Artigo de método

Intervenções de Reabilitação Precoce para Recuperação da Função Neurológica em Pacientes com Infarto Cerebral Agudo: Uma Meta-Análise

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DOI:

10.3791/70254

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24 de julho de 2026

 ,  , 
1Department of Neurology, Yixing People's Hospital, 2Department of Rehabilitation, Yixing People's Hospital

* These authors contributed equally

Neste artigo

Resumo

Este protocolo descreve um método reprodutível para conduzir uma meta-análise de estudos predominantemente do Leste Asiático, a fim de avaliar a eficácia das intervenções de reabilitação precoce na recuperação neurológica em pacientes com infarto cerebral agudo.

Resumo

O infarto cerebral agudo causa deficiência neurológica significativa, e a eficácia das intervenções baseadas em reabilitação precoce permanece incerta. Esta meta-análise avaliou seus efeitos na recuperação neurológica. PubMed, Cochrane Library, Embase, Web of Science e China National Knowledge Infrastructure foram pesquisados por ensaios clínicos randomizados que comparassem intervenções baseadas em reabilitação precoce com o cuidado padrão. Modelos de efeitos aleatórios com máxima verosimilhança restrita e ajuste de Hartung-Knapp foram aplicados, e o risco de viés foi avaliado usando a ferramenta Cochrane Risk of Bias 2. Oito ensaios clínicos randomizados (ECRs) envolvendo 711 pacientes foram incluídos na análise primária após a exclusão de um não ECR que avaliou a terapia de reperfusão farmacológica sem componente de reabilitação. A reabilitação precoce mostrou uma tendência não significativa para a melhoria nas pontuações da Escala de AVC dos Institutos Nacionais de Saúde (DMS: -2,75; IC 95%: -5,94 a 0,45; I2 = 95,5%; τ2 = 3,84), com um amplo intervalo de predição de 95% (-9,74 a 4,25). Os desfechos cognitivos também mostraram uma tendência não significativa a favor da intervenção (DMS: -0,89; IC 95%: -1,87 a 0,09). Embora a reabilitação precoce possa apoiar a recuperação neurológica, a marcada heterogeneidade clínica, preocupações com a divulgação seletiva e a base de evidências predominantemente do Leste Asiático limitam a confiança e a generalizabilidade. São necessários ensaios maiores, metodologicamente rigorosos, com relatos padronizados de intervenções.

Introdução

O infarto cerebral agudo, comumente conhecido como AVC isquêmico, representa um desafio significativo à saúde global, representando aproximadamente 87% de todos os casos de AVC no mundo1. Essa condição ocorre quando o fluxo sanguíneo para uma região específica do cérebro é obstruído, levando à morte neuronal rápida e a déficits neurológicos potencialmente graves2. Com uma estimativa de 13,7 milhões de novos casos de AVC ocorrendo anualmente, o impacto na saúde pública e nas estruturas socioeconômicas é substancial.

Nas últimas décadas, o manejo do infarto cerebral agudo passou por uma evolução considerável, passando de intervenções médicas puramente agudas para o início mais precoce dareabilitação 4. Tradicionalmente, os esforços de reabilitação frequentemente eram adiados por dias ou semanas após o evento inicial, baseando-se na suposição de que o cérebro precisava de um período dedescanso 5. No entanto, avanços na compreensão da neuroplasticidade demonstraram que o cérebro possui uma notável capacidade de reorganização e adaptação, inclusive durante os estágios agudos após alesão 6. Meta-análises de modelos animais confirmaram que o treinamento específico para tarefa iniciado precocemente após o AVC experimental melhora a recuperação funcional por meio da sinaptogênese e remodelaçãodendrítica 7.

O conceito de intervenção precoce em reabilitação surgiu como uma abordagem promissora no manejo do infarto cerebral agudo. Como utilizado nesta meta-análise, 'reabilitação precoce' é definida operacionalmente como o início de qualquer programa terapêutico baseado em reabilitação dentro de aproximadamente 72 horas (3 dias) após o início dos sintomas do AVC; Um subconjunto de estudos utilizou uma janela 'ultra-precoce' de <24 horas. Os leitores devem notar, no entanto, que os estudos incluídos variaram em como exatamente essa janela foi definida erelatada 8. A reabilitação precoce abrange uma ampla gama de intervenções, incluindo fisioterapia, terapia ocupacional, fonoaudiologia, eletroacupuntura e exercícios de reabilitaçãocognitiva 9. O princípio subjacente é aproveitar a plasticidade aumentada do cérebro durante a fase aguda da lesão, potencialmente potencializando a recuperação neurológica e melhorando os resultados funcionais a longoprazo 10.

