Ft. Andrea H. Kayo
Introdução
Este capítulo descreve abordagens as quais deveriam
ser usadas em revisões Cochrane para selecionar os
estudos e decidir quais dados apresentar.
Os métodos usados para estas decisões devem ser
transparentes, e devem ser escolhidos para minimizar
viés e erros humanos.
Selecionando estudos
Uma revisão Cochrane é uma revisão de estudos que
encontram critérios pré-específicos para inclusão na
revisão.
Uma vez que cada estudo pode ter sido registrado em vários
artigos, resumos ou outras publicações, uma busca
compreenssiva por estudos para um revisão pode
identificar muitas publicações de estudos potencialmente
relevantes.
1. Link de todas as publicações do mesmo estudo.
2. Usar as informações disponíveis em várias publicações
para determinar quais estudos são elegíveis para inclusão.
Identifica múltiplas publicações do
mesmo estudo.
Publicação duplicada pode levar a viéses substanciais se estudos
são inavertidamente incluídos mais de uma vez em uma metaanálise (Tramèr 1997).
Pode ser difícil de detectar publicação duplicada:
Alguns critérios úteis:
Nome Autores (a maioria das publicações duplicadas tem
autores em comum, embora isso não seja sempre o caso);
Local e Ambiente (particularmente se Instituições, tais como
hospitais, são nomeados);
Detalhes Específicos das Intervenções (i.e. dose,
frequência);
...publicação duplicada
Número de Participantes e Dados Iniciais
Data e Duração do Estudo (os quais podem também esclarecer
se diferentes tamanhos de amostra são devido a diferentes períodos de
recrutamento)
o Onde permanecer incertezas depois de considerar
estes e outros fatores, pode ser necessário
correponder-se com o autor da publicação.
Selecionando os Estudos
O processo deve ser detalhado em um protocolo para a revisão.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Juntar os resultados da pesquisa usando um software de gerenciamento
de referências e remover registros duplicados da mesma publicação.
Examine títulos e resumos para remover publicações obviamente
irrelevante. (autores devem ser mais abertos neste estágio)
Recupere o texto completo de publicações potencialmente relevantes.
Interligue várias publicações do mesmo estudo.
Examine publicações com texto completo para observar os estudos com
critérios de elegibilidade.
Corresponda-se com investigadores, quando apropriado, para esclarecer
eligibilidade do estudo (pode ser apropriado para solicitar informações
adicionais, tais como falta de dados).
Tome a decisão final sobre a inclusão do estudo e proceda com a coleta
de dados.
Implementando o processo de
seleção do estudo.
Decisões sobre quais estudos incluir em uma revisão
está entre a decisão mais difíceis que são feitas no
processo de revisão.
Envolvem julgamento.
Para assegurar que estes julgamentos são
reprodutíveis, é desejável mais de uma autor para
partes repetidas do processo. Na prática, a abordagem
exata pode variar de revisão para revisão, dependendo
em parte da experiencia e expertise dos autores da
revisão.
Implementando o processo de
seleção do estudo.
Os autores devem primeiro decidir se mais de um deles irá
avaliar os títulos e resumos dos registros recuperados da
busca.
Usando no mínimo 2 autores, pode reduzir a possibilidade que publicações
relevantes sejam descartadas (Edward 2002).
Especialistas de áreas particulares frequentemente tem opiniões pré-
formada que podem tendenciar suas avaliações de ambos a relevancia e
validade dos artigos (Cooper 1989).
É importante que no mínimo um autor tenha
conhecimento na área sob a revisão, pode ser uma
vantagem ter o segundo autor que não é expert no
assunto.
Implementando o processo de
seleção do estudo.
Alguns autores podem decidir que a avaliação da
relevancia deveria ser feita por pessoas que são “cegas “
ou mascaradas quanto a informação sobre o artigo.
Entretanto, isso leva muito tempo, e pode não garantir recursos
necessários e benefícios incertos em termos de proteção contra viés
(Berlin 1997).
Discordância, sobre se o estudo deveria ser incluído
pode geralmente ser resolvido por uma discussão.
As vezes, o motivo é um simples equívoco por parte de
um dos autores da revisão.
Implementando o processo de
seleção do estudo.
Quando a discordância é devido a diferença na
interpretação, poderá ser necessária a intermediação de
mais uma pessoa.
Ocasionalmente, não será possível resolver a discordância
sobre a inclusão do estudo sem informações adicionais.
