O que é uma revisão sistemática? Quando usar e como funciona

Uma revisão sistemática é uma pesquisa sobre pesquisas existentes. A equipe decide quais estudos poderiam responder à sua pergunta e, em seguida, utiliza métodos documentados para encontrá-los e avaliá-los. A introdução de Cochrane descreve o esforço para reunir evidências elegíveis, minimizando o viés. Nenhuma busca pode garantir que todos os estudos relevantes tenham sido encontrados.

Considere duas equipes lendo os mesmos cinquenta artigos. Uma seleciona exemplos que se encaixam em seu argumento. A outra aplica regras de elegibilidade pré-especificadas, registra exclusões, avalia limitações e sintetiza os achados usando um método explícito. A diferença está nas decisões e em como elas podem ser examinadas, não no tamanho da bibliografia.

Essa trilha de evidências deve conectar cada conclusão aos estudos que a fundamentam. O leitor precisa entender por que um estudo foi elegível, como vários relatórios dele estavam vinculados e de onde veio um resultado extraído. Manter esses registros torna o julgamento aberto à análise; isso não torna cada decisão mecânica nem garante que outra equipe concordará.

“Revisão de literatura” é um rótulo amplo. Pode significar uma discussão em uma tese, um relato crítico de um campo ou uma revisão usando métodos sistemáticos. Leia o propósito e os métodos em vez de confiar apenas no rótulo. Uma revisão narrativa pode desenvolver um argumento útil sem afirmar representar todos os estudos elegíveis.

Uma revisão de escopo mapeia a extensão, características ou conceitos de uma base de evidências. Ela possui seus próprios métodos e não é uma versão de menor qualidade de uma revisão de efeitos; veja a orientação de revisão de escopo de JBI. A meta-análise ocupa um nível diferente: é uma técnica estatística que pode ser usada dentro de uma revisão sistemática. Ela não realiza a busca ou a avaliação por conta própria.

Comece pela decisão que o resultado deve informar. Em um exemplo fictício de treinamento, uma equipe de currículo quer saber se um programa específico, em comparação com o treinamento usual, altera as pontuações de avaliação dos trainees do primeiro ano em 12 semanas. É necessário uma estimativa da diferença e sua incerteza, junto com uma avaliação das evidências de apoio. População, comparações, desfecho, ponto no tempo e desenhos de estudo elegíveis definem a questão antes que os resultados influenciem as escolhas.

Agora mude a pergunta para “Como os programas de treinamento digital têm sido estudados entre diferentes profissões?” O resultado desejado é um mapa de populações, desenhos e tópicos de pesquisa, portanto uma revisão de escopo pode ser mais adequada. Perguntas sobre experiência, mecanismos ou implementação podem exigir uma síntese qualitativa ou de métodos mistos. Não force toda pergunta em um modelo de efeito de intervenção.

Antes de iniciar uma nova revisão, procure revisões e protocolos existentes. Novos estudos, uma alteração no contexto ou limitações nos métodos anteriores justificariam uma atualização? Apenas um título diferente não é motivo para repetir o trabalho. Anote quem usará a resposta e o que permanece incerto; essa declaração ajuda a determinar tanto o escopo quanto a expertise necessária.

Para a pergunta de treinamento, um protocolo especificaria elegibilidade, fontes de informação, seleção, coleta de dados, avaliação e síntese. Registre alterações posteriores com datas e razões. Um estudo pode ser elegível para a revisão sem fornecer dados para todas as sínteses planejadas, uma distinção explicada na orientação de elegibilidade Cochrane.

Pesquise fontes apropriadas à questão e preserve as estratégias, datas e exportações. Bancos de dados, registros e a busca por citações podem, cada um, contribuir com evidências; o ranking de um motor de busca não é um marco de amostragem completo. Um especialista em informação pode ajudar a desenhar a pesquisa. A orientação de busca Cochrane explica as escolhas metodológicas.

O exemplo fictício abaixo segue então quatro relatórios: um registro de cadastro, artigo principal e relatório de acompanhamento do Estudo A, e um artigo do Estudo B. Eles descrevem dois estudos, não quatro investigações independentes. Vincule-os antes de coletar os resultados para que um relatório posterior possa adicionar informações sem contar os participantes duas vezes.

Após a seleção, defina os campos de extração e utilize um método de avaliação apropriado aos desenhos e resultados. A tabela mostra o que cada estágio deixa para trás neste exemplo; ela não contém resultados de treinamento observados. Esses registros também suportam o relatório final PRISMA report, cujo objetivo é comunicar o trabalho que realmente ocorreu.

Uma revisão sistemática não precisa calcular um efeito combinado. A combinação pode ser inadequada quando os estudos respondem a perguntas substancialmente diferentes, medem desfechos incompatíveis ou não possuem estimativas e incertezas utilizáveis. A decisão segue a pergunta e a evidência. Quando a combinação quantitativa é plausível, o explicador de meta-análise mostra o que considerar antes de escolher um modelo.

No exemplo de treinamento, uma pontuação medida imediatamente após o curso não responde automaticamente à questão de 12 semanas. Mantenha os desfechos imediatos e posteriores distinguíveis, indique como os estudos foram agrupados e explique o método usado para comparar seus achados. Uma apresentação estruturada deve incluir as estimativas reais, incerteza e limitações, quando disponíveis; este exemplo didático não fornece nenhum desses resultados observados.

Uma síntese explícita ainda é necessária quando não há um número agregado. Contar apenas quantos estudos alcançaram significância estatística é pouco confiável, porque a significância também depende da precisão. As orientações de Cochrane sobre outros métodos de síntese descrevem alternativas; o guia mais amplo de síntese de evidênciase ajuda a conectar diferentes tarefas de síntese a uma cadeia de ferramentas viável.

Um leitor precisa examinar tanto os estudos incluídos quanto o processo de revisão. Um ensaio pode ter desfechos ausentes, enquanto uma revisão pode introduzir um problema diferente ao restringir sua busca ou selecionar resultados após vê-los. Avaliar os estudos não avalia automaticamente todas as decisões da revisão; o capítulo sobre viés de Cochrane explica a distinção.

O risco de viés também é diferente da certeza em um conjunto de evidências. A certeza considera o apoio a uma conclusão, incluindo inconsistência, imprecisão, indireção e evidências ausentes quando relevante. Uma amostra grande não é uma pontuação de qualidade universal. Use uma estrutura estabelecida quando apropriado, como a abordagem descrita na orientação de certeza de Cochrane.

Para a equipe de currículo, mesmo uma estimativa precisa de curto prazo pode não responder a uma questão sobre aprendizado duradouro ou sobre um grupo de trainees diferente. Leia as limitações e a data da última busca, não apenas o ano de publicação. As quatro perguntas a seguir mantêm a avaliação vinculada à decisão que você deseja tomar.

• Posso acompanhar como a evidência foi encontrada, selecionada e vinculada aos estudos individuais?

• Quais limitações nos estudos originais ou no processo de revisão poderiam afetar o resultado?

• Quão incerta é a conclusão, e ela distingue entre evidência insuficiente e evidência de nenhum efeito importante?

• A população, o contexto, o desfecho, o acompanhamento e a idade das evidências se encaixam no meu uso pretendido?

Um primeiro marco útil é uma questão acordada e uma rota realista para respondê-la. Antes de redigir um protocolo completo, escreva uma nota de viabilidade curta como o exemplo fictício abaixo. As entradas identificam trabalho ainda a ser feito; elas não afirmam que uma busca, avaliação ou revisão já foi concluída.

Use a nota para decidir se deve prosseguir, restringir a questão, atualizar uma revisão existente ou buscar expertise adicional. Em seguida, desenvolva o protocolo completo e teste critérios ambíguos em um pequeno conjunto variado de registros. Se um software auxiliar será usado na triagem ou extração, a próxima tarefa é avaliar ferramentas de revisão sistemática de acordo com esses requisitos.