Reduzir a dimensão ou reduzir pesos? Comparando duas abordagens para estudos de múltiplos braços em meta-análise em rede

A meta-análise em rede é um método estatístico que combina informações de ensaios randomizados que comparam dois ou mais tratamentos para uma determinada condição médica. Efeitos de tratamento consistentes são estimados para todas as comparações de tratamento possíveis. Para a estimativa, a regressão dos mínimos quadrados ponderados, que generaliza de forma natural a meta-análise padrão por pares, pode ser utilizada. Tipicamente, como parte da rede, estudos de múltiplos braços são encontrados. Em um estudo de múltiplos braços, as comparações observadas por pares são correlacionadas, o que deve ser considerado. Para esse fim, duas metodologias foram propostas: uma abordagem de regressão padrão e uma nova abordagem originada da teoria dos grafos e baseada em dados sob contraste (Rücker 2012). Na abordagem padrão, a dimensão da matriz de design é apropriada e reduzida até que seja invertível ('reduzir dimensão'). Na abordagem alternativa, os pesos das comparações provenientes de estudos de múltiplos braços são apropriadamente reduzidos ('reduzir pesos'). Como não estava claro, até o momento, como essas abordagens se relacionam, apresentamos uma prova matemática que mostra que ambas as abordagens levam a estimativas idênticas. A abordagem 'reduzir pesos' pode ser interpretada como a construção de uma rede de estudos de dois braços independentes, que é basicamente equivalente à rede dada com estudos de múltiplos braços. Assim, um modelo simples de efeitos aleatórios é obtido, com um parâmetro adicional para uma variância de heterogeneidade comum. Isso é aplicado a uma revisão sistemática em depressão.