Como obter números de pessoas suficientemente grandes de pessoas em testes imparciais de tratamentos
Por vezes, em testes de tratamentos, é possível obter números suficientemente grandes de pesquisas realizadas em um ou dois centros. Contudo, para avaliar o impacto dos tratamentos em resultados raros como a morte, normalmente é necessário convidar pacientes em muitos centros, e frequentemente em vários países, para participarem de pesquisas
de modo a obter evidência confiável. Por exemplo, a participação de 10 mil pacientes em 13 países revelou que os medicamentos esteroides administrados a pessoas com lesões cerebrais graves – tratamento que esteve em uso por mais de três décadas – era fatal. Em outro teste imparcial organizado pela mesma equipe de pesquisa, a participação de
20 mil pacientes em 40 países revelou que um medicamento barato chamado ácido tranexâmico reduz a morte por hemorragia após ferimentos.
Como esses estudos haviam sido projetados para reduzir vieses, bem como incertezas resultantes do efeito do acaso, são testes imparciais exemplares e fornecem evidência de boa qualidade e de maior relevância na atenção à saúde em todo o mundo. De fato, em uma pesquisa organizada pelo BMJ, o segundo desses experimentos randomizados foi votado como o estudo mais importante de 2010. A Figura 2 baseia-se em dados gentilmente fornecidos pela equipe premiada para ilustrar como, para reduzir os riscos de ser enganado pelo efeito do acaso, é importante basear as estimativas dos efeitos dos tratamentos na maior quantidade de informação possível. O diamante na parte inferior da figura representa o resultado geral do experimento
do ácido tranexâmico. Isso demonstra que o medicamento reduz a morte provocada por hemorragia em cerca de 30% (risco
relativo > 0,7). Esse resultado geral fornece a evidência mais confiável do efeito desse medicamento, embora a estimativa dos centros no Continente A sugira um efeito menos importante (o que não é estatisticamente significativo, e é provável que seja uma subestimação do efeito real), e a estimativa dos centros na categoria “Outros continentes” sugira um efeito mais importante (o que é provável que seja uma sobrestimação).
Do mesmo modo que o efeito do acaso pode ser reduzido pela combinação de dados de muitos centros em um experimento multicêntrico, os resultados de estudos semelhantes, embora diferentes, podem por vezes ser combinados estatisticamente – um processo conhecido como “metanálise” (consultar o Capítulo 8). Embora os métodos para a metanálise tenham sido desenvolvidos por estatísticos ao longo de vários anos, somente a partir da década de 1970 eles começaram a ser aplicados de modo mais amplo, inicialmente por cientistas sociais nos Estados Unidos e mais tarde por pesquisadores médicos. No final do século XX, a metanálise foi amplamente aceita como um elemento importante dos testes imparciais dos tratamentos.
Por exemplo, foram organizados e financiados separadamente cinco estudos em cinco países diferentes com o objetivo de responder uma pergunta com 60 anos de idade e ainda não respondida: nos bebês prematuros, “qual nível de oxigênio no sangue oferece maior probabilidade de os bebês sobreviverem sem deformidades graves?”
Se os níveis de oxigênio no sangue forem muito elevados, os bebês podem ficar cegos; se forem baixos, eles podem morrer ou desenvolver paralisia cerebral. Como, mesmo nesses bebês frágeis, as diferenças resultantes de níveis de oxigênio distintos são provavelmente modestas, é necessário um número grande de bebês para detectá-las. Então, as equipes de pesquisa responsáveis por cada um dos cinco estudos concordaram em combinar a evidência dos seus respectivos
trabalhos para fornecer uma estimativa mais confiável do que eles poderiam fornecer individualmente.