Nesses casos, os autores podem escolher para categorizar o
estudo em sua revisão como um estudo que está
aguardando avaliação até que informações adicionais sejam
obtidas dos autores do estudo.
Em resumo, a seção métodos de ambos, protocolo e revisão
deveria detalhar:
Detalhar: Métodos do protocolo e
revisão
Se mais de um autor examinou cada título e resumo para
excluir publicações obviamente irrelevantes;
Se aqueles que examinaram cada publicação de texto
completo para determinar a elegibilidade fizeram isso
independentemente (isso deveria ser feito por no mínimo 2
pessoas);
Se as decisões acima foram feitas por especialistas na área,
metodologistas, ou ambos;
Se as pessoas que avaliaram a relevancia dos estudos
conheciam os nomes dos autores, instituições, o jornal de
publicação e resultados quando aplicaram os critérios de
elegibilidade; e
Quantas discordancias foram manuseadas.
Processo de seleção do estudo.
Uma única falha no critério de elegibilidade é
suficiente para um estudo ser excluído de uma revisão.
Na prática, o critério de elegibilidade para cada estudo
deveria ser avaliado em ordem de importância, então
que a primeiro resposta “não “ pode ser usada como
uma razão primária para exclusão do estudo, e os
demais critérios não serão avaliados. ☺
Selecionando “ estudo excluídos ”
Uma revisão Cochrane inclui uma lista de estudos excluídos.
Listar os estudos excluídos, dando razões primárias para
exclusão, os autores da revisão podem mostrar que considerações
foram dadas a estes estudos.
A lista dos estudos excluídos deveria ser tão breve quanto
possível.
Não devem ser listadas todas as publicações que foram
identificadas em uma busca abrangente. Aqueles estudos que
obviamente não preeenchem os critérios de inclusão para a
revisão como “tipo de estudo”, “tipo de participantes” e ”tipo de
intervenções” , e em particular não devem ser listados, estudos
que obviamente não foram randomizados se a revisão inclui
apenas ensaios randomizados.
Medida de concordância
Medidas formais de concordancia estão disponíveis para
descrever a extensão a que avaliações por múltiplos autores
sejam as mesmas. (Orwin 1994).
Está descrito na seção 7.2.6.1 como a estatística kappa pode
ser calculada por medidas de concordancia entre 2 autores
fazendo decisões simples inclusão/exclusão.
Não é recomendada que a estatística Kappa seja calculada
como padrão na revisão Cochrane, embora ela possa revelar
problemas, especialmente em estágios iniciais do piloto.
As razões para qualquer discordância deveria ser explorada.
Elas podem revelar a necessidade para rever os critérios de
elegibilidade ou esquema de codificação dos dados
coletados e qualquer mudança de resultado deveria ser
publicado.
Quais dados coletar ?
Detalhes de métodos, participantes, ambiente,
contexto, intervenções, desfechos, resultados,
publicações e investigadores.
Autores da revisão devem planejar com antecedência
quais dados serão exigidos por sua revisão sistemática,
e desenvolver uma estratégia para obte-los.
Extração e Coleta de Dados
apresentação na tabela “Características dos estudos incluídos”
Fonte
ID estudo
ID registro
ID autor da revisão
Citação e detalhes para contato
(dados criados pelo autor da revisão)
Elegibilidade do estudo
Confirmar a elegibilidade para a revisão
Razão para exclusão
Métodos
Desenho do estudo
Duração total do estudo
*Geração de sequencia (Randomização)
*Ocultação da sequencia de alocação
*Cegamento
*Outras preocupações sobre viés
*Exigida descrição completa para padronizar itens na ferramenta “Risco
de Viés”.
Ferramenta: Risco de Viés
Diferentes métodos de pesquisa podem influenciar os
resultados dos estudos por introduzir diferentes viéses
aos resultados.
Informação deveria ser coleta para facilitar a avaliação do
risco de viés em cada estudo incluído usando uma
ferramenta descrita no Cap.8 (Seção 8.5).
A ferramenta cobre questões tais como: sequencia de
geração, ocultação da sequencia de alocação,
cegamento, desfechos incompletos, desfechos
seletivos.☺
Participantes
Número total
Ambiente
Critério diagnóstico
Idade (média, mediana, DP ou faixas)
Se para o estudo todo, ou cada grupo de intervenção.
Genero (percentual ou conta)
País
**Co-morbidade
**Sócio-demográfico (nível educacional)
**Etnia
** podem ser relevantes em algumas
revisões e não em outras.
