Introdução: Uma forma de comunicar o efeito de intervenções é converter efeitos relativos, como risco relativo, em efeitos absolutos. Diretrizes do grupo GRADE e o Manual Cochrane para Revisões Sistemáticas de Intervenções recomendam essa conversão para resumir e concluir sínteses de evidências. No entanto, essa conversão pode levar a erros, e pesquisas anteriores indicaram que inadequações são frequentes em revisões Cochrane que convertem razões de risco (hazard ratios) em medidas de efeito absoluto. Métodos: Um estudo descritivo apresenta o desenvolvimento do programa abseff, criado utilizando a linguagem de programação ado do software Stata e R. Este programa foi desenvolvido no contexto de dois projetos conduzidos pelo Núcleo de Avaliação de Tecnologias em Saúde do Hospital Sírio-Libanês, São Paulo-SP, Brasil (NATS/NEv-HSL), em colaboração com o Ministério da Saúde, a Agência Nacional de Saúde Suplementar e o Conselho Nacional de Justiça, por meio do Programa de Apoio ao Desenvolvimento Institucional do Sistema Único de Saúde (PROADI-SUS). Ambos os projetos envolvem a elaboração de resumos de evidências, e o programa abseff tem como objetivo converter efeitos relativos em medidas correspondentes de efeito absoluto. Resultados: O abseff converte dados de efeitos relativos (riscos relativos, odds ratios, hazard ratios) em efeitos absolutos, incluindo intervalos de confiança de 95%. Os pesquisadores inserem um efeito relativo e seu intervalo de confiança juntamente com um risco basal para o cálculo. Por exemplo, o comando abseff rr 0,83 0,63 1,03 50 130 converte um risco relativo de 0,83 (IC 95% 0,63 a 1,03) com um risco basal de 50/130 (38%). O resultado é apresentado em efeitos absolutos esperados e diferença absoluta de risco, e os cálculos consideram bases de 100 e 1000. O programa está disponível gratuitamente via Stata e R. Para mais detalhes, acesse https://rlpacheco.github.io/abseff/ e https://github.com/rlpacheco/abseff_R. Conclusões: A comunicação eficaz de evidências pode ser desafiadora, e a tradução do conhecimento científico pode ser facilitada pela apresentação de medidas de efeito absoluto aos tomadores de decisão. O programa abseff padroniza essas conversões, minimizando erros e garantindo reprodutibilidade nas análises. Originalmente criado como parte de dois projetos financiados pelo PROADI-SUS, o abseff agora está disponível para uso por todos os pesquisadores em
Notas
O registro foi originalmente publicado em inglês. A versão em português foi traduzida com o apoio de inteligência artificial.
Abstract
lntroduction: One way of communicating the effect of interventions is converting relative effects, such as relative risk, into absolute effects. Guidelines from the GRADE working group and the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of lnterventions recommend this conversion for summarizing and concluding evidence syntheses. However, this conversion can lead to errors and previous research has indicated that inadequacies are frequent in Cochrane reviews that convert hazard ratios to absolute effect measures. Methods A descriptive study outlines the development of the abseff programme, created using the ado programming language of the Stata software and R. This programme was developed in the context of two projects conducted by the Center of HTA, Hospital Sírio-Libanês, São Paulo-SP, Brazil (NATS/NEv-HSL) in collaboration with the Ministry of Health, the National Supplementary Health Agency and the National Council of Justice through the Support Program for lnstitutional Development of the Unified Health System (PROADI-SUS). Both projects involve drawing up evidence summaries and the abseff programme aims to convert relative effect into corresponding absolute effect measures. Results Abseff converts data on relative effects (relative risks, odds ratios, hazard ratios) into absolute effects, including 95% confidence intervals. Researchers input a relative effect and its confidence interval with a baseline risk for the calculation. For example, the command abseff rr 0.83 0.63 1.03 50 130 converts a relative risk of 0.83 (95% CI 0.63 to 1.03) with a baseline risk of 50/130 (38%). The result is presented in absolute anticipated effects and absolute risk difference, and calculations account for bases of 100 and 1000. The programme is freely available via Stata and R. For more details access https://rlpacheco.github.io/abseff/,https://github.com/rlpacheco/abseff_R. Conclusions The effective communication of evidence can be challenging, and translating scientific knowledge can be facilitated by presenting absolute effect measures to the decision maker. The abseff programme standardizes these conversions, minimizing errors and ensuring reproducibility in analyses. Originally created as part of two projects funded by PROADI-SUS, abseff is is now open for use by all health technology assessment researchers.
Notes
The record was originally published in English. The Portuguese version was translated with the support of artificial intelligence.
