Em uma revisão sistemática com metanálise, foi observada uma heterogeneidade significativa (I2 = 75%) entre os estudos incluídos.
Pegadinha central: I² alto não anula a metanálise; obriga a investigar por que os estudos discordam.
I² mede heterogeneidade relativa, não a magnitude clínica do efeito.
Efeitos aleatórios acomodam heterogeneidade, mas não explicam sua origem.
Se os estudos forem clinicamente incompatíveis, não agrupar pode ser a melhor decisão.
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Contexto
Heterogeneidade em metanálise descreve a variabilidade entre os efeitos observados nos estudos além daquela esperada apenas pelo erro amostral. O I² estima a proporção da variabilidade total atribuível à heterogeneidade entre estudos. Valores em torno de 75% são frequentemente interpretados como heterogeneidade substancial a considerável, mas os limites não devem ser usados de forma mecânica.
Quando o I² é elevado, o pesquisador deve investigar se os estudos diferem em população, intervenção, comparador, definição de desfecho, duração de seguimento, risco de viés ou método analítico. Análises de subgrupos e metarregressão podem ser úteis quando foram planejadas e há número suficiente de estudos. Análises de sensibilidade avaliam se a conclusão muda ao excluir estudos de maior risco de viés, outliers ou estudos com características metodológicas específicas.
Modelo de efeitos aleatórios pode ser apropriado quando existe heterogeneidade clínica plausível, mas não resolve heterogeneidade inexplicada. Se os estudos forem excessivamente diferentes, pode ser mais correto não produzir uma estimativa combinada única e realizar síntese narrativa.
Alternativa por alternativa
A) Incorreta. Ignorar I² elevado pode esconder diferenças importantes e produzir uma estimativa combinada pouco interpretável.
B) Correta (gabarito). O procedimento adequado é explorar fontes clínicas e metodológicas de heterogeneidade e testar a robustez dos resultados com análises de sensibilidade e, quando apropriado, subgrupos.
C) Incorreta. Adicionar estudos não reduz necessariamente heterogeneidade. Novos estudos podem confirmar, reduzir ou até aumentar a variabilidade entre estimativas.
D) Incorreta. Heterogeneidade alta não significa ausência de associação. Significa que os tamanhos de efeito variam entre os estudos e precisam ser entendidos antes de resumir a evidência.