Desfechos contínuos
Diferença de médias e diferença de médias padronizada
Use este módulo quando o desfecho é uma medida numérica: pressão arterial, dias de internação, escore de qualidade de vida. Siga o fluxo em três passos; esta página trata de como os dados precisam estar e do que muda no passo 2.
Passo 1, os dados
Todo estudo precisa de study, n.e e n.c. Depois, para cada grupo, o que o artigo de fato reportou.
Média e desvio-padrão
| Coluna | O que é |
|---|---|
n.e, mean.e, sd.e |
tamanho, média e DP do grupo experimental |
n.c, mean.c, sd.c |
o mesmo para o grupo controle |
Estudo que reporta mediana também entra
| Coluna | O que é |
|---|---|
n.e, median.e, q1.e, q3.e |
tamanho, mediana e quartis do grupo experimental |
n.c, median.c, q1.c, q3.c |
o mesmo para o grupo controle |
min.e, max.e, min.c e max.c são opcionais. Podem substituir os quartis quando o artigo traz só a amplitude, e aí a conversão fica menos precisa.
Os dois podem se misturar no mesmo arquivo
Preencha as colunas que cada estudo reporta e deixe o resto vazio. O conjunto de exemplo faz exatamente isso: oito estudos com média e desvio, quatro com mediana e quartis. O MetaVidence converte os de mediana antes de agrupar, usando o método de Luo e colaboradores para a média e o de Shi e colaboradores para o desvio-padrão, que são os padrões atuais do pacote meta.
O Data check informa quantos estudos foram convertidos, então o número está na sua frente antes de rodar qualquer coisa e vai direto para a seção de métodos.
Ela assume distribuição aproximadamente simétrica. Com dados muito assimétricos, que costuma ser justamente o motivo de o artigo ter reportado mediana, a média estimada pode não representar bem o estudo. Reporte quantos estudos foram convertidos e considere uma análise de sensibilidade sem eles.
Essa dupla não tem como ser convertida, e o MetaVidence recusa o arquivo em vez de aceitar. Se deixasse passar, o pacote meta descartaria esses estudos da análise sem dizer nada, e uma meta-análise com estudos faltando em silêncio é pior que uma mensagem de erro.
O Data check no mais funciona como no módulo binário: confere as colunas obrigatórias, conta os estudos, lista as colunas que sobraram para subgrupo e meta-regressão e aponta problemas, incluindo quartis fora de ordem.
Passo 2, os parâmetros
Outcome settings
Outcome name, If the outcome increases, is that beneficial or harmful?, Experimental group name e Control group name funcionam exatamente como no módulo binário.
Summary measure (sm) (padrão MD) define a escala do resultado agrupado:
MD, diferença de médias. O resultado sai na unidade de medida original, por exemplo “3,2 dias a menos de internação”. Pressupõe que todos os estudos usaram a mesma escala.SMD, diferença de médias padronizada. O resultado sai em unidades de desvio-padrão, sem unidade de medida, o que permite combinar estudos que usaram instrumentos diferentes.
Statistical settings (advanced)
Analysis model, Tau method, Random CI method e Prediction method funcionam exatamente como em o fluxo.
Prediction interval aqui vem ligado por padrão (Yes), ao contrário do módulo binário. Desligue se tiver menos de 3 estudos ou se o intervalo estiver tão largo que atrapalhe a leitura da figura.
Não existe campo Method neste módulo. Mantel-Haenszel, Peto e GLMM são métodos para contagens de eventos, e não se aplicam a médias.
Passo 3, exportação e resultados
Os cartões são os mesmos do módulo binário, com o mesmo comportamento:
- Forest plot, com o efeito de cada estudo, os pesos e o losango agrupado.
- Leave-one-out analysis, para ver se algum estudo isolado sustenta o resultado.
- Funnel plot e Small-study effects, este último com o teste de Egger.
- Subgroup analysis, com o seletor de coluna dentro do próprio cartão.
- Meta-regression, com moderadores numéricos e gráfico de bolhas.
- Subgroup summary table e Meta-regression summary table, em XLSX.
Em desfechos contínuos é comum que alguns estudos reportem a mudança em relação ao basal e outros o valor final. Misturar os dois sem pensar produz um efeito agrupado sem sentido. Padronize antes de carregar a planilha.