**Data do estudo
Detalhes: Participantes
Alguns Grupos de Revisão Cochrane tem desenvolvido
padrão em relação a quais características deveriam ser
coletadas.
Idade e Gênero, são características importantes para
avaliar a aplicabilidade.
Os autores devem procurar por quantidades
consistentes onde possível, e decidir se é mais
relevante resumir características para o estudo como
um todo ou dividi-lo por grupo de intervenção.
Detalhes: Ambiente
Somente coletar esta informação se puder influenciar no
efeito ou aplicabilidade da intervenção.
O estudo foi feito em diferentes regiões geográficas,
com diferenças culturais que poderiam afetar a
aplicabilidade de uma intervenção e seus resultados.
Dependendo da época do estudo, diferenças tecnológicas
podem influenciar tendencias ao longo de tempo, somente
coletar se for importante para interpretação da revisão.
Critérios diagnósticos usados para definir as condições
de interesse pode ser particularmente importante fonte de
diversidade entre os estudos e devem ser coletadas. ☺
Intervenções
Todos os detalhes devem ser coletados para a revisão,
principalmente aqueles que podem afetar a presença
ou magnitude do efeito, ou que pode ajudar os
usuários a avaliar a aplicabilidade.
Número total de grupos de intervenções
Para cada intervenção e comparação grupo de interesse
Intervenção específica
Detalhes da intervenção (suficiente para reprodutibilidade, se
factível) ☺
** Integridade da
intervenção >>
Integridade da Intervenção
“Quando os procedimentos ou componentes da
intervenção são implementados como planejado pode
ter importantes consequências para os achados do
estudo.” (Compliance and Fidelity)
É importante em revisões de intervenções preventiva e complexas, as
quais frequentemente são implantadas em condições que apresentam
inúmeros obstáculos. (Dane 1998)
Ajuda a determinar se os resultados pouco promissores
são devido a intervenção mau elaborada ou
componentes de prescrição inadequados. ☺
Integridade da Intervenção
“Se é difícil alcançar a implementação completa da
intervenção na prática, o programa terá baixa
praticabilidade.” (Desenbury 2003)
Esse processo de avaliação pode ser uma fonte útil de
fatores que potencialmente influenciam a efetividade
de uma intervenção.
5 aspectos de integridade de programas preventivos
descritos por Dane and Schneider (1998)
1.
Aderência:
2.
Exposição: Número, comprimento e frequencia de implementação
na medida em que os componentes da intervenção são
executados como prescrito.
dos componentes da intervenção.
3.
Qualidade da execução: aspectos qualitativos de execução da
intervenção que não estão relacionados com a implementação
diretamente, tais como: entusiasmo, treinamento dos implementadores,
estimativa global de efetividade da sessão e atitude líder em direção a
intervenção.
4. Capacidade de resposta do participante: incluem indicadores
tais como: nível de participação e entusiasmo
5.
Diferenciação do programa: Contra difusão do tratamento,
assegura que o sujeito em cada grupo experimental receba apenas as
intervenções planejadas.
Desfechos
Os autores da revisão devem decidir com antecedencia se irão coletar
informações (resultados) sobre todos os desfechos medidos no estudo, ou
sobre apenas aqueles desfechos (pré-específicados) de interesse na revisão.
* Timing
*Tempos dos desfechos (i)coletados (ii) reportados
Para cada desfecho de interesse
Importante incluir:
Definição ( método diagnóstico, nome de escala, definição de limiar, tipo
de comportamento);
Unidade de medida (se relevante)
Escalas de medidas: (limites superior e inferior e se a pontuação alta
ou baixa é boa, informações sobre validação).
Mais Desfechos
Desfechos econômicos – Cap. 15
Desfechos patient-reported – Cap. 17
Desfechos adversos – Cap. 14
informações sob qualquer um dos termos: adverse effect, adverse drug
reaction, side effect, toxic effect, adverse event e complication pode ser
completamente aceitável para extração dos dados quando avaliando o
efeito prejudicial de uma intervenção. (mas isso ainda não está claro
totalmente, pois o mesmo desfecho adverso pode ser um efeito
adverso em alguns estudo e não em outros)
Quando não há menção sobre efeito adverso, não significa que ele não
ocorreu, é mais seguro assumir que eles não eram apurados ou não
registrados.
Desfecho de efeito adverso
Deve ser registrado sua definição precisa e sua
intensidade uma vez que pode variar entre os estudos.
