Qual o problema de excluir estudos com resultados negativos em uma meta-análise?

Resposta

Excluir estudos negativos introduz viés de publicação, levando à superestimação do efeito médio.

Uma meta-análise exige inclusão imparcial de todas as evidências; retirar resultados negativos distorce a estimativa combinada e prejudica a avaliação da heterogeneidade.
Ferramentas para detectar e ajustar esses vieses incluem funnel plot, teste de Egger e trim-and-fill.

Exemplo:
Três estudos com efeitos e erros padrão: A: θ=0.4, SE=0.1; B: θ=0.2, SE=0.1; C: θ=-0.3, SE=0.2.
Pesos \(w_i=1/SE_i^2\): w_A=100, w_B=100, w_C=25.
Pooled com todos: \( \hat{\theta} = \frac{\sum w_i\theta_i}{\sum w_i} = \frac{100\cdot0.4+100\cdot0.2+25\cdot(-0.3)}{100+100+25} = \frac{52.5}{225}=0.2333.\)
Pooled excluindo o negativo: \( \hat{\theta} = \frac{100\cdot0.4+100\cdot0.2}{100+100} = \frac{60}{200}=0.3.\)
Logo, excluir o estudo negativo eleva a estimativa de 0.233 para 0.3, evidenciando a superestimação causada pelo viés.