: A opção “10 estudos incluídos na meta-análise” é correta porque, para que uma metarregressão seja conduzida de maneira eficaz e estatisticamente válida, é recomendável ter pelo menos 10 estudos na meta-análise. Esse número mínimo ajuda a garantir que haja dados suficientes para realizar uma análise robusta, permitindo que se identifiquem relações significativas entre as variáveis estudadas e os efeitos observados. Com menos de 10 estudos, a variabilidade dos resultados pode ser alta e a análise pode não ter poder estatístico suficiente para detectar associações relevantes, resultando em conclusões não confiáveis. Portanto, ter um número adequado de estudos é essencial para a validade e a interpretação correta dos resultados da metarregressão.

 

Por que é importante investigar o viés de publicação?

• Os estudos com resultados negativos ou desfavoráveis ao interesse comercial são geralmente omitidos
• Para ter uma conclusão mais generalizável, uma vez que se deseja extrapolar os resultados da revisão sistemática
• As buscas no MEDLINE deixam passar alguns artigos, ao contrário do CINAHL, EMBASE, LILACS e SCOPUS

Explicação: A opção “Os estudos com resultados negativos ou desfavoráveis ao interesse comercial são geralmente omitidos” é correta porque a investigação do viés de publicação é crucial para entender como a ausência de certos estudos pode distorcer a evidência disponível em uma área de pesquisa. Estudos que apresentam resultados negativos ou que não favorecem interesses comerciais tendem a ser menos divulgados ou até mesmo não publicados, resultando em uma representação enviesada da eficácia de intervenções ou tratamentos. Essa omissão pode levar a conclusões errôneas em revisões sistemáticas e meta-análises, já que a evidência considerada pode não refletir com precisão a realidade do fenômeno em questão. Portanto, investigar o viés de publicação é essencial para assegurar que as análises sejam completas e que as recomendações baseadas nessas análises sejam fundamentadas em evidências robustas e imparciais.

 

Qual gráfico é usado na inspeção do viés de publicação?

• Gráfico de funil
• Metarregressão
• Meta-análise

Explicação: A opção “Gráfico de funil” é correta porque esse gráfico é amplamente utilizado na inspeção do viés de publicação em meta-análises. O gráfico de funil é uma representação gráfica que permite visualizar a relação entre o tamanho dos estudos (ou seu peso) e a magnitude dos seus resultados. Em um gráfico de funil ideal, onde não há viés de publicação, os estudos são distribuídos de forma simétrica ao redor do efeito médio, formando uma forma de funil invertido. No entanto, se houver viés de publicação, especialmente se estudos com resultados negativos ou não significativos estiverem ausentes, a distribuição dos dados pode se tornar assimétrica, o que é facilmente perceptível no gráfico. Essa ferramenta é essencial para os pesquisadores identificarem e avaliar a presença de viés de publicação, ajudando a garantir que as conclusões tiradas de uma meta-análise sejam baseadas em evidências completas e representativas.

 

Quais são os principais testes estatísticos usados para estimar o viés de publicação?

• Begg, Egger, Harbord, Peters
• Haynes, Sackett, Tugwell
• Cook, Guyatt, Meade, Rennie

Explicação: A opção “Begg, Egger, Harbord, Peters” é correta porque esses testes estatísticos são amplamente utilizados para avaliar o viés de publicação em meta-análises. O teste de Begg, por exemplo, avalia a assimetria do gráfico de funil, examinando se há uma relação entre o tamanho do estudo e os resultados, sugerindo a presença de viés de publicação se os resultados forem assimétricos. O teste de Egger também analisa a assimetria, mas utiliza uma abordagem de regressão para determinar se a relação entre o tamanho do estudo e o efeito observado é estatisticamente significativa. Já os testes de Harbord e Peters oferecem métodos adicionais para investigar o viés de publicação, considerando diferentes aspectos estatísticos e modelos de análise. Esses testes são essenciais para garantir a integridade das conclusões em revisões sistemáticas, permitindo que os pesquisadores identifiquem e abordem a presença de viés de publicação, que pode distorcer os resultados e as recomendações baseadas nas evidências.

 

São características do sistema GRADE:

• Rebaixar ou aumentar o nível das evidências conforme avaliação.
• Afastar o viés de seleção na síntese de evidências.
• Permitir a construção de gráficos de floresta (forest plots).

Explicação: A opção “Rebaixar ou aumentar o nível das evidências conforme avaliação” é correta porque o sistema GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) é projetado para avaliar a qualidade das evidências de forma dinâmica e flexível. No GRADE, o nível de evidência de um estudo pode ser rebaixado devido a limitações metodológicas, viés, heterogeneidade ou falta de consistência nos resultados, enquanto fatores como a magnitude do efeito ou a plausibilidade do desfecho podem levar ao aumento do nível de evidência. Essa abordagem permite uma avaliação mais precisa da qualidade das evidências disponíveis, ajudando os pesquisadores e formuladores de políticas a tomar decisões mais informadas sobre recomendações clínicas. O GRADE fornece um quadro claro e estruturado para a avaliação da qualidade das evidências, tornando-o uma ferramenta valiosa na prática baseada em evidências.

 

A avaliação da certeza das evidências no sistema GRADE é realizada:

• Para cada desfecho de interesse e seu respectivo conjunto de evidências
• Com auxílio de pacotes estatísticos que determinam o nível de evidência
• Isoladamente para cada estudo identificado na busca de evidências

Explicação: A opção “Para cada desfecho de interesse e seu respectivo conjunto de evidências” é correta porque, no sistema GRADE, a avaliação da certeza das evidências é realizada individualmente para cada desfecho considerado relevante na revisão sistemática. Isso significa que, para cada desfecho, os pesquisadores analisam o conjunto de estudos que fornecem evidências, levando em conta a qualidade metodológica, a consistência dos resultados, a precisão das estimativas e a aplicabilidade dos achados. Essa abordagem permite que as decisões clínicas e as recomendações sejam fundamentadas em uma análise detalhada da certeza das evidências para cada desfecho, resultando em recomendações mais informadas e contextualmente relevantes. Ao focar nos desfechos específicos, o GRADE ajuda a garantir que as recomendações sejam baseadas em evidências sólidas, aumentando a confiança nas intervenções sugeridas.

 

O que significa um nível alto de certeza ou qualidade da evidência?

• Que os estudos observacionais foram elevados devido à sua precisão.
• Que estamos muito confiantes de que as estimativas de efeito estão próximas da realidade.
• Que as evidências são provenientes de bons ensaios clínicos randomizados.