☺
Resultados
Devem ser coletados apenas para desfechos
específicos, descritos no protocolo.
Outros desfechos, não deveriam ser coletados, ao
menos que modifique o protocolo para acrescentá-los,
e esta modificação deveria ser registrada na revisão.
O autor da revisão deve estar alerta para a
possibilidade de importante e inesperados achados,
particularmente para efeitos adversos.
“ Refinamento no protocolo pode ser necessário para facilitar as decisões
de quais resultados dever ser extraidos.”
Resultados
Colocar no protocolo, de forma mais específica
possível sobre quais medidas de desfechos, time-points
e resumo estatístico (i.e. valores finais versus mudanças dos
dados iniciais).
Fluxograma como recomendado no CONSORT Statement pode ajudar a
determinar o fluxo de participantes através do estudo (Moher 2001)
www.consort-statement.org
Resultados
Número de participantes alocados para cada grupo de
intervenção
Para cada desfecho de interesse:
Tamanho da amostra (relevante para cada resultado)
*Perda participantes
O número exigido para meta-análise, nem sempre está disponível, outras
estatísticas podem ser coletadas e convertidas junto a um formato
exigido.
Resumo dos dados para cada grupo de intervenção
(i.e. Tabela 2:2 para dados dicotomicos; média e DP para dados contínuos)
**Estimar o efeito com intervalo de confiança; valor de P
**Análise subgrupo
Diversos
Fonte de financiamento (potencial conflito de interesse)
Conclusão chave dos estudos incluídos
Comentários diversos dos autores dos estudos
Referências para outros estudos relevantes
Correspondência necessária
Comentários diversos pelos autores da revisão.
Coleta de dados
É uma ponte entre o que é registrado pelo investigador
original e o que é reportado pelo autor da revisão.
Várias funções importantes:
1. A forma de coleta dos dados, está diretamente ligada
com a revisão e critérios de elegibilidade do estudo.
2. É um registro histórico de um grande número de
decisões (e alterações nas decisões).
3. É a fonte para inclusão dos dados em uma análise.
“ Dada a importância da função da coleta dos dados, tempo suficiente
e pensamento deve ser investido em seu desenho. ”
Fonte de dados
Correspondência com investigadores: contato com
investigador original.
As vezes é necessária para maiores informações sobre
detalhes do estudo e resultados numéricos, e deverá ser
considerado em sua revisão.
Dados individuais de pacientes:
Dados originais da pesquisa podem ser procurados
diretamente com pesquisadores responsáveis pelo
estudo
(dados individuais de pctes = “padrão ouro” em termos de disponibilidade de
dados).
Pois podem ser reanalisados centralmente e se aproriado combinado em
meta-análise (Cap.18)
Forma de coleta de dados
Papel
Eletrônica
Conveniencia e preferencia;
Conveniencia e preferencia;
Extração dos dados pode ser
Combina a extração e a entrada
feita em qualquer lugar;
Mais fácil para criar e
implementar;
Fornece um registro permanente
de todas as manipulações e
modificações;
Simples comparação dos
formulários preenchidos por
diferentes autores da revisão.
dos dados, em uma única etapa.
Formas podem ser programadas
(i.e. usando Access) para
conduzir o autor através da
coleta de dados. (posicionando
questões que dependem de respostas
de questões anteriores)
Dados mais facilmente
armazenados, classificados e
recuperados
Coleta eletrônica
Permite simples conversões no
Se o autor planeja desenvolver
momento da extração (DP para erro
padrão; libras para Kg)
Rápida comparação dos
1.
Considerações ambientais.
2.
formulários preenchidos por
diferentes autores da revisão.
Software: www.trialstat.com
3.
4.
sua própria forma eletronica
usando uma planilha ou programa
de base de dados. Algumas
recomendações.
Uma forma em papel é
desenhada 1º. E um piloto
usando mais de um autor e
vários publicações.
A entrada de dados é
estruturada de uma maneira
lógica com codificação de
respostas consistentes e simples.
Checar a compatibilidade da
produção com o Revman.
Mecanismo para registrar,
avaliar e corrigir erros de entrada
dos dados.
Esboçando um formulário de dados
Primeiro considerar quantas informações devem ser
coletadas.
1.
Algumas dicas:
Inclua o Título da Revisão, ou um ID único.(pois alguns
2.
