Métodos Avançados de Síntese da Literatura

Um tipo de revisão de literatura que envolve a análise sistemática de estudos primários para sintetizar as evidências sobre um tópico específico.

Um tipo de revisão de literatura que se concentra na descrição e narrativa da pesquisa existente, mas não utiliza métodos rigorosos para sintetizar os dados.

Um método que combina dados de múltiplos estudos para estimar o efeito geral de uma variável.

Um método rigoroso e sistemático para sintetizar e analisar as evidências de estudos de investigação para gerar conclusões abrangentes e confiáveis.

Um método que envolve a utilização de dados qualitativos para sintetizar e analisar temas, conceitos e experiências.

Um método que envolve a utilização de dados quantitativos para sintetizar e analisar resultados numéricos.

Uma revisão narrativa é uma forma tradicional de resumir a literatura sobre um tópico, sem usar uma metodologia rigorosa para identificar e sintetizar os estudos.

Uma síntese sistemática é uma metodologia rigorosa para identificar, avaliar e sintetizar estudos sobre um tópico, incluindo uma análise crítica dos métodos utilizados.

Gene V. Glass cunhou o termo "meta-análise" em 1976, consolidando o campo da síntese sistemática de literatura.

Análise Primária envolve a coleta e análise de dados originais para testar uma hipótese.

Análise Secundária envolve a análise de dados que já foram coletados e analisados anteriormente.

A Lei de Weber diz que a diferença perceptível necessária entre dois estímulos é proporcional à magnitude dos estímulos.

A febre tifoidea é uma doença infeciosa causada pela bactéria Salmonella Typhi.

Um documento que descreve todas as variáveis de uma base de dados, incluindo nomes, definições, tipos de dados e valores possíveis.

A organização dos dados em uma estrutura consistente e organizada, facilitando a análise e a extração de informações.

O processo de análise de estudos primários para identificar padrões e tendências em um tópico específico.

Variáveis que descrevem uma característica ou atributo que pode variar entre os estudos.

Utilizar o Excel para organizar e trabalhar com os dados, mas com cautela em relação às funcionalidades automáticas que podem gerar erros.

Dados que faltam em um estudo podem ser encontrados em outras fontes como teses de doutoramento.

Uma base de dados deve ser legível por humanos e computadores, respeitando a estrutura do ficheiro e os padrões de organização.

Um padrão de organização de dados (por exemplo, 2.11 que é interpretado como 2 de novembro) que deve ser usado com cuidado.

O resultado de cada estudo individual é apenas um ponto de informação, não devendo ser interpretado em excesso.

A acumulação de evidência de vários estudos permite conclusões mais sólidas.

Um viés estatístico onde estudos com resultados positivos são mais propensos a serem publicados.

A meta-análise pode identificar e quantificar o viés de publicação.

A crise da replicabilidade afeta a qualidade da pesquisa, tornando a revisão sistemática mais complexa.

As revisões sistemáticas precisam levar em conta os obstáculos identificados nos estudos originais.

As revisões sistemáticas e meta-análises devem ser reprodutíveis e transparentes.

A falta de reporte completo de informações pode prejudicar a reprodubilidade das meta-análises.

A probabilidade de encontrar um efeito significativo, quando esse existe, é chamada de poder estatístico.

O poder estatístico médio nas pesquisas em Psicologia rondava os 50%, indicando que metade das pesquisas poderiam não encontrar efeitos reais.

Amostras pequenas (baixo poder) levam a estimativas de tamanhos de efeito mais variáveis, aumentando a chance de encontrar um valor extremo por acaso.

O viés de publicação ocorre quando estudos com resultados estatisticamente significativos têm mais probabilidade de serem publicados.

Estudos que não obtiveram resultados significativos têm mais probabilidade de não serem publicados, seja por decisão dos pesquisadores ou dos editores.

O problema do arquivo, conhecido como "File-Drawer Problem", é a acumulação de estudos não publicados com resultados não significativos, distorcendo a percepção da realidade.

O viés de publicação leva a uma subestimação de efeitos reais e uma superestimação de efeitos falsos.

O viés de publicação é um problema sério que afeta a validade da pesquisa e a confiança nos resultados publicados.

Se um estudo primário não cumpre os seus objetivos de investigação, apresenta erros metodológicos ou não é bem implementado, ele deve ser excluído da base de dados.

A avaliação da qualidade de um estudo é feita através da análise crítica do seu desenho e implementação. O objetivo é avaliar se o estudo está bem construído e se os resultados são confiáveis.

Existem instrumentos específicos para avaliar a qualidade de estudos de investigação, tais como a escala Study Diad, que avalia o desenho e a implementação do estudo, incluindo a qualidade interna e externa.

Os estudos experimentais, por serem mais controlados, geralmente oferecem maior força de evidência. Em seguida vêm os estudos longitudinais, que acompanham os participantes ao longo do tempo. Apesar de não terem o mesmo controle, ainda contribuem com evidências relevantes.