Neste estudo, 'função neurológica' refere-se principalmente a medidas clínicas de gravidade do AVC avaliadas pela Escala de AVC dos National Institutes of Health (NIHSS) e cognição medida por testes padronizados de função cognitiva. O NIHSS avalia componentes como nível de consciência, movimento ocular, campos visuais, força dos membros, função sensorial e linguagem, enquanto os testes cognitivos podem incluir domínios como orientação, memória e função executiva. Essa operacionalização abrangente ajuda a caracterizar a natureza multifacetada da recuperação de AVC.

Os benefícios potenciais da intervenção precoce de reabilitação são multifacetados. Do ponto de vista neurofisiológico, mobilização precoce e exercícios direcionados podem mitigar os efeitos prejudiciais da imobilidade prolongada, como atrofia muscular e descondicionamento cardiopulmonar, conforme demonstrado nas diretrizes de consenso da Organização Europeia deAVC 11. Além disso, o engajamento precoce em atividades de reabilitação pode prevenir o aprendizado não uso dos membros afetados, um fenômeno que foi operacionalizado e estudado usando a metodologia Delphi e que pode dificultar a recuperação a longoprazo 12. Do ponto de vista psicológico, a reabilitação precoce pode desempenhar um papel na manutenção da motivação do paciente e na prevenção da depressão e ansiedade pós-AVC, que têm demonstrado afetar significativamente as trajetórias de recuperação13.

Apesar da promessa teórica, as evidências empíricas que apoiam a eficácia da reabilitação precoce têm sido mistas. Vários estudos relataram melhorias na função neurológica e na independência funcional entre pacientes que recebem reabilitação precoce em comparação com aqueles que recebem o atendimento padrão14,15. Por outro lado, outras investigações não demonstraram uma vantagem substancial da intervenção precoce em relação aos prazos tradicionais dereabilitação 16,17. Essas inconsistências podem ser atribuídas à heterogeneidade nos desenhos dos estudos, diferenças no momento e intensidade dos protocolos de reabilitação, variações nas medidas de desfecho e à complexidade inerente da recuperação do AVC.

Apesar de inúmeros artigos anteriores sobre esse assunto, a presente meta-análise difere por empregar métodos estatísticos robustos que são especificamente adequados para pesquisas baseadas em evidências, caracterizadas por poucos estudos e alta heterogeneidade. Especificamente, essa análise utiliza estimativa de máxima verosimilhança restrita (REML), que fornece estimativas de variância menos enviesadas do que o método convencional de DerSimonian-Laird (DL) quando o número de estudos épequeno, 18. Além disso, o ajuste de Hartung-Knapp (HK) é aplicado a intervalos de confiança (ICs), que levam em conta a incerteza na estimativa de heterogeneidade e produzem intervalos mais amplos e conservadores do que a abordagem padrão do tipoWald 19. Essas escolhas metodológicas são particularmente importantes para a base atual de evidências, onde se espera alta variabilidade entre os estudos devido à diversidade dos tipos de intervenção e populações. Além disso, intervalos de predição são relatados como expressando a gama esperada de efeitos reais em estudos futuros, um resultado que não é rotineiramente fornecido em meta-análises convencionais, mas é essencial para a tomada de decisãoclínica 18. A análise também incorpora dados da literatura inglesa e chinesa, investiga sistematicamente fontes de heterogeneidade usando múltiplas abordagens analíticas e aborda explicitamente as limitações decorrentes da concentração geográfica das evidências.

Uma limitação fundamental que os leitores devem estar cientes desde o início é que os estudos incluídos abrangem um conjunto heterogêneo de intervenções — que vão desde a reabilitação motora isolada até programas combinados de reabilitação farmacológica e eletroacupuntura — o que cria desafios importantes para o agrupamento e a interpretação. A presente análise, portanto, enfatiza tanto a caracterização da heterogeneidade quanto a estimar um único efeito agrupado.

