A Importância das Revisões Sistemáticas e Metanálises na Pesquisa Intervencionista

Na Unidade 8 deste curso, exploramos em profundidade o universo das revisões sistemáticas — um método fundamental para sintetizar e avaliar criticamente a evidência científica disponível. Ao abordar a pesquisa experimental-intervencionista, destacamos não apenas a relevância dos estudos controlados e randomizados, mas também o papel crucial da análise sistemática desses estudos na geração de conclusões mais robustas e confiáveis.

A revisão sistemática representa um marco na evolução da pesquisa médica, pois aplica critérios rigorosos de seleção e avaliação que garantem maior confiabilidade na identificação da eficácia e segurança de intervenções em saúde. Quando associada à metanálise — a técnica estatística que combina os dados de múltiplos estudos — alcançamos um nível superior de evidência científica, essencial para decisões clínicas e políticas públicas fundamentadas.

Entretanto, é importante compreender que o caminho até os ensaios clínicos randomizados frequentemente tem início em estudos mais simples, como os relatos de casos e os estudos observacionais baseados em prontuários médicos ou em dados secundários (como os fornecidos pelo DataSUS). Esses estudos iniciais são fundamentais para identificar padrões, levantar hipóteses e direcionar a realização de pesquisas pré-clínicas e, posteriormente, ensaios clínicos. Uma vez realizados, esses ensaios são então avaliados por meio de revisões sistemáticas e metanálises, gerando evidências robustas que embasam a formulação de diretrizes clínicas amplamente seguidas na prática profissional.

Dessa forma, estabelece-se um ciclo virtuoso (...prática médica - relato de casos/estudos observacionais - estudos pré-clínicos e ensaios clínicos - revisões sistemáticas com metanálise - diretrizes médicas - prática médica...) no qual as ciências médicas fornecem sustentação sólida às práticas médicas. Da observação clínica à aplicação em larga escala, passando por etapas rigorosas de validação científica, evidenciamos como o conhecimento em saúde é construído de forma progressiva, interligada e orientada pela melhor evidência disponível.

Neste módulo, teremos a oportunidade de compreender não apenas os princípios teóricos por trás das revisões sistemáticas e metanálises, mas também de analisar exemplos concretos aplicados a contextos relevantes da saúde pública. 

• O que é e qual a importância da sistemática para as revisões

• O que são e o que informam gráficos em funil e em floresta

• Como interpretar os resultados de uma revisão sistemática

• Vídeos: 1 2

• Textos: 1 2 3 4

Uso de Inteligência Artificial em Revisões Sistemáticas

A crescente complexidade e volume da literatura científica tornaram as revisões sistemáticas cada vez mais desafiadoras e demoradas. Nesse contexto, ferramentas baseadas em Inteligência Artificial (IA) têm sido desenvolvidas para otimizar, automatizar e agilizar diversas etapas do processo de revisão sistemática, em conformidade com o fluxo PRISMA.

Essas ferramentas atuam desde a identificação e triagem de estudos mais relevantes, passando pela extração de dados estruturados, até o suporte à síntese de evidências e avaliação de viés. Entre as funcionalidades mais comuns estão o uso de aprendizado de máquina supervisionado, NLP (Processamento de Linguagem Natural) e aprendizado ativo, permitindo que os pesquisadores priorizem os estudos mais relevantes, reduzam o esforço manual e mantenham atualizações contínuas em revisões do tipo living review.

Ferramentas como Rayyan, ASReview e RobotReviewer têm se destacado por suas interfaces intuitivas e capacidade de aprendizado com base nas decisões do usuário, enquanto plataformas como DistillerSR e EPPI-Reviewer oferecem soluções completas para grandes equipes e projetos institucionais.

O uso dessas tecnologias promove maior eficiência, transparência e reprodutibilidade nas revisões sistemáticas, sendo cada vez mais adotado em projetos de pesquisa, avaliações de tecnologias em saúde, diretrizes clínicas e decisões baseadas em evidências.

Abaixo, um Tabela resumindo a utilidade de algumas das ferramentas baseadas em IA utilizadas para apoiar a construção de Revisões Sistemáticas, e links para acesso. 

Restam duas perguntas: 

1. No contexto do conhecimento médico atual, o que você acha que precisa ser revisado?

2. O que falta para isto ser revisado?

• Utilizando a ferramenta StArt para revisões sistemáticas

• Revisões sistemáticas pré-clínicas

• Revisão sistemática para além dos ensaios

Prazo para submissão encerrado às 23h59min de 08/12/2025.

Núcleo de Iniciação Cientifica e Extensão (NICE)

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