A Lógica da Generalização a Partir de Revisões Sistemáticas e Meta-Análises de Avaliações de Impacto

Revisões sistemáticas e meta-análises são vistas como ferramentas potentes para inferência causal generalizada. Essas revisões são rotineiramente utilizadas para informar os tomadores de decisão sobre os efeitos esperados das intervenções. No entanto, a lógica da generalização de revisões de pesquisa para diversos contextos de política e prática não está bem desenvolvida. Baseando-se na teoria da amostragem, preocupações sobre incerteza epistêmica e princípios de inferência causal generalizada, este artigo apresenta uma abordagem pragmática para a avaliação de generalizabilidade para uso com revisões sistemáticas e meta-análises. Esta abordagem é aplicada a duas revisões sistemáticas e meta-análises dos efeitos de intervenções psicossociais "baseadas em evidências" para jovens e famílias. Avaliações incluídas em revisões sistemáticas não são necessariamente representativas das populações e tratamentos de interesse. A generalizabilidade dos resultados é limitada por altos riscos de viés, estimativas incertas e dados descritivos insuficientes provenientes de avaliações de impacto. Revisões sistemáticas e meta-análises podem ser usadas para testar reivindicações de generalizabilidade, explorar heterogeneidade e identificar potenciais moderadores dos efeitos. Essas revisões também podem produzir estimativas agrupadas que não são representativas de conjuntos maiores de estudos, programas ou pessoas. Mais trabalho é necessário para melhorar a condução e a apresentação de avaliações de impacto e revisões sistemáticas, e para desenvolver abordagens práticas para a avaliação de generalizabilidade e guiar a aplicação de intervenções em diversos contextos de política e prática.