Inclua a data da revisão ou o número da versão. (reduz as
autores, participam de múltiplas revisões)
chances de usar uma desatualizado)
Registre o nome ou ID da pessoa que está completando o
formulário.
4. Deixe espaço para anotações próximo do início do
formulário. (isso evita colocação de anotações, questões ou lembretes
3.
na última página; anotações importantes podem entrar no RevMan, na
coluna Notes na tabela “Características dos estudos incluídos”; ou num
texto da revisão.
Esboçando um formulário de dados
5. Inclua um único ID do estudo e report ID. (isso fornece uma ligação entre
múltiplas pulicações do mesmo estudo).esse ID será usado pelo RevMan (geralmente
compreende o último nome do 1º. Autor e o ano da 1ª. Referencia do estudo.
6.Incluir a avaliação (ou verificação) de elegibilidade do estudo para a
revisão próximo do início do formulário. (Razões para exclusão do estudo
pode facilmente ser deduzida de tais avaliações) Ex: Se o EC elegível é verdadeiramente
randomizado, uma consulta da coleta de dados no formulário pode ser: “Randomizado?
Sim, Não, Não claro” Ex: Se um estudo usou alocação alternativa, a resposta para a
consulta è “Não”, e voce pode entrar com esta informação, na Tabela Característica dos
estudos excluídos, como razão para exclusão.
7. Salientar dados de onde a informação foi coletada, facilita
quando feito em uma cópia impressa, ou se a informação foi obtida de
fontes não publicadas ou comunicação pessoal. Qualquer informação não publicada
que é usada, deveria ser codificada da mesma forma que informação publicada
.
8. Assinale a Caixa (tick box) ou as respostas codificadas para ganhar
tempo.
Esboçando um formulário de dados
9. Inclua opções “não registrado” ou “não claro”, ao lado
de qualquer reposta “sim” ou “não”.
10. Considerar sessões de formatação para coleta dos
resultados para combinar com dados da tabela do
RevMan. Esses formulários devem ser flexíveis para permitir uma
variação de como os dados foram registrados. Fortemente
recomendado, que o dado do desfecho seja coletado, no formato em que
ele foi registrado (e então transformado em um passo subsequente)
11. Sempre coletar o tamanho da amostra número do
início da coleta inicial (randomização), eles podem ser
diferentes devido ao número de attrition ou exclusão.
12. Deixe abundância de espaço para anotações.
Codificação e explanação
É importante fornecer informações detalhadas para
todos os autores que irão usar este formulário de coleta
de dados. Isso pode ser inserido ao lado ou próximo ao dado do
campo (Excel), ou se forem extensos, pode ser em uma página separada.
Usar uma codificação padrão é eficiente e facilita a apresentação das
características do estudo na revisão
Extraindo dados das publicações
A forma de coleta dos dados será realizada com a
extração dos dados em mente.
Busca eletrônica no texto, utilizando facilite in PDF viewers,
internet browsers and word processing software, pode fornecer
um a ajuda útil. (mas não substitui a leitura do artigo, uma vez que
a informação pode ser apresentada usando várias terminologias).
Quem deveria extrair os dados ?
Mais de 1 pessoa, para minimizar o risco de erros e viés,
familiariedade com o formulário de extração dos dados.
Preparando para extração dos dados
Faça um teste piloto com o seu formulário de extração
de dados, facilita bastante a inclusão de dados na
tabela. (Características dos estudos incluindos e Risco de Viés).
EXTRAINDO DADOS DE MÚLTIPLAS PUBLICAÇÕES DO
MESMO ESTUDO
Os estudos podem ser reportados em mais de uma publicação, recolher
todas estas informações, não é aconselhável descartar nenhuma
publicação uma vez que possa conter informações valiosas, não
disponíveis na 1°. Publicação.
Extraindo dados de múltiplas publicações
O autor da revisão irá decidir entre 2 estratégias:
• Extrair os dados de cada publicação separadamente, e combinar
informações através de múltiplos formulários de coleta de dados.
• Extrair dados de todas as publicações diretamente junto a um único
formulário de coleta.
Fluxograma com dados de participantes do estudo pode ser útil, ao coletar
dados de múltiplas publicações
Confiabilidade e Consenso
Qualquer discordância entre os revisores durante a extração dos dados,
deve tentar chegar a um acordo, as vezes um árbitro é necessário, quando
não resolvido, tenta-se o contato com o autor do estudo, se não sanada a
discordância, deve ser colocada na revisão.