Explicação: A opção “Que estamos muito confiantes de que as estimativas de efeito estão próximas da realidade” é correta porque um nível alto de certeza ou qualidade da evidência indica que as estimativas de efeito obtidas a partir dos estudos são consideradas robustas e confiáveis. Isso significa que os dados coletados, a metodologia empregada e os resultados apresentados são consistentes e não estão sujeitos a vieses significativos ou limitações que poderiam distorcer as conclusões. Com um alto nível de certeza, os pesquisadores e tomadores de decisão podem confiar que as evidências refletem com precisão a realidade do efeito da intervenção ou exposição em questão, proporcionando uma base sólida para recomendações clínicas e políticas de saúde. Portanto, essa confiança nas estimativas é fundamental para a prática baseada em evidências.

 

Que fatores reduzem a qualidade da evidência no sistema GRADE?

• Influência positiva dos fatores de confusão
• Viés de publicação
• Imprecisão
• Limitações dos estudos (risco de viés)
• Evidência indireta
• Gradiente dose-resposta
• Grande magnitude de efeito
• Inconsistência (heterogeneidade)

Explicação: As opções “Viés de publicação,” “Imprecisão,” “Limitações dos estudos (risco de viés),” “Evidência indireta,” e “Inconsistência (heterogeneidade)” são corretas porque todos esses fatores podem diminuir a qualidade da evidência no sistema GRADE. O viés de publicação refere-se à tendência de publicar apenas estudos com resultados positivos, o que pode distorcer a percepção da eficácia de uma intervenção. A imprecisão está relacionada à variabilidade das estimativas, especialmente quando os intervalos de confiança são amplos, indicando incerteza nos resultados. As limitações dos estudos, como o risco de viés, podem comprometer a validade interna dos achados, enquanto a evidência indireta surge quando as conclusões são baseadas em dados que não são diretamente aplicáveis à população ou intervenção em questão. Por fim, a inconsistência, ou heterogeneidade, reflete variações significativas nos resultados entre os estudos, o que pode dificultar a interpretação e a generalização das evidências. A presença desses fatores é crucial para a avaliação da qualidade da evidência, pois cada um deles pode impactar a confiança nas recomendações derivadas das análises.

 

Que fatores aumentam a qualidade da evidência no sistema GRADE?

• Evidência indireta
• Imprecisão
• Influência positiva dos fatores de confusão
• Inconsistência (heterogeneidade)
• Grande magnitude de efeito
• Limitações dos estudos (risco de viés)
• Viés de publicação
• Gradiente dose-resposta

Explicação: As opções “Grande magnitude de efeito” e “Gradiente dose-resposta” são corretas porque esses fatores contribuem para aumentar a qualidade da evidência no sistema GRADE. A grande magnitude de efeito sugere que a intervenção ou exposição tem um impacto significativo e robusto nos desfechos, aumentando a confiança nas conclusões tiradas a partir dos dados disponíveis. Quando os resultados mostram uma diferença clara e relevante, isso fortalece a evidência e a recomendação associada. Já o gradiente dose-resposta indica que, à medida que a intensidade ou a quantidade da intervenção aumenta, o efeito observado também se intensifica. Essa relação proporciona uma maior credibilidade às evidências, pois sugere que não é apenas um efeito aleatório ou devido a fatores externos, mas sim uma associação causal que pode ser explorada e validada. Assim, a presença desses fatores é essencial para fortalecer a confiança nas recomendações e conclusões geradas a partir das evidências analisadas.

 

Podemos elevar a qualidade da evidência em que situações?

• Desfechos provenientes de estudos observacionais independentemente de ter a evidência rebaixada na avaliação dos fatores que reduzem a qualidade
• Desfechos provenientes de estudos observacionais que não tiveram a evidência rebaixada na avaliação dos fatores que reduzem a qualidade
• Desfechos provenientes de ensaios clínicos randomizados que não tiveram a evidência rebaixada na avaliação dos fatores que reduzem a qualidade

Explicação: A opção “Desfechos provenientes de estudos observacionais que não tiveram a evidência rebaixada na avaliação dos fatores que reduzem a qualidade” é correta porque a qualidade da evidência pode ser elevada quando os desfechos observados em estudos, mesmo que sejam observacionais, não apresentarem limitações significativas que comprometam sua validade. Isso significa que, se os estudos observacionais forem bem conduzidos e não forem afetados por fatores que geralmente rebaixariam a qualidade da evidência, como viés de seleção ou confusão, as conclusões tiradas a partir desses desfechos podem ser consideradas mais confiáveis. Portanto, a avaliação rigorosa e a ausência de limitações nos estudos observacionais contribuem para que a evidência seja vista como de alta qualidade, podendo assim influenciar positivamente as recomendações e decisões clínicas.

 

Para quais tipos de revisão sistemática devemos avaliar a qualidade ou confiança da evidência por um sistema como o GRADE?

• Revisões sobre a prevalência ou incidência de doenças ou agravos
• Revisões sistemáticas de ensaios clínicos randomizados, somente
• Revisões que avaliam o efeito de uma intervenção, exposição ou diagnóstico que podem embasar recomendações

Explicação: A opção “Revisões que avaliam o efeito de uma intervenção, exposição ou diagnóstico que podem embasar recomendações” é correta porque o sistema GRADE é especificamente projetado para avaliar a qualidade e a confiança da evidência em revisões sistemáticas que têm como foco o efeito de intervenções, exposições ou diagnósticos. Essas revisões são fundamentais para a prática clínica, pois ajudam a informar decisões e recomendações com base em evidências científicas robustas. O uso do GRADE permite que os pesquisadores analisem criticamente a qualidade da evidência disponível, levando em conta fatores como risco de viés, inconsistência, imprecisão e viés de publicação. Assim, as revisões que podem influenciar práticas clínicas e políticas de saúde se beneficiam imensamente dessa avaliação, garantindo que as recomendações sejam baseadas em evidências sólidas e confiáveis.

 

Que tipo de evidência a revisão sistemáticas de estudo qualitativos pode fornecer para as políticas públicas?

• Eficácia, segurança e efetividade das intervenções
• Custo e razão incremental de custo-efetividade das intervenções
• Aceitabilidade, viabilidade, questões éticas e equidade das intervenções

Explicação: A opção “Aceitabilidade, viabilidade, questões éticas e equidade das intervenções” é correta porque as revisões sistemáticas de estudos qualitativos fornecem insights valiosos sobre aspectos que são fundamentais para a formulação de políticas públicas. Esses estudos qualitativos exploram percepções, experiências e contextos de indivíduos ou grupos, permitindo entender como diferentes intervenções são percebidas pela população, se são consideradas aceitáveis e viáveis em situações reais, e quais questões éticas estão envolvidas na sua implementação. Além disso, a análise qualitativa pode destacar as desigualdades e questões de equidade que podem surgir com a aplicação de determinadas políticas, ajudando os formuladores de políticas a considerar como as intervenções podem impactar diferentes grupos sociais. Assim, esse tipo de evidência é crucial para garantir que as decisões em políticas públicas sejam informadas não apenas por dados quantitativos, mas também pela compreensão das realidades sociais e das necessidades da população.