Estudo quase experimental: um design de investigação onde o pesquisador não pode atribuir aleatoriamente os participantes ao grupo de tratamento ou controle. Em vez disso, os grupos já existem na natureza e, em seguida, os pesquisadores observam quais grupos têm quais resultados. Exemplo: avaliar a eficácia de uma nova intervenção médica administrada a pacientes em dois hospitais diferentes. Nessa situação, não é possível atribuir randomicamente os pacientes aos hospitais, então os pesquisadores podem, usando a pesquisa quase experimental, determinar se os pacientes que são submetidos à intervenção médica no primeiro hospital se recuperam mais bem do que aqueles no segundo hospital.

Estudo correlacional: os pesquisadores medem os níveis de duas ou mais variáveis ​​para ver se há uma relação entre elas. Um estudo correlacional não pode determinar causalidade. Exemplo: Um pesquisador quer investigar a relação entre número de horas de sono e desempenho académico. Os pesquisadores iriam recolher dados sobre o número de horas de sono que um grupo de alunos obteve por noite e as suas pontuações académicas. Então, os pesquisadores usariam análises estatísticas para determinar se há uma relação entre as duas variáveis.

Estudo longitudinal: um estudo que segue os participantes ao longo de um período de tempo. Este tipo de estudo, apesar de demorado, proporciona insights valiosos, permitindo aos investigadores estudar como as variáveis ​​mudam ao longo do tempo. Exemplo: Um estudioso quer estudar a influência do consumo de café na saúde de um grupo de indivíduos. Eles poderiam recolher dados sobre o consumo de café dos participantes em intervalos regulares (por exemplo, a cada seis meses) e também recolher informações sobre a sua saúde. Estes dados permitiriam ao estudioso analisar se há uma relação entre o consumo de café e a saúde ao longo do tempo.

A Cochrane Collaboration é uma organização que desenvolve e mantém uma base de dados de revisões sistemáticas de intervenções de saúde. Eles fornecem diretrizes e ferramentas para avaliar a qualidade de estudos primários, incluindo a metodologia e os resultados.

A "crise de reprodutibilidade" refere-se à dificuldade em replicar os resultados de estudos científicos em Psicologia. Isso levanta questões sobre a confiabilidade da pesquisa e a validade das conclusões.

Uma revisão sistemática é uma forma rigorosa de analisar as evidências de vários estudos, utilizando métodos sistemáticos para avaliar a qualidade dos estudos e sintetizar os seus resultados.

A reprodutibilidade de meta-análises refere-se à capacidade de outros pesquisadores replicarem os resultados da meta-análise, utilizando as mesmas informações e métodos.

A crise de reprodutibilidade impacta a revisão sistemática porque torna mais difícil obter resultados confiáveis e robustos, devido à falta de replicação e ao viés de publicação.

É importante fazer um esforço para tornar as revisões sistemáticas e meta-análises reprodutíveis, reportando todos os dados e métodos detalhadamente, para aumentar a confiança nos resultados e garantir a qualidade da pesquisa.

Um protocolo é um plano detalhado para a condução de uma revisão sistemática, delineando a questão da pesquisa, os métodos de busca de literatura, os critérios de inclusão e exclusão de estudos, as estratégias de avaliação da qualidade dos estudos e os métodos de análise de dados.

O registro prospectivo de um protocolo de revisão sistemática significa que você registra seu plano detalhado antes de iniciar a pesquisa e a análise dos dados.

O registro de um protocolo garante maior transparência, reprodutibilidade e evita vieses.

Existem diversos registradores de protocolos de revisões sistemáticas, cada um com foco em áreas específicas, como saúde ou intervenções sociais.

É possível submeter uma emenda ao protocolo registrado para solucionar problemas inesperados, com justificativa para as alterações.

Manter um registro escrito de todos os passos da revisão, desde a formulação da questão até os resultados da busca e análise de dados, torna o processo transparente e confiável.

A falta de informações completas em meta-análises pode dificultar a reprodubilidade e a confiança nos resultados.

O poder estatístico indica a probabilidade de encontrar um efeito significativo quando ele realmente existe.

A estratégia "AND" é utilizada para encontrar artigos que contenham todos os termos especificados na pesquisa. Por exemplo, para pesquisar artigos sobre psicopatia e tomada de decisão em pessoas sem patologia psicótica, usaríamos a expressão "psychopathy AND decision-making AND NOT psychotic pathology". Desta forma, a pesquisa retorna apenas artigos que mencionam todos os três termos.

A estratégia "OR" é utilizada para encontrar artigos que contenham pelo menos um dos termos especificados na pesquisa. Por exemplo, para pesquisar 'transtorno de personalidade antissocial' ou 'psicopatia', a expressão de pesquisa seria "antisocial personality disorder OR psychopathy".

O operador "NOT" é utilizado para excluir resultados que contenham um termo específico da pesquisa. Por exemplo, ao pesquisar 'psicopatia', usando a expressão "psychopathy NOT children", você excluirá artigos que focam em psicopatia em crianças.

Quando usamos o operador "AND" em buscas bibliográficas, restringimos nossa busca, obtendo resultados mais específicos. Isso nos permite encontrar artigos mais relevantes para nossa pesquisa, mas também podemos perder alguns artigos importantes se não forem incluídos todos os termos.