Manter uma cópia do formulário de dados “como extraído” (além
dos dados de consenso) permite a avaliação da confiabilidade.
► Use um autor (do paper) no formulário de coleta de dados e registre mudanças
depois de consenso com uma cor caneta diferente
► Use um formulário separado para dados de consenso.
►Inserir dados de concenso sobre uma forma eletrônica.
(para os dados mais importante como: avaliação risco de viés e disponibilidade de
desfechos chaves)
Seção: Métodos (detalhar)
As categorias dos dados a serem coletados (dicotômico, continuo...);
Como a verificação da extração dos dados de cada publicação será
verificada (extração por 2 autores, independentemente);
Se a extração dos dados é feita por experts na área, metodologistas, ou
ambos;
Treinar a codificação dos códigos no formulário de coleta dos dados;
Quantos dados foram extraidos da mesma publicação e;
Quantas discordâncias foram manuseadas e se mais de um autor
extraiu os dados da publicação.
Extraindo resultados do estudo e
convertendo para o formato desejado.
É desejável coletar um resumo de dados separadamente para cada grupo de
intervenção e colocar no RevMan, onde o efeito estimado pode ser
calculado.
EXTRAÇÃO DE DADOS PARA DESFECHOS DICOTÔMICOS
Dados exigidos:
As vezes o número de participantes e número de eventos não estão
disponíveis, mas um efeito estimado como um odds ratio ou risk ratio pode
ser registrado (resumo congresso) e tais dados podem ser incluídos em uma
meta-análise usando um método inverso de variância inversa , somente se
acompanhados de medidas de incerteza como: erro padrão, intervalo de
confiança 95% ou valor P exato.
Proporção, Taxa, Frequência.
Extraindo resultados: Dados Dicotômicos
Variável
Tempo
Grupo Experimental
Observados
Tempo de mensuração do desfecho
Total
Grupo Controle
Observados
Total
Extração de dados para desfechos
contínuos
O autor da revisão deveria procurar qual o desfecho medido em cada
grupo de intervenção;
Valor médio (ME e MC). Se os desfechos com escalas iguais. (Se for escalas
diferentes: média padronizada)
Desvio padrão (SDE e SDC)
Número de participantes (NE e NC)
As publicações variam muito na forma de apresentar os dados, e muitas
vezes mostram de uma forma resumida.
Cuidado com as terminologias erro padrão e desvio padrão.
As vezes alguns dados estão disponíveis em conference abstract.
Uma característica comum (dados contínuos): avaliar o desfecho de
cada participante com relação aos valores iniciais (change for
baseline).Também conhecido por change score. **Não foque nestes
resutados, ao menos que o estudo analisado só utilizou este método.
Extração de dados: Desfechos contínuos
Um problema com este tipo de extração: as vezes o número de
participantes pode ser diferente.(baseline – dados finais); (missed
visits, study withdrawals)
Grupo Experimental
Variável
Tempo
N
Média
DP
N = tamanho da amostra; DP = desvio padrão
Grupo Controle
N
Média
DP
Transformação de dados enviesados
As vezes é necessário fazer uma transformação dos dados brutos para
apresentá-los em um resumo estatístico.
Existem vários métodos que permitem fazer o cálculo do DP, mas se
nenhum deles for capaz de encontrá -lo, o autor da revisão pode ser
forçado a “preencher” dados faltosos, ou excluir o estudo da metaanálise.
COMBINANDO GRUPOS
As vezes é desejável combinar 2 subgrupos, em um único grupo.
Ex: Se um estudo apresenta tamanho de amostra, média e DP,
separadamente para homens e mulheres em cada grupo de intervenção.
Existem fórmulas específicas para isso .
EXTRAÇÃO DE DADOS PARA DESFECHOS ORDINAIS
Pensar em como serão tratados estes dados (a escala ordinal será
dicotomizada, tratada como desfecho contínuo, ou tratado diretamente
como um dado ordinal) isso irá depender de como o autor do estudo
analisou seus dados.
Title of systematic review
ID
___ _________________________________________________________
ACTION
METHODS
RANDO. PROCED.
ALLOCATION
BLINDENESS
DURATION
DESIGN
MULTICENTRE
ANALYSIS
PARTICIPANTS
N
SETTING
AGE
SEX
DIAGNOSIS CRITERIA:
HISTORY
INTERVENTIONS
INTERVENTION
DOSE
N
OUTCOMES
NOTES
..
Andrea Kayo