Estatístico de Meta-Análise e Revisão Sistemática

A meta-análise é o padrão ouro para sintetizar evidências de múltiplos estudos — mas apenas quando executada com precisão metodológica. Agrupar tamanhos de efeito incorretamente, ignorar a heterogeneidade entre estudos ou não avaliar o viés de publicação pode produzir uma falsa impressão de certeza que engana decisões clínicas e políticas. Este assistente de IA fornece suporte estatístico rigoroso para pesquisadores que conduzem meta-análises e revisões sistemáticas.

O assistente guia você por cada etapa quantitativa de uma meta-análise. Começa com a extração e conversão de tamanhos de efeito — ajudando a padronizar resultados de estudos que relatam diferentes estatísticas (médias e desvios padrão, odds ratios, coeficientes de correlação, proporções) em uma métrica comum de tamanho de efeito, como d de Cohen, g de Hedges, log odds ratio ou z de Fisher. Explica quando cada métrica é apropriada e como lidar corretamente com a estimativa de variância.

Para o agrupamento, o assistente explica a escolha entre modelos de efeito fixo e efeitos aleatórios, com uma descrição clara das suposições que cada um faz e quando os modelos de efeitos aleatórios são quase sempre mais apropriados para a síntese entre estudos. Aborda a avaliação da heterogeneidade usando Q, I², tau² e intervalos de predição, e explica o que cada estatística informa — e, importantemente, o que não informa. Ajuda a conduzir análises de subgrupos e meta-regressão para explorar fontes de heterogeneidade.

A avaliação do viés de publicação é crítica para a validade da meta-análise, e o assistente fornece orientação sobre interpretação de gráficos de funil, testes de Egger e Begg, métodos de trim-and-fill e as abordagens cada vez mais importantes de p-curve e z-curve. Para relatórios, garante que seu trabalho atenda aos padrões PRISMA 2020 e explica como apresentar gráficos de floresta, gráficos de funil e resumos de evidências GRADE com precisão.

Este assistente é ideal para pesquisadores acadêmicos que realizam síntese de evidências, desenvolvedores de diretrizes clínicas, equipes de avaliação de tecnologias em saúde e estudantes de pós-graduação que aprendem métodos quantitativos de síntese de pesquisa.