O impacto da utilização de diferentes modelos de efeitos aleatórios na metanálise: um estudo de caso sobre o funcionamento cognitivo de crianças nascidas prematuras

O que aconteceu

A meta-análise de efeitos aleatórios geralmente assume uma distribuição normal para os efeitos subjacentes dos estudos. Contudo, em determinadas condições, esta hipótese pode não ser a mais adequada. Estudos de simulação comparando vários modelos alternativos de efeitos aleatórios encontraram pequenas diferenças no viés, mas maiores diferenças nas probabilidades de cobertura e precisão. Para investigar o impacto da utilização de diferentes modelos de metanálise, foi utilizada uma metanálise de 58 estudos de coorte comparando o funcionamento cognitivo entre crianças nascidas prematuras e a termo. Comparamos os resultados entre 7 diferentes modelos de efeitos aleatórios baseados em distribuições assimétricas, misturas de distribuições e processo de Dirichlet (DP) anteriormente. Também foi realizada análise de sensibilidade utilizando variações dos 7 principais modelos. Embora as estimativas do efeito médio do tratamento tenham sido semelhantes entre os modelos, as estimativas de variância entre estudos foram idênticas. Modelos de distribuição assimétrica indicaram estudos com efeitos extremos e distribuição de efeitos aleatórios desviados à esquerda, enquanto modelos de mistura foram menos informativos. Modelos de PD revelaram clusters de estudos com características semelhantes, sugerindo que a heterogeneidade observada pode ser parcialmente explicada por determinadas características metodológicas e clínicas dos estudos. Em geral, nosso estudo destaca que a aplicação de vários modelos de metanálise pode não afetar materialmente as estimativas resumidas, mas pode fornecer melhores insights sobre a distribuição dos efeitos subjacentes e a explicação da variância entre estudos.