Projeto: 2022.09205.PTDC

Designação do projeto:	B-FREE - Ajustamento de vieses em meta-análises utilizando distribuições a priori empíricas: exequibilidade, validade e fiabilidade (B-FREE - BiasFREEvidence)
Código do projeto:	2022.09205.PTDC
Instituição proponente/ Promotor líder/ Entidade coordenadora:	Faculdade de Medicina da Universidade do Porto
Data de aprovação:	2022-12-09
Data de início:	2023-01-16
Data de conclusão:	2024-07-15

Objetivos, atividades e resultados esperados/atingidos

O objetivo geral deste projeto é fornecer evidência empírica sobre se o ajustamento de vieses em meta-análises utilizando distribuições a priori empíricas é viável, confiável e válido para ser usado rotineiramente no contexto de síntese de evidência de RCTs, para que inputs mais fidedignos possam estar disponíveis para os processos de HTA.Neste projeto iremos abordar questões relacionadas com os requisitos de tamanho amostral de estudos meta-epidemiológicos, a dependência dos vieses ao contexto da meta-análise, a sensibilidade dos resultados a diferentes inputs do modelo e, o impacto do ajustamento ao viés comparado com a restrição da meta-análise a RCTs com baixo RoB. Este conhecimento é fundamental para informar os stakeholders em HTA sobre a adequação desta metodologia inovadora ao processo de síntese de evidência no contexto da tomada de decisão em saúde e dos processos de HTA.

Com este objetivo em vista, três tarefas foram especificadas. A primeira irá abordar a viabilidade do método em termos de requisitos de tamanho amostral onde através de estudos de simulação exploraremos o número de meta-análises necessárias para a análise de dados meta-epidemiológicos. A segunda tarefa visa abordar a validade do método, avaliando se as distribuições a priori são intercambiáveis entre meta-análises com diferentes eventos ecomparadores e, se os modelos de ajustamento deslocam o tamanho de efeito da meta-análise no sentido do resultado meta-analítico dos RCTs com baixo RoB. A terceira tarefa tem como objetivo abordar a confiabilidade do método através da medição da concordância dos resultados ajustados ao viés utilizando diferentes assunções de modelação e de distribuições a priori.

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