O operador "OR" amplia nossa busca, incluindo resultados que atendem a um dos termos especificados, aumentando a chance de encontrar artigos relevantes, mas também aumenta a probabilidade de encontrar resultados irrelevantes, demandando uma análise mais cuidadosa dos resultados.

Fase inicial da síntese sistemática onde se filtram os estudos para identificar aqueles que atendem aos critérios de inclusão e exclusão determinados pela pergunta de pesquisa.

Um conjunto de critérios predefinidos que determinam quais estudos serão incluídos na síntese sistemática, garantindo que os estudos selecionados são relevantes para a pergunta de pesquisa.

Extrair informação de cada estudo incluído na síntese sistemática, organizando-a em uma base de dados para análise posterior.

Um erro que ocorre quando um artigo parece relevante para a pesquisa, mas, ao analisar mais profundamente, não atende aos critérios de inclusão.

Um método para garantir a qualidade da síntese sistemática e reduzir o risco de enviesamento, utilizando mais de uma pessoa para avaliar a relevância de cada estudo.

Uma estratégia para restringir a pesquisa e focar em estudos relevantes para a pergunta de pesquisa, utilizando critérios específicos para guiar a seleção dos estudos.

Testes que não seguem pressupostos paramétricos, como a distribuição normal dos dados. Não podem ser diretamente comparados com testes paramétricos.

Valor que representa a força da relação entre duas variáveis. Indica a magnitude do efeito de uma variável na outra.

Diferenças de média standardizadas que levam em consideração a variabilidade dos dados. A medida mais comum em psicologia.

Examinar rigorosamente a qualidade dos estudos primários, considerando o desenho, a implementação e os métodos utilizados. Essencial para garantir a validade da pesquisa e a confiabilidade dos resultados.

Estudo que observa e analisa situações que já aconteceram naturalmente. É a metodologia utilizada em áreas como a saúde, onde é impossível manipular variáveis em seres humanos. Exemplos: estudos de coorte, caso-controlo e estudos de caso.

Estudo que acompanha um grupo de pessoas ao longo do tempo para observar a evolução de uma doença em relação a fatores de risco ou outros aspectos. É um tipo de estudo observacional longitudinal.

Estudo que compara pessoas com uma condição específica (caso) com pessoas sem essa condição (controle) para identificar possíveis fatores que contribuíram para a doença. É um tipo de estudo observacional transversal.

Observação de eventos específicos em situações reais para analisar a sua influência em indivíduos. É um tipo de estudo observacional com menor rigor científico.

Estudo com design e estrutura próximos aos experimentos, mas sem a possibilidade de manipular variáveis de forma aleatória. É um tipo de pesquisa observacional que busca aproximar os participantes de um grupo de controle.

Limitação ética de conduzir experimentos que causam sofrimento ou danos aos participantes. Essa limitação é crucial em áreas como psicologia, onde é impossível eticamente manipular variáveis que causam estresse, doenças ou trauma.

A falta de estudos experimentais em áreas como a psicologia se deve, em grande parte, às restrições éticas que impedem a manipulação de variáveis que podem causar danos, traumas ou sofrimento aos participantes. Existem, por exemplo, limites éticos para realizar experimentos que causem traumas cerebrais.

A probabilidade de encontrar um efeito significativo em um estudo, quando ele realmente existe.

É importante registrar um protocolo de revisão sistemática antes de iniciar a pesquisa e análise de dados.

Ao interpretar os resultados agregados, estudos de baixa qualidade possuem menor peso na média final, enquanto estudos de alta qualidade possuem maior peso.

Uma tabela que resume informações relevantes sobre os estudos primários incluídos numa revisão sistemática ou meta-análise. Ela facilita a compreensão da informação fundamental de cada estudo.

Um documento que descreve todas as variáveis de uma base de dados, incluindo seus nomes, definições, tipos de dados e valores possíveis.

Uma forma sistemática de organizar e analisar os dados de vários estudos, com o objetivo de sintetizar as evidências e tirar conclusões mais fortes.

Um viés estatístico que ocorre quando estudos com resultados positivos têm mais probabilidade de serem publicados, distorcendo a visão geral da área de pesquisa.

A prática de incluir todas as variáveis possíveis no codebook, mesmo que não sejam consideradas importantes no momento, para garantir que nenhuma informação relevante seja perdida durante a análise.

O processo de avaliar a qualidade dos estudos primários, considerando os métodos utilizados, o desenho do estudo e a implementação, para determinar se os resultados são confiáveis e válidos.

O valor que representa a força da relação entre duas variáveis, indicando a magnitude do efeito de uma variável na outra.

Um tipo de estudo que observa e analisa situações que já aconteceram naturalmente, sem manipular variáveis, como em experimentos.

Uma forma de organizar a base de dados com uma estrutura consistente e organizada, facilitando a análise e a extração de informação.

Um processo de análise da literatura existente em uma determinada área, utilizando métodos específicos para identificar e avaliar a qualidade dos estudos, resumindo as evidências para tirar conclusões mais robustas.