 

Como as revisões sistemáticas de estudos qualitativos podem auxiliar na tomada de decisão?

• Elas são importantes para saber sobre a opinião pública e popularidade das intervenções em saúde
• Os fenômenos locais podem se repetir em diferentes localidades e a evidência avaliada nesses estudos sumariza tais fenômenos
• Os fenômenos locais são contexto-dependentes e não podem fazer parte de sínteses da evidência

Explicação: A opção “Os fenômenos locais podem se repetir em diferentes localidades e a evidência avaliada nesses estudos sumariza tais fenômenos” é correta porque as revisões sistemáticas de estudos qualitativos ajudam a identificar e resumir padrões e fenômenos que podem ser observados em diferentes contextos. Essas revisões permitem que pesquisadores e tomadores de decisão reconheçam como determinadas intervenções, comportamentos ou experiências são percebidos em diversas populações e locais, oferecendo uma compreensão mais abrangente e contextualizada. Assim, mesmo que os fenômenos sejam inicialmente observados em um contexto específico, suas características e implicações podem ser relevantes e aplicáveis em outras localidades. Essa capacidade de identificar padrões comuns facilita a aplicação de políticas e intervenções adaptadas a diferentes realidades, tornando a tomada de decisão mais informada e eficaz. Portanto, a evidência qualitativa obtida através dessas revisões é uma ferramenta valiosa para guiar as decisões em saúde pública e outras áreas sociais.

 

O GRADE-CERQual é usado em revisões sistemáticas de estudos qualitativos. São componentes de sua análise:

• Adequação dos dados coletados
• Opinião pública sobre a intervenção estudada.
• Limitações metodológicas do estudos incluídos
• Coerência dos achados dentro da revisão sistemática
• Relevância dos achados para a pergunta de pesquisa
• Questões éticas dos estudos qualitativos

Explicação: As opções “Adequação dos dados coletados,” “Limitações metodológicas dos estudos incluídos,” “Coerência dos achados dentro da revisão sistemática,” e “Relevância dos achados para a pergunta de pesquisa” são corretas porque esses componentes são essenciais na análise realizada pelo GRADE-CERQual em revisões sistemáticas de estudos qualitativos. A adequação dos dados coletados refere-se à qualidade e à adequação das informações obtidas, que devem ser pertinentes para a questão de pesquisa em foco. As limitações metodológicas dos estudos incluídos são avaliadas para entender como possíveis vieses ou falhas podem impactar a confiabilidade dos achados. A coerência dos achados dentro da revisão sistemática permite verificar se os resultados dos diferentes estudos se alinham entre si, aumentando a robustez das conclusões. Por fim, a relevância dos achados é fundamental para garantir que os resultados sejam aplicáveis e úteis para responder à pergunta de pesquisa, assegurando que a revisão sistemática traga informações significativas para a prática ou formulação de políticas. Esses elementos juntos garantem uma avaliação abrangente e crítica da evidência qualitativa, promovendo decisões bem fundamentadas.

 

A certeza de evidências provenientes de estudos do tipo caso-controle e estudos de coorte são inicialmente classificadas como:

• Baixa em ambas as situações
• Baixa e muito baixa, respectivamente
• Baixa e alta, respectivamente

Explicação: A opção “Baixa em ambas as situações” é correta porque a certeza das evidências provenientes de estudos do tipo caso-controle e estudos de coorte é geralmente classificada como baixa no sistema GRADE. Estudos de caso-controle, que observam retrospectivamente a relação entre uma exposição e um desfecho, podem estar sujeitos a viés de seleção e confusão, o que compromete a validade das suas conclusões. Da mesma forma, estudos de coorte, que seguem grupos ao longo do tempo para avaliar a incidência de desfechos, também podem apresentar limitações, como perda de seguimento e variáveis de confusão. Como resultado, ambos os tipos de estudos são considerados com certeza de evidência baixa na avaliação inicial, indicando que mais pesquisas são necessárias para aumentar a confiança nas estimativas de efeito observadas. Essa classificação é importante para a interpretação das evidências e para a formulação de recomendações baseadas em dados científicos.

 

Pelo sistema GRADE, ao considerar o risco de viés de um desfecho proveniente de ensaios clínicos randomizados com altos índices de abandono, seria esperado:

• Rebaixar a evidência em um ou dois níveis pelo viés de atrito (desfechos incompletos)
• Desconsiderar esses estudos e adotar um desfecho com melhores evidências
• Conduzir novos estudos que afastem o viés de seleção (garantia do sigilo da alocação)

Explicação: A opção “Rebaixar a evidência em um ou dois níveis pelo viés de atrito (desfechos incompletos)” é correta porque, no sistema GRADE, o alto índice de abandono em ensaios clínicos randomizados pode levar a um viés de atrito, que ocorre quando os dados de desfechos não estão completos devido à desistência de participantes. Esse viés pode afetar a validade dos resultados, pois a perda de seguimento pode ser sistemática e impactar a comparação entre os grupos, tornando os resultados menos confiáveis. Como consequência, a evidência proveniente desses estudos deve ser rebaixada em um ou dois níveis para refletir essa incerteza. Essa abordagem permite que as conclusões tiradas sejam mais cautelosas, reconhecendo que a confiança nas estimativas de efeito pode ser comprometida devido ao viés de atrito, o que é essencial para a formulação de recomendações e decisões clínicas.

 

Ao planejar uma revisão sistemática, estabelecer uma pergunta clínica bem estruturada permite, entre outras questões:

• Rebaixar os estudos observacionais
• Definir os melhores testes estatísticos a serem aplicados
• Avaliar o quão diretas são as evidências disponíveis

Explicação: A opção “Avaliar o quão diretas são as evidências disponíveis” é correta porque, ao planejar uma revisão sistemática, a formulação de uma pergunta clínica bem estruturada é fundamental para direcionar a busca e a avaliação das evidências. Uma pergunta clara e específica ajuda a identificar se os estudos disponíveis fornecem evidências diretas ou indiretas em relação ao desfecho e à intervenção de interesse. Quando a pergunta é bem definida, fica mais fácil determinar se os estudos realmente abordam o que se pretende investigar, facilitando a análise da relevância e aplicabilidade das evidências para a prática clínica. Isso não apenas melhora a qualidade da revisão, mas também assegura que as conclusões e recomendações derivadas sejam baseadas em evidências que são pertinentes e diretamente relacionadas à questão clínica em foco.

