Revisão sistemática e metanálise
A figura abaixo apresenta resultados de duas pesquisas clínicas: estudo A e estudo B, que avaliaram a eficácia de um mesmo tratamento hipotético sobre o desfecho morte por covid-19. A linha pontilhada significa a estimativa-ponto, e a linha contínua, a nulidade.
Pegadinha central: um estudo significativo e outro não significativo não significa automaticamente que os estudos discordem.
Intervalo mais largo significa menor precisão e frequentemente menor tamanho amostral ou menos eventos.
Intervalo que cruza a nulidade não prova ausência de benefício; significa que os dados ainda são compatíveis com a nulidade.
Para afirmar que dois efeitos diferem, é preciso avaliar diretamente a diferença ou interação entre eles, não comparar apenas os respectivos valores de p.
Estudar tudo por igual é o que faz o seu tempo não render.
A prova que você vai prestar tem cara própria. Tem tema que cai todo ano e tema que nunca apareceu, e decidir isso no improviso custa as semanas que você não tem.
O MedBoard começa pelo outro lado. Ele pesa cada tema pela banca que você vai prestar, monta o cronograma a partir disso e guarda o que você errou para devolver na hora certa.
Criar conta grátis
Contexto
A figura mostra dois estudos com a mesma estimativa pontual aproximada de benefício, indicada pela linha pontilhada, mas com precisões diferentes. A linha vertical contínua representa a nulidade. No estudo A, o intervalo de confiança é estreito e permanece do lado do benefício; no estudo B, o intervalo é muito mais largo e cruza a nulidade, abrangendo desde possibilidade de malefício até benefício.
A largura do intervalo de confiança reflete a incerteza da estimativa. Em condições comparáveis, o erro padrão diminui aproximadamente com o aumento do tamanho amostral, de modo que amostras maiores tendem a produzir intervalos mais estreitos. Por isso, o estudo B provavelmente tem menor tamanho amostral ou menor quantidade de informação, como menos eventos. A figura, isoladamente, não prova que a diferença de largura seja causada apenas pelo tamanho da amostra, porque variabilidade, frequência do desfecho e desenho também influenciam a precisão.
Outro ponto importante é não confundir ausência de significância estatística com ausência de efeito. O intervalo do estudo B cruza a nulidade, portanto seus dados são compatíveis tanto com nenhum efeito quanto com benefício e até algum malefício. Isso significa imprecisão, e não demonstração de que o tratamento seja ineficaz.
Alternativa por alternativa
A) Incorreta. O intervalo do estudo A está inteiramente do lado do benefício e não alcança a região de malefício representada no gráfico. Portanto, seus resultados não sustentam a afirmação de que o tratamento pode piorar o desfecho dentro do intervalo apresentado.
B) Incorreta. O estudo B não descartou benefício. Seu intervalo é amplo e inclui valores na região de benefício; o que ele não consegue excluir é também a nulidade e parte da região de malefício.
C) Correta (gabarito). O intervalo de confiança do estudo B é muito mais largo, indicando menor precisão. Mantidas as demais condições, isso é compatível com menor tamanho amostral ou menor número de eventos em comparação com o estudo A.
D) Incorreta. Os estudos não apresentam estimativas pontuais divergentes; elas estão aproximadamente alinhadas, e os intervalos se sobrepõem amplamente. Um estudo ser significativo e o outro não ser significativo não demonstra, por si só, diferença estatística entre os efeitos dos dois estudos.