À luz dessas considerações, esta meta-análise foi realizada com o objetivo principal de avaliar o impacto das intervenções baseadas em reabilitação precoce na recuperação da função neurológica em pacientes com infarto cerebral agudo, empregando métodos estatísticos contemporâneos para considerar a heterogeneidade adequadamente e fornecer estimativas clinicamente significativas de incerteza.

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Protocolo

Este estudo não está sujeito a revisão ética nem ao consentimento dos participantes.

1. Estratégia de busca bibliográfica

  1. Acesse os seguintes bancos de dados eletrônicos: PubMed/MEDLINE, Registro Central Cochrane de Ensaios Controlados, Embase, Web of Science Core Collection e China National Knowledge Infrastructure (CNKI).
  2. No PubMed, construa a estratégia de busca combinando três blocos de termos usando o operador booleano AND.
  3. Para o bloco de intervenção, insira a seguinte string de busca no Construtor de Busca Avançado do PubMed: ('Reabilitação precoce' OU 'Mobilização precoce' OU 'Ambulação precoce' OU 'Reabilitação ultraprecoce' OU 'Intervenção precoce em reabilitação' OU 'Tratamento precoce de reabilitação' OU 'Reabilitação aguda' OU 'fisioterapia precoce' OU 'Terapia ocupacional precoce' OU 'Neuroreabilitação precoce').
  4. Para o bloco de condição, insira o seguinte: ('Infarto Cerebral' OU 'Infarto Cerebral' OU 'AVC Isquêmico' OU 'Acidente vascular cerebral' OU 'AVC agudo' OU 'Isquemia Cerebral').
  5. Combine os blocos de intervenção e condição no PubMed usando o seguinte: (Bloqueio de Intervenção) E (Bloco de Condição). Execute os resultados de busca e exportação no formato de Sistemas de Informação de Pesquisa (RIS).
  6. Adapte essa sintaxe de busca para cada banco de dados adicional, substituindo os termos de Títulos de Assuntos Médicos pelo respectivo vocabulário controlado (por exemplo, Emtree para Embase) e ajustando as tags de campo. Para o CNKI, traduza os termos-chave para equivalentes em chinês e use os campos de assunto e palavra-chave.
  7. Não aplique restrições de idioma ou data durante a busca inicial.
  8. Complemente a busca eletrônica selecionando manualmente as listas de referências de todos os estudos incluídos e revisões sistemáticas relevantes. Abra cada artigo incluído, inspecione a lista de referências e identifique quaisquer estudos potencialmente elegíveis adicionais que não sejam capturados pela busca no banco de dados.
  9. Realize o rastreamento de citações para todos os estudos incluídos usando Google Scholar e Web of Science. No Google Scholar, localize cada estudo incluído e clique em Citado por para filtrar os artigos citados quanto à elegibilidade.
  10. Pesquise nos principais registros de ensaios clínicos (ClinicalTrials.gov, Plataforma Internacional de Registros de Ensaios Clínicos da Organização Mundial da Saúde) por ensaios concluídos não publicados que correspondam aos termos de busca.
    NOTA: A busca atual abrangeu cinco grandes bancos de dados. Bancos de dados adicionais, como VIP, Wanfang, SinoMed e Scopus, não foram pesquisados, o que representa uma possível limitação. Futuras atualizações desta revisão devem considerar expandir a cobertura do banco de dados para reduzir o risco de estudos perdidos.