 

São exemplos de fontes de heterogeneidade das estimativas de efeito a serem investigadas:

• Diferenças do nível de significância estatística adotado (5% vs 1%)
• Diferenças nas populações incluídas nos estudos (quadros graves vs leves)
• Diferenças do tempo para identificação do desfecho (3 meses vs 6 meses)

Explicação: As opções “Diferenças nas populações incluídas nos estudos (quadros graves vs leves)” e “Diferenças do tempo para identificação do desfecho (3 meses vs 6 meses)” são corretas porque ambas representam fontes relevantes de heterogeneidade que podem influenciar as estimativas de efeito em uma meta-análise. Diferenças nas populações estudadas, como a gravidade das condições de saúde dos participantes, podem levar a resultados variados, uma vez que a resposta à intervenção pode ser diferente entre grupos com características distintas. Da mesma forma, o tempo para a identificação do desfecho pode afetar os resultados observados; por exemplo, desfechos medidos em períodos diferentes podem refletir efeitos temporários ou de longo prazo, o que também contribui para a heterogeneidade. Identificar e investigar essas fontes de heterogeneidade é essencial para entender as razões por trás das variações nas estimativas de efeito e para garantir que as conclusões tiradas da meta-análise sejam válidas e aplicáveis a diferentes contextos clínicos.

 

É considerada uma estratégia para avaliar o nível de imprecisão das evidências:

• Delimitar a significância estatística de um conjunto de evidências (valor p <0,05)
• Identificar o tamanho ótimo da informação (OIS)
• Interpretar o impacto dos valores do I² sobre os resultados

Explicação: A opção “Identificar o tamanho ótimo da informação (OIS)” é correta porque essa estratégia é utilizada para avaliar o nível de imprecisão das evidências em uma meta-análise. O tamanho ótimo da informação refere-se à quantidade de dados necessária para obter uma estimativa precisa e confiável de um efeito. Ao identificar o OIS, os pesquisadores podem determinar se o número de estudos e a amostra disponível são suficientes para proporcionar uma confiança adequada nas estimativas de efeito. Essa abordagem ajuda a entender se a imprecisão observada nos resultados é devida à variabilidade natural nos dados ou se o estudo carece de poder estatístico, permitindo assim que decisões mais informadas sejam tomadas sobre a necessidade de mais pesquisas ou ajustes na análise. Portanto, avaliar o OIS é fundamental para garantir que as conclusões da meta-análise sejam robustas e úteis para a prática clínica.

 

Ao observar assimetria no gráfico de funil de um desfecho, qual a conduta a ser adotada no julgamento da qualidade da evidência?

• Rebaixar em um nível por suspeita de viés de publicação
• Não é possível julgar o impacto nas evidências por esse resultado
• Contactar autores para obter dados dos estudos que não foram publicados e estão causando assimetria

Explicação: A opção “Rebaixar em um nível por suspeita de viés de publicação” é correta porque a presença de assimetria no gráfico de funil é frequentemente interpretada como um indício de viés de publicação, que ocorre quando estudos com resultados não favoráveis são menos propensos a serem publicados. Essa assimetria sugere que os resultados da meta-análise podem não refletir adequadamente a totalidade das evidências disponíveis, levando a uma estimativa enviesada do efeito. Portanto, ao identificar essa assimetria, é prudente rebaixar o nível de confiança na evidência em um nível, reconhecendo que a qualidade dos dados pode estar comprometida. Essa abordagem é fundamental para garantir que as conclusões da análise sejam interpretadas com cautela, permitindo uma avaliação mais crítica da evidência e suas implicações para a prática clínica.

 

Qual seria a avaliação de um desfecho com grande magnitude de efeito?

• Aumentar a evidência em um ou dois níveis caso não estejam presentes fatores que reduzem a qualidade
• Aumentar a evidência em um ou dois níveis independentemente da presença de fatores que reduzem a qualidade
• Rebaixar em um nível caso estejam presentes fatores que reduzem a qualidade da evidência

Explicação: A opção “Aumentar a evidência em um ou dois níveis caso não estejam presentes fatores que reduzem a qualidade” é correta porque, ao avaliar um desfecho com grande magnitude de efeito, é possível considerar esse resultado como uma evidência mais robusta, desde que não existam limitações significativas que comprometam a qualidade da evidência. Quando a magnitude do efeito é substancial, isso pode indicar que a intervenção tem um impacto positivo claro, o que justifica um aumento na confiança nas estimativas, refletindo a força da associação observada. Contudo, essa elevação na qualidade da evidência só é apropriada se não houver a presença de fatores que possam rebaixar a qualidade, como viés de seleção ou de confusão. Portanto, essa abordagem cautelosa assegura que as conclusões tiradas sejam fundamentadas em dados sólidos e confiáveis, permitindo recomendações mais informadas na prática clínica.

 

Por que aumentaríamos a qualidade da evidência na presença de um gradiente dose-resposta?

• Devido ao aumento da confiança de que a exposição é que causa o efeito observado
• Devido a esse efeito contornar limitações metodológicas e outros fatores que reduzem a qualidade da evidência
• Por meio da dosagem laboratorial da dose administrada e a concentração no organismo

Explicação: A opção “Devido ao aumento da confiança de que a exposição é que causa o efeito observado” é correta porque a presença de um gradiente dose-resposta sugere uma relação causal mais robusta entre a exposição e o efeito observado. Quando se observa que o aumento na dose de uma intervenção está associado a um aumento correspondente na resposta ou no desfecho, isso fortalece a evidência de que a exposição é responsável pelo efeito. Essa relação indica que a causalidade é mais provável, uma vez que demonstra uma consistência na forma como a resposta varia com a intensidade da exposição. Assim, essa evidência adicional pode justificar um aumento na qualidade da evidência no sistema GRADE, pois implica que a relação observada não é apenas um acaso, mas uma conexão real e mensurável entre a intervenção e os resultados, aumentando a confiança nas conclusões tiradas a partir dos dados.

 

Segundo a proposta do sistema GRADE, são fatores que aumentam a confiança nas evidências:

• Ausência de limitações importantes nos estudos avaliados (risco de viés)
• Confundidores presentes e na direção oposta ao efeito observado
• Desfecho com medida de efeito muito grande (risco relativo >5)
• Aumento da ocorrência de eventos (aumento do risco) com o aumento da exposição

Explicação: As opções “Confundidores presentes e na direção oposta ao efeito observado,” “Desfecho com medida de efeito muito grande (risco relativo >5),” e “Aumento da ocorrência de eventos (aumento do risco) com o aumento da exposição” são corretas porque cada um desses fatores contribui para aumentar a confiança nas evidências no sistema GRADE. A presença de confundidores que atuam na direção oposta ao efeito observado sugere que, se o efeito ainda é significativo, isso fortalece a evidência de que a relação entre a exposição e o desfecho não é meramente devido a esses fatores de confusão. Além disso, um desfecho com uma medida de efeito muito grande, como um risco relativo superior a 5, indica uma associação forte e clara, aumentando a credibilidade das conclusões. Por fim, a observação de que a ocorrência de eventos aumenta com o aumento da exposição fornece suporte adicional à causalidade, já que um padrão consistente entre dose e resposta reforça a ideia de que a exposição é realmente responsável pelos efeitos observados. Juntos, esses fatores ajudam a fundamentar uma avaliação mais confiante da qualidade das evidências apresentadas.

 

As análises de subgrupo em estudos de meta-análise:

• Reduzem o grau de imprecisão das estimativas
• Podem ajudar a identificar causas de inconsistência (heterogeneidade) das estimativas
• Prejudicam a validade das hipóteses testadas nos estudos

Explicação: A opção “Podem ajudar a identificar causas de inconsistência (heterogeneidade) das estimativas” é correta porque as análises de subgrupo em meta-análises permitem a investigação de como diferentes características ou condições influenciam os resultados. Ao segmentar os dados em grupos com base em variáveis específicas, como idade, sexo, tipo de intervenção ou gravidade da doença, os pesquisadores podem observar se as estimativas de efeito variam entre esses grupos. Essa abordagem é valiosa para identificar fontes de heterogeneidade, ajudando a entender melhor as diferenças nos resultados observados. Se uma análise de subgrupo revela que os efeitos são consistentes em alguns grupos, mas não em outros, isso pode indicar que as características desses grupos estão influenciando a eficácia da intervenção ou o desfecho, fornecendo insights importantes para futuras pesquisas e para a prática clínica. Portanto, as análises de subgrupo são uma ferramenta essencial para aprofundar a compreensão das evidências em meta-análises.

 

Trata-se de um indicador importante na avaliação do viés de publicação:

• Heterogeneidade detectada por I² acima de 90%
• Assimetria do gráfico em funil (funnel plot)
• Seguimento com baixa adesão (poder estatístico abaixo de 80%)

Explicação: A opção “Assimetria do gráfico em funil (funnel plot)” é correta porque a assimetria observada no gráfico de funil é um indicador crucial na avaliação do viés de publicação. O gráfico de funil é uma ferramenta visual que ilustra a relação entre o tamanho do estudo e o efeito observado, e em um cenário ideal, onde não há viés de publicação, os estudos se distribuem simetricamente ao redor da estimativa de efeito média, formando um padrão de funil invertido. Quando há assimetria, isso pode sugerir que estudos com resultados negativos ou não significativos não foram publicados, levando a uma super-representação de resultados positivos na análise. Essa assimetria é, portanto, uma sinalização de que o viés de publicação pode estar presente, o que pode comprometer a validade das conclusões tiradas a partir da meta-análise. Identificar a assimetria é, assim, fundamental para garantir a integridade da avaliação das evidências.

 

O que diferencia a avaliação da qualidade dos estudos incluídos da qualidade da evidência?

• São sinônimos, a avaliação da qualidade dos estudos e a qualidade da evidência referem-se ao mesmo processo
• A qualidade da evidência se refere ao novo resultado gerado pela revisão, enquanto a avaliação dos estudos individuais pondera o risco de viés de cada estudo
• A avaliação da qualidade dos estudos individuais independe da avaliação da qualidade da evidência

Explicação: A opção “A qualidade da evidência se refere ao novo resultado gerado pela revisão, enquanto a avaliação dos estudos individuais pondera o risco de viés de cada estudo” é correta porque estabelece uma distinção clara entre os dois conceitos. A avaliação da qualidade dos estudos incluídos foca na análise crítica de cada estudo individual, considerando fatores como o risco de viés, a metodologia utilizada e a consistência dos resultados. Por outro lado, a qualidade da evidência diz respeito à confiança nas conclusões gerais que emergem da revisão sistemática como um todo, levando em consideração não apenas a qualidade dos estudos individuais, mas também a consistência dos resultados entre eles e a aplicabilidade dos achados. Essa diferenciação é essencial para entender como a evidência é formada e como as recomendações podem ser feitas com base nos dados disponíveis, contribuindo para uma prática baseada em evidências mais robusta e fundamentada.

 

São fatores para avaliar se a revisão sistemática está obsoleta:

• Tempo de publicação maior que 10 anos
• Qualidade da evidência gerada pela revisão
• Disponibilidade de estudos após a conclusão da revisão
• Tamanho de amostra dos estudos publicados após a conclusão da revisão

Explicação: As opções “Qualidade da evidência gerada pela revisão,” “Disponibilidade de estudos após a conclusão da revisão,” e “Tamanho de amostra dos estudos publicados após a conclusão da revisão” são corretas porque esses fatores são cruciais para determinar se uma revisão sistemática ainda é relevante e atual. A qualidade da evidência gerada pela revisão indica se os resultados ainda são confiáveis e aplicáveis, e uma baixa qualidade pode sugerir que as conclusões não são mais válidas. A disponibilidade de novos estudos após a conclusão da revisão é um indicador importante, pois a introdução de novas evidências pode alterar as recomendações ou a compreensão do tema abordado. Por fim, o tamanho da amostra dos estudos publicados posteriormente também é relevante, pois estudos com amostras maiores tendem a fornecer estimativas mais precisas e confiáveis. Assim, considerar esses fatores ajuda a avaliar se a revisão sistemática precisa ser atualizada ou se suas conclusões ainda se sustentam frente a novas evidências e mudanças no conhecimento científico.

 

Atualizar uma revisão sistemática prévia:

• Corresponde à metade do trabalho de uma revisão sistemática nova
• Demanda praticamente o mesmo trabalho de elaborar uma revisão sistemática nova
• O dimensionamento depende da área, mas em geral demanda pouco trabalho

Explicação: A opção “Demanda praticamente o mesmo trabalho de elaborar uma revisão sistemática nova” é correta porque atualizar uma revisão sistemática prévia geralmente envolve um esforço semelhante ao de realizar uma nova revisão. Isso se deve ao fato de que, para garantir que a atualização seja rigorosa e completa, é necessário revisar toda a literatura relevante que foi publicada desde a conclusão da revisão anterior. Isso inclui a realização de uma nova busca na literatura, a avaliação da qualidade dos novos estudos, a extração e a síntese dos dados, além da reanálise dos resultados à luz das novas evidências. Portanto, embora se baseie em uma estrutura já existente, a atualização exige um trabalho considerável para garantir que as conclusões e recomendações permaneçam precisas e relevantes, refletindo as informações mais recentes disponíveis na área de estudo.

 

O que é revisão sistemática viva (living systematic review)?

• É a revisão sistemática que disponibiliza suas estratégias de buscas em cada base de dados
• É a revisão sistemática que disponibiliza seus resultados em repositórios abertos
• É a revisão sistemática que frequentemente atualiza e incorpora resultados da busca, durante a elaboração e após a publicação

Explicação: A opção “É a revisão sistemática que frequentemente atualiza e incorpora resultados da busca, durante a elaboração e após a publicação” é correta porque a revisão sistemática viva (living systematic review) é um modelo inovador que permite a atualização contínua das evidências à medida que novos estudos são publicados. Diferente das revisões sistemáticas tradicionais, que são estáticas e refletem o conhecimento em um determinado momento, as revisões sistemáticas vivas são projetadas para serem dinâmicas, integrando novas informações em tempo real. Isso significa que os pesquisadores podem continuamente adicionar dados relevantes e atualizar as conclusões e recomendações com base nas evidências mais recentes. Essa abordagem é especialmente útil em áreas de rápida evolução, como saúde pública e medicina, onde novas intervenções e dados podem surgir rapidamente, garantindo que as recomendações sejam sempre fundamentadas nas informações mais atuais e relevantes disponíveis.

 

Revisões sistemáticas são afetadas por conflitos de interesses?

• Por aplicar método sistemático e transparente, esse tipo de pesquisa não é afetado por conflitos dessa natureza
• Os conflitos de interesse podem impactar na imparcialidade da revisão sistemática
• Há maior conflito de interesse em ensaios clínicos e o foco deve ser nesses estudos

Explicação: A opção “Os conflitos de interesse podem impactar na imparcialidade da revisão sistemática” é correta porque, apesar de as revisões sistemáticas serem projetadas para seguir métodos rigorosos e transparentes, elas não estão imunes a influências externas, como conflitos de interesse. Esses conflitos podem surgir, por exemplo, quando os autores da revisão têm vínculos financeiros ou profissionais com empresas ou entidades que possam se beneficiar dos resultados da pesquisa. Essa influência pode comprometer a imparcialidade e a objetividade da revisão, levando a uma seleção tendenciosa dos estudos incluídos, à interpretação enviesada dos dados ou à apresentação inadequada das conclusões. Portanto, é fundamental que os conflitos de interesse sejam declarados e geridos adequadamente para garantir a integridade e a credibilidade das revisões sistemáticas, permitindo que os resultados e recomendações sejam baseados em evidências sólidas e imparciais.

 

O relato das revisões sistemáticas deve abranger:

• Quando e de quem partiu a ideia inicial da pesquisa
• Declaração dos conflitos de interesse dos elaboradores
• Conflitos de interesses presentes nos estudos incluídos

Explicação: As opções “Declaração dos conflitos de interesse dos elaboradores” e “Conflitos de interesses presentes nos estudos incluídos” são corretas porque a transparência em relação aos conflitos de interesse é essencial para garantir a credibilidade e a imparcialidade das revisões sistemáticas. A declaração dos conflitos de interesse dos elaboradores permite que os leitores avaliem a potencial influência que esses conflitos podem ter sobre a pesquisa e suas conclusões. Da mesma forma, identificar os conflitos de interesse presentes nos estudos incluídos ajuda a contextualizar os achados e a determinar se as evidências podem ter sido afetadas por interesses externos. Ao abranger essas informações, o relato das revisões sistemáticas promove uma compreensão mais clara das limitações e potenciais vieses, contribuindo para que as recomendações baseadas na revisão sejam interpretadas de forma crítica e informada. Essa prática é fundamental para a manutenção da integridade científica e para a confiança dos leitores nas evidências apresentadas.

 

Podem ser fontes de conflitos de interesses em revisões sistemáticas:

• Benefícios - materiais ou não - para os autores elaborarem a revisão
• Financiamento por instituição interessada nos resultados
• Financiamento por agência de pesquisa

Explicação: As opções “Benefícios - materiais ou não - para os autores elaborarem a revisão” e “Financiamento por instituição interessada nos resultados” são corretas porque ambos representam fontes potenciais de conflitos de interesse em revisões sistemáticas. Quando os autores recebem benefícios, sejam eles financeiros, materiais ou de outra natureza, isso pode influenciar a forma como conduzem a revisão, selecionam os estudos ou interpretam os resultados, comprometendo a imparcialidade e a objetividade do trabalho. Além disso, o financiamento por instituições que têm interesse nos resultados da pesquisa pode criar um viés, uma vez que os financiadores podem esperar que os resultados favoreçam suas agendas ou produtos. Esse tipo de relação pode afetar a integridade da revisão e a confiança nas conclusões tiradas. Portanto, é essencial que os conflitos de interesse sejam identificados e declarados para garantir que as revisões sistemáticas mantenham sua credibilidade e que as recomendações sejam baseadas em evidências imparciais.

 

Qual a relevância de considerar a qualidade da evidência na conclusão da revisão?

• É desnecessário considerar a qualidade da evidência na conclusão
• Para esclarecer a significância estatística dos resultados produzidos pela revisão
• Uma nova evidência foi produzida e a conclusão deve informar a confiança nessa evidência

Explicação: A opção “Uma nova evidência foi produzida e a conclusão deve informar a confiança nessa evidência” é correta porque, ao concluir uma revisão sistemática, é essencial considerar a qualidade da evidência gerada. A qualidade da evidência determina o grau de confiança que se pode ter nas conclusões e recomendações apresentadas. Isso é particularmente importante, pois uma revisão pode sintetizar dados de vários estudos com diferentes metodologias, níveis de rigor e potenciais vieses. Informar a confiança na evidência ajuda os leitores e tomadores de decisão a compreenderem a robustez das conclusões e a considerar como elas podem ser aplicadas na prática clínica ou em políticas de saúde. Dessa forma, avaliar a qualidade da evidência é fundamental para garantir que as recomendações sejam fundamentadas em dados confiáveis e relevantes, promovendo melhores resultados para a saúde pública.

 

Idealmente, a conclusão da revisão deve trazer implicações para:

• Pesquisa
• Política
• Força de recomendação
• Prática
• Custeio

Explicação: As opções “Pesquisa,” “Política,” e “Prática” são corretas porque a conclusão de uma revisão sistemática deve oferecer implicações que sejam relevantes para diferentes áreas de atuação. No contexto da pesquisa, as conclusões podem identificar lacunas no conhecimento e sugerir áreas onde mais estudos são necessários, orientando futuras investigações. Em termos de política, a revisão pode fornecer evidências que ajudem a moldar decisões e diretrizes de saúde pública, garantindo que as políticas sejam baseadas em dados sólidos e atualizados. Quanto à prática, as implicações devem orientar os profissionais de saúde sobre como aplicar as melhores evidências em suas intervenções, melhorando assim a qualidade do atendimento ao paciente. Portanto, ao abordar essas três áreas, a conclusão de uma revisão sistemática se torna uma ferramenta poderosa para promover avanços na pesquisa, influenciar políticas e aprimorar práticas clínicas.

