Curso de Meta-Regressão Aplicada a Saúde Baseada em Evidências

A meta-regressão é uma ferramenta avançada utilizada na análise de revisões sistemáticas e meta-análises para explorar fontes de heterogeneidade e identificar relações entre características dos estudos e seus respectivos desfechos. Este curso foi desenvolvido para capacitar pesquisadores, profissionais de saúde e acadêmicos na aplicação prática da meta-regressão, utilizando abordagens estatísticas robustas e softwares especializados.

Objetivos do Curso

Compreender os conceitos fundamentais e a relevância da meta-regressão na saúde baseada em evidências.

Aprender a formular perguntas de pesquisa adequadas para meta-regressão.

Identificar e selecionar estudos elegíveis para análises de meta-regressão.

Definir e manipular variáveis preditoras (contínuas, categóricas e moderadoras).

Aplicar modelos de efeitos fixos e aleatórios na meta-regressão.

Interpretar coeficientes de regressão e suas implicações clínicas.

Avaliar a qualidade da evidência e os possíveis vieses na meta-regressão.

Explorar heterogeneidade entre estudos por meio de análises estatísticas e gráficas.

Realizar diagnóstico do modelo, incluindo análise de resíduos e tratamento de outliers.

Utilizar softwares estatísticos especializados na condução de meta-regressões.

Conteúdo

1. Introdução à meta-regressão:

2. Formulação da pergunta de pesquisa e seleção de estudos:

3. Variáveis ​​preditoras na meta-regressão:

4. Modelos de meta-regressão:

5. Avaliação da heterogeneidade e exploração de heterogeneidade:

6. Análise de sensibilidade e diagnóstico do modelo:

7. Avaliação da qualidade da evidência e viés de publicação:

8. Interpretação dos resultados da meta-regressão:

9. Aplicações práticas em saúde:

10. Considerações éticas e atualizações da meta-regressão

Público-Alvo

Pesquisadores e acadêmicos das ciências da saúde.

Profissionais envolvidos em revisões sistemáticas e meta-análises.

Estudantes de pós-graduação em áreas como epidemiologia, saúde baseada em evidências e bioestatística.