2. Triagem e seleção de estudos

  1. Importe todos os registros identificados das buscas no banco de dados para um software de gerenciamento sistemático de revisões (por exemplo, Covid). Navegue até o painel do projeto, selecione Importar, faça upload de todos os arquivos RIS/BibTeX exportados e confirme a importação.
  2. Remova registros duplicados usando o recurso automatizado de desduplicação do software. Na Covid, navegue até a aba Tela; Duplicatas são sinalizadas automaticamente. Revise duplicatas sinalizadas e confirme a remoção. Verifique manualmente se nenhum registro único foi fundido erroneamente.
  3. Designe dois revisores independentes para analisar todos os registros no nível de título e resumo. Cada revisor faz login separadamente para garantir uma avaliação às cegas.
  4. Classifique cada registro como 'Incluir', 'Excluir' ou 'Talvez'. Aplique decisões baseadas em se o título e o resumo sugerem que o estudo atende aos critérios populacionais, de intervenção, comparação e desfecho definidos abaixo.
  5. Avance qualquer registro marcado como 'Incluir' ou 'Talvez' por pelo menos um revisor para revisão em texto completo.
  6. Recupere o texto completo de todos os estudos potencialmente elegíveis por meio de serviços institucionais de biblioteca, empréstimo interbibliotecas ou contato direto com o autor.
  7. Aplique os seguintes critérios de inclusão durante a revisão do texto completo:
    1. Garantir que o estudo seja um ECR. Garantir que a população seja composta por pacientes adultos (≥18 anos) com infarto cerebral agudo confirmado por imagem.
    2. Certifique-se de que a intervenção seja um programa baseado em reabilitação precoce, iniciado em aproximadamente 72 horas após o AVC (ou ultra-precoce se iniciado dentro de 24 horas).
    3. Garantir que o grupo controle receba cuidados padrão ou reabilitação atrasada. Garanta que o estudo reporte pelo menos um dos seguintes resultados — escores NIHSS, taxa geral de resposta ou escores de função cognitiva; e o período de acompanhamento é de ≥28 dias.
  8. Exclua estudos em que a principal intervenção testada seja uma terapia farmacológica de reperfusão (por exemplo, ativador de plasminogênio do tipo tecido recombinante [rtPA]) sem componente de reabilitação, pois tais estudos não avaliam a eficácia da reabilitação.
  9. Exclua qualquer estudo que não atenda a nenhum dos critérios de inclusão acima. Documente o motivo da exclusão de cada artigo em texto completo no software ou em uma planilha.
  10. Resolva as discordâncias entre os dois revisores agendando uma reunião presencial ou virtual. Discuta cada registro discrepante item por item, referenciando o texto completo e os critérios de inclusão. Registre a decisão final de consenso.
  11. Se não houver consenso em determinado registro, consulte um terceiro revisor para arbitragem e registre a decisão arbitrada.
  12. Após concluir a triagem, gere um diagrama de fluxo PRISMA (Itens Preferenciais de Relatórios para Revisões Sistemáticas e Meta-Análises) documentando o número de registros identificados, duplicatas removidas, registros examinados, textos completos avaliados e estudos incluídos ou excluídos, com os motivos.
    NOTA: A fase de triagem é concluída quando todos os registros foram adjudicados e o diagrama de fluxo foi finalizado.

3. Extração de dados

  1. Crie um formulário padronizado de extração de dados em um aplicativo de planilha (por exemplo, Microsoft Excel).
  2. Inclua as seguintes colunas: identificador do estudo (primeiro autor e ano), tamanho da amostra para grupos de intervenção e controle, demografia dos participantes (média de idade, distribuição de sexo), descrição detalhada da intervenção incluindo o tipo (ex.: reabilitação motora, eletroacupuntura, combinada farmacológica–reabilitação), momento de início (horas após o AVC), frequência e intensidade das sessões relatadas, duração do programa de intervenção, descrição do tratamento do grupo controle, Medidas de desfecho usadas, média e desvio padrão (ou erro padrão) para desfechos contínuos no desfecho primário, número de eventos e total de participantes para desfechos dicotômicos e duração do acompanhamento.
  3. Designe dois revisores independentes para extrair dados de cada estudo incluído. Cada revisor preenche o formulário de extração separadamente. Ao concluir, compare os dois conjuntos de dados célula por célula. Resolva quaisquer discrepâncias reexaminando o artigo original juntos e registrando o valor corrigido.
  4. Para estudos com dados ausentes ou pouco claros, tente contatar o autor correspondente por e-mail. Espere pelo menos 2 semanas para uma resposta antes de prosseguir com os dados disponíveis.
    NOTA: A fase de extração de dados é concluída quando ambos os revisores chegam a acordo sobre todas as variáveis extraídas para cada estudo incluído.

