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Gestão de Ensaios Clínicos, Metodologia, Custos, e Conflitos de Interesse

O Risco de Viés de Generalização é Generalizável? Um Estudo Meta-Epidemiológico

(Are the Risk of Generalizability Biases Generalizable? A Meta-Epidemiological Study)
Lauren von Klinggraeff et al
Research Square, Preprint, 2024
https://www.researchsquare.com/article/rs-3897976/v1 (de livre acesso em inglês)
Traduzido por Salud y Fármacos, publicado em Boletim Fármacos: Ensaios Clínicos 2024; 2 (3)

Tags: viés em pesquisa, generalizar os vieses, pesquisa em ciências do comportamento

Resumo:
Antecedentes: Estudos preliminares (por exemplo, estudos piloto/viabilidade) podem resultar em dados enganosos de que uma intervenção está pronta para ser avaliada em um ensaio de grande escala, quando não está. Os vieses de risco de generalização (Risk of Generalizability Biases, RGBs, um conjunto de vieses de validade externa) representam características do estudo que influenciam as estimativas de eficácia, muitas vezes inflando as estimativas em estudos preliminares que não são replicados em ensaios de maior escala. Embora os RGBs tenham sido estabelecidos com base empírica em intervenções voltadas para a obesidade, não se sabe até que ponto os RGBs são aplicáveis a outras áreas da saúde. A compreensão da relevância dos RGBs na pesquisa de intervenção de comportamento de saúde pode informar os esforços organizados para reduzir sua prevalência.

Propósito: O propósito do nosso estudo foi examinar se os RGBs se aplicam fora das intervenções relacionadas à obesidade.

Métodos: Uma revisão sistemática identificou intervenções de conduta de saúde em quatro condutas não relacionadas à obesidade que seguem uma estrutura de desenvolvimento de intervenção semelhante de estudos preliminares que informam ensaios de maior escala (ou seja, transtorno do uso de tabaco, transtorno do uso de álcool, violência interpessoal e condutas relacionadas ao aumento de infecções sexualmente transmissíveis). Para serem incluídas, as intervenções publicadas tinham de ser testadas em um estudo preliminar seguido de testes em um ensaio maior (os dois estudos, assim, formando um par de estudos). Extraímos os resultados relacionados à saúde e codificamos a presença/ausência de RGBs. Usamos modelos de meta-regressão para estimar o impacto dos RGBs sobre a mudança na diferença média padronizada (ΔSMD, standard mean difference) entre o estudo preliminar e o ensaio maior.

Resultados: Identificamos sessenta e nove pares de estudos, dos quais quarenta e sete eram elegíveis para inclusão na análise (k = 156 efeitos), com RGBs identificados para cada comportamento. Para os pares em que o RGB estava presente no estudo preliminar, mas foi removido no ensaio maior, a eficácia do tratamento diminuiu em uma média de ΔSMD=-0,38 ( variação – 0,69 a -0,21). Isso fornece evidências de uma queda maior na eficácia para estudos que continham RGBs em relação a pares de estudos sem RGBs presentes (o efeito do tratamento diminuiu em uma média de ΔSMD = -0,24, variando de – 0,19 a -0,27).

Conclusão: Os RGBs podem estar associados a estimativas de eficácia maiores em diversas áreas de pesquisa de intervenção em saúde. Essas descobertas sugerem que as semelhanças compartilhadas entre os campos de intervenção de conduta de saúde podem facilitar a introdução de RGBs em estudos preliminares, em vez de os RGBs serem isolados em um único campo de coportamento de saúde.

creado el 15 de Agosto de 2024