 

Qual seção do artigo a conclusão da revisão sistemática deve responder?

• Resultados
• Método
• Objetivo

Explicação: A opção “Objetivo” é correta porque a conclusão da revisão sistemática deve responder diretamente ao objetivo estabelecido no início do artigo. A seção de objetivo delineia a pergunta de pesquisa ou a hipótese que a revisão busca abordar, e a conclusão deve sintetizar os principais achados e implicações à luz desse objetivo. Isso garante que os leitores possam ver como as evidências coletadas e analisadas contribuem para responder à questão central proposta na revisão. Assim, ao alinhar a conclusão com o objetivo, a revisão sistemática se torna mais coerente e focada, proporcionando um entendimento claro sobre a relevância e as implicações das evidências apresentadas. Essa conexão é essencial para a transparência e a eficácia da comunicação científica.

 

Recomenda-se que a conclusão da revisão informe:

• A significância estatística dos resultados encontrados, por meio do valor p
• A qualidade da evidência
• Apresentar implicações das conclusões para prática, para política e para pesquisa

Explicação: As opções “A qualidade da evidência” e “Apresentar implicações das conclusões para prática, para política e para pesquisa” são corretas porque a conclusão de uma revisão sistemática deve fornecer informações claras sobre a confiabilidade dos resultados e suas aplicações práticas. Informar sobre a qualidade da evidência é crucial, pois permite que os leitores entendam o grau de confiança que se pode ter nas conclusões e recomendações apresentadas. Além disso, ao apresentar as implicações das conclusões para a prática, política e pesquisa, a revisão se torna uma ferramenta valiosa para orientar ações concretas, influenciar decisões políticas e identificar áreas que necessitam de mais investigação. Essa abordagem abrangente garante que as conclusões sejam não apenas informativas, mas também relevantes e aplicáveis ao contexto em que serão utilizadas, promovendo melhorias na saúde pública e na prática clínica.

 

Como ocorre o processo de elaboração de uma revisão sistemática viva?

• Depois que a revisão é concluída, a literatura é monitorada para saber se vale a pena repetir as buscas e incorporar os resultados na revisão sistemática
• Na etapa de busca, já são configuradas atualizações automáticas e é coordenado o trabalho da equipe para periodicamente apreciar os novos estudos e incluí-los durante a elaboração e após a publicação da revisão
• Na etapa de submissão ao periódico, é realizada nova busca, permitindo uma data de busca atualizada, independentemente da incorporação de novos artigos

Explicação: A opção “Na etapa de busca, já são configuradas atualizações automáticas e é coordenado o trabalho da equipe para periodicamente apreciar os novos estudos e incluí-los durante a elaboração e após a publicação da revisão” é correta porque esse é o cerne do processo de elaboração de uma revisão sistemática viva (living systematic review). Nesse modelo, a revisão não é estática; ao invés disso, é um trabalho dinâmico que permite a inclusão contínua de novos estudos relevantes assim que eles são publicados. Ao configurar atualizações automáticas na etapa de busca, a equipe responsável pela revisão pode garantir que a literatura relevante seja monitorada de forma proativa, permitindo a apreciação regular dos novos dados. Isso resulta em uma revisão sempre atualizada, refletindo as evidências mais recentes e, portanto, sendo mais útil para pesquisadores, clínicos e formuladores de políticas. Essa abordagem é particularmente valiosa em áreas de rápida evolução, onde novas informações podem impactar significativamente as práticas de saúde.

 

Como evitar o documento em branco na hora de escrever o manuscrito da revisão sistemática?

• Citando o PRISMA como guia metodológico que norteou a revisão sistemática
• Seguindo criteriosamente cada item recomendado pelo guia de redação PRISMA
• Utilizando o AMSTAR para verificar se os processos realizados foram adequados

Explicação: A opção “Seguindo criteriosamente cada item recomendado pelo guia de redação PRISMA” é correta porque seguir o guia PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) de forma rigorosa fornece uma estrutura clara e abrangente para a elaboração do manuscrito da revisão sistemática. O PRISMA contém uma lista de verificação de itens essenciais que devem ser abordados, ajudando os autores a organizar suas ideias e garantir que todos os aspectos relevantes da revisão sejam incluídos e descritos adequadamente. Essa abordagem sistemática não apenas facilita o processo de escrita, mas também melhora a qualidade e a transparência da revisão, permitindo que os leitores compreendam melhor a metodologia e as conclusões apresentadas. Ao seguir os critérios do PRISMA, os autores reduzem a chance de enfrentar o bloqueio criativo, já que têm um roteiro claro a seguir, o que torna o processo de escrita mais eficiente e menos intimidador.

 

Como a redação da revisão e sua qualidade metodológica se relacionam?

• A revisão com alta qualidade metodológica apresenta boa redação científica
• A revisão com boa redação alcançará alta qualidade metodológica
• A redação clara e completa da revisão permite melhor apreciação da qualidade

Explicação: A opção “A redação clara e completa da revisão permite melhor apreciação da qualidade” é correta porque a forma como uma revisão sistemática é redigida impacta diretamente a capacidade dos leitores e revisores de avaliar a qualidade metodológica do trabalho. Uma redação clara e bem estruturada facilita a compreensão dos métodos utilizados, dos resultados obtidos e das conclusões tiradas. Quando todos os aspectos metodológicos são apresentados de maneira detalhada e organizada, é mais fácil identificar potenciais limitações, viéses e a consistência dos dados. Isso não só contribui para a transparência e a reprodutibilidade da pesquisa, mas também permite que outros pesquisadores e profissionais de saúde façam julgamentos informados sobre a validade e a aplicabilidade das evidências apresentadas. Portanto, a qualidade da redação é essencial para que a qualidade metodológica da revisão seja plenamente apreciada e valorizada.

 

São boas práticas de redação para revisão sistemática:

• Informar a qualidade da evidência na conclusão
• Utilizar o PRISMA para orientar os métodos da revisão
• Gerenciar as referências com software específico
• Declarar os conflitos de interesses dos elaboradores da revisão
• Optar por escrita clara
• Aderir às recomendações do guia PRISMA

Explicação: As opções “Informar a qualidade da evidência na conclusão,” “Gerenciar as referências com software específico,” “Declarar os conflitos de interesses dos elaboradores da revisão,” “Optar por escrita clara,” e “Aderir às recomendações do guia PRISMA” são corretas porque representam boas práticas que contribuem para a qualidade e a transparência de uma revisão sistemática. Informar a qualidade da evidência na conclusão é crucial para que os leitores entendam o grau de confiança nas recomendações apresentadas. O uso de software específico para gerenciar referências ajuda a organizar as citações de forma eficiente e reduz erros, facilitando a formatação adequada do manuscrito. Declarar os conflitos de interesse é essencial para garantir a transparência e a integridade do processo de revisão, permitindo que os leitores avaliem potenciais vieses. Optar por uma escrita clara é fundamental para garantir que as informações sejam compreensíveis e acessíveis, enquanto aderir às recomendações do guia PRISMA assegura que todos os aspectos metodológicos importantes sejam abordados. Juntas, essas práticas promovem a credibilidade e a utilidade da revisão sistemática na prática clínica e na pesquisa.

 

Seguindo os 4 critérios de autoria do ICMJE, pessoas que não os atendem devem constar como:

• Colaboradores
• Autores
• Co-autores

Explicação: A opção “Colaboradores” é correta porque, de acordo com os critérios de autoria estabelecidos pelo ICMJE (International Committee of Medical Journal Editors), apenas aqueles que atendem a todos os quatro critérios de autoria devem ser reconhecidos como autores ou co-autores em uma publicação. Esses critérios incluem a contribuição substancial para a concepção ou planejamento do trabalho, a participação na coleta, análise ou interpretação de dados, a redação do manuscrito ou sua revisão crítica, e a aprovação final da versão a ser publicada. Assim, pessoas que não atendem a esses critérios, mas que contribuíram de alguma forma para o trabalho, devem ser listadas como colaboradores. Isso ajuda a garantir a transparência e a clareza sobre o papel de cada indivíduo no processo de pesquisa e escrita, evitando confusões sobre a responsabilidade e a contribuição para o estudo publicado.

 

Contempla critério de autoria da revisão:

• Concepção da pesquisa, coleta ou análise dos dados
• Concordância em prestar contas de todos os aspectos do trabalho
• Aprovação final da versão a ser publicada
• Elaboração ou revisão crítica do manuscrito
• Obtenção de financiamento para a pesquisa

Explicação: As opções “Concepção da pesquisa, coleta ou análise dos dados,” “Concordância em prestar contas de todos os aspectos do trabalho,” “Aprovação final da versão a ser publicada,” e “Elaboração ou revisão crítica do manuscrito” são corretas porque todos esses elementos são critérios fundamentais para a autoria conforme os padrões estabelecidos pelo ICMJE. A concepção da pesquisa, coleta ou análise dos dados indica que o autor teve um papel ativo e significativo na execução do estudo, enquanto a elaboração ou revisão crítica do manuscrito demonstra que o autor contribuiu substancialmente para a forma final do trabalho. A concordância em prestar contas de todos os aspectos do trabalho implica que os autores estão cientes das responsabilidades que vêm com a autoria e estão dispostos a assumir essa responsabilidade. Além disso, a aprovação final da versão a ser publicada é essencial, pois garante que os autores concordem com o conteúdo e a interpretação dos resultados antes da divulgação. Esses critérios ajudam a definir claramente quem deve ser reconhecido como autor, promovendo a integridade e a responsabilidade na pesquisa científica.

 

Quando deve ser definidos os critérios de autoria?

• Após a conclusão da revisão
• Antes do início da revisão
• Durante o andamento da revisão

Explicação: A opção “Antes do início da revisão” é correta porque os critérios de autoria devem ser definidos antes de iniciar a revisão para garantir que todos os colaboradores estejam cientes das expectativas e responsabilidades desde o início do processo. Essa definição prévia ajuda a evitar conflitos e mal-entendidos sobre quem deve ser reconhecido como autor e quais contribuições são necessárias para alcançar esse reconhecimento. Além disso, ao estabelecer os critérios de autoria antecipadamente, a equipe pode assegurar que todos os membros envolvidos na pesquisa e na redação cumpram os requisitos necessários, promovendo uma colaboração mais eficaz e transparente. Essa prática contribui para a integridade do trabalho acadêmico e para a accountability, assegurando que a autoria seja atribuída de maneira justa e conforme as diretrizes éticas estabelecidas.

 

Como contar com trabalho de pessoas fora da equipe elaboradora?

• Deve ser evitada terceirização para garantir qualidade no trabalho
• Ao contribuir pontualmente, deve ser dada oportunidade ao colaborador para contemplar os critérios de autoria
• A pessoa que pontualmente contribuir deve ser incluída na autoria, uma vez que sem ela o trabalho não existiria

Explicação: As opções “Deve ser evitada terceirização para garantir qualidade no trabalho” e “Ao contribuir pontualmente, deve ser dada oportunidade ao colaborador para contemplar os critérios de autoria” são corretas porque refletem boas práticas na colaboração em trabalhos acadêmicos. Evitar a terceirização é importante para manter a qualidade e a coesão do trabalho, garantindo que todos os aspectos da pesquisa sejam conduzidos de acordo com os padrões desejados. Além disso, ao permitir que colaboradores pontuais tenham a chance de atender aos critérios de autoria, a equipe promove um reconhecimento justo e transparente das contribuições, assegurando que todos os envolvidos sejam devidamente creditados por seu trabalho. Isso também ajuda a incentivar um ambiente colaborativo, onde todos os participantes têm a oportunidade de se envolver no processo de forma significativa, enquanto as diretrizes de autoria são respeitadas. Essas práticas são essenciais para manter a integridade e a responsabilidade na produção acadêmica.

 

Além de atender os critérios de autoria, espera-se que uma pessoa listada como autor:

• Tenha confiança na integridade dos coautores
• Consiga financiamento para taxas de publicação
• Saiba identificar qual foi a contribuição que cada autor representou para o artigo a ser publicado

Explicação: As opções “Tenha confiança na integridade dos coautores” e “Saiba identificar qual foi a contribuição que cada autor representou para o artigo a ser publicado” são corretas porque, além de atender aos critérios de autoria, espera-se que os autores possuam um entendimento claro e transparente sobre o papel de cada membro da equipe no desenvolvimento do trabalho. Ter confiança na integridade dos coautores é fundamental para garantir que todos os aspectos da pesquisa foram conduzidos de maneira ética e responsável, promovendo um ambiente de colaboração saudável. Além disso, saber identificar as contribuições de cada autor é essencial para reconhecer adequadamente o trabalho coletivo, evitar conflitos de interesse e garantir que cada participante receba o crédito apropriado por suas contribuições. Essa clareza e transparência são cruciais para a credibilidade do artigo e para a manutenção da ética na pesquisa acadêmica, além de facilitar a comunicação e a responsabilidade entre os coautores.