4. Avaliação da qualidade

  1. Avalie o risco de viés para todos os ECRs incluídos usando a ferramenta Cochrane Risk of Bias 2 (RoB 2), versão datada de agosto de 2019 ouposterior a 18.
  2. Avalie cada estudo nos seguintes cinco domínios: viés decorrente do processo de randomização (D1), viés devido a desvios das intervenções pretendidas (D2), viés devido à falta de dados de desfecho (D3), viés na medição do resultado (D4) e viés na seleção do resultado relatado (D5).
  3. Para cada domínio, responda todas as perguntas de sinalização na ferramenta RoB 2 e atribua um julgamento de 'Baixo risco de viés', 'Algumas preocupações' ou 'Alto risco de viés' de acordo com o algoritmo fornecido na ferramenta.
  4. Derive um julgamento geral de risco de viés para cada estudo com base nas avaliações em nível de domínio seguindo o algoritmo RoB 2: 'Baixo risco' geral se todos os domínios estiverem baixos, 'Algumas preocupações' se pelo menos um domínio levantar algumas preocupações, mas nenhum for de alto risco, e 'Alto risco' se pelo menos um domínio for de alto risco.
  5. Faça com que dois revisores realizem a avaliação de forma independente. Compare julgamentos domínio por domínio. Resolver discordâncias por meio de discussão por consenso, referenciando o estudo original e o documento de orientação do RoB 2. Se não houver consenso, consulte um terceiro revisor.
  6. Gerar um gráfico resumo (mostrando proporções entre domínios) e um gráfico semáforo (mostrando julgamentos em nível de domínio por estudo) usando o pacote Robvis R ou uma ferramenta de visualização equivalente.
    NOTA: A fase de avaliação da qualidade é concluída quando todos os estudos foram avaliados e os gráficos gerados.

5. Análise estatística

  1. Instale o software R (versão 4.3.1 ou posterior). Abra o console R e instale os pacotes necessários executando o seguinte: install.packages(c('meta,' 'metafor')). Carregue os pacotes com library(meta) e library(metafor).
  2. Para resultados contínuos (por exemplo, escores NIHSS, escores de função cognitiva), calcule a diferença média padronizada (DME) e seu IC de 95% para cada estudo usando a função escalc() no metafor com medida = 'DME'.
  3. Para desfechos dicotômicos (por exemplo, taxa geral de resposta), calcule a razão de risco (RR) e seu IC de 95% para cada estudo usando a função escalc() com medida = 'RR'.
  4. Agrupe os tamanhos dos efeitos usando um modelo de efeitos aleatórios com estimativa REML. Em R, execute a meta-análise usando o seguinte pacote meta: m <- metacont(n.e, mean.e, sd.e, n.c, mean.c, sd.c, studlab, data, sm = 'SMD', method.tau = 'REML', hakn = TRUE). Alternativamente, use a função rma() em metafor com método = 'REML' e teste = 'knha'.
    NOTA: O ajuste HK é aplicado automaticamente quando hakn = TRUE (meta package) ou test = 'knha' (metafor package). Esse ajuste produz ICs mais amplos e conservadores do que a abordagem padrão do tipo Wald, o que é particularmente importante quando o número de estudos épequeno: 18,19.
  5. Avalie a heterogeneidade estatística examinando a estatística I2 (proporção de variância devido às diferenças entre os estudos), τ2 (variância absoluta entre os estudos) e o teste Q de Cochran (p < 0,10 indica heterogeneidade significativa). Esses valores são reportados automaticamente no resultado da meta-análise.
  6. Calcule um intervalo de predição de 95% para estimar a gama de efeitos reais esperados em estudos futuros. No resultado do meta package, o intervalo de predição é reportado automaticamente quando o modelo de efeitos aleatórios é ajustado. Informe esse intervalo junto com o IC.
  7. Realizar análises de subgrupos pré-especificadas por tipo de intervenção (apenas reabilitação vs. droga mais reabilitação) e por tempo (ultra-precoce [<24 h] vs. início [24–72 h]). Use a função update() ou especifique argumentos de subgrupo em metacont(). Teste diferenças de subgrupos usando a estatística Q-intermediária.
  8. Realize uma análise de sensibilidade restringindo a análise apenas a ECRs, excluindo quaisquer estudos não randomizados ou com alto risco de viés. Compare as estatísticas de estimativas agrupadas e heterogeneidade antes e depois da exclusão.
  9. Avalie o viés potencial de publicação gerando um gráfico padrão de funil usando funnel() e um gráfico de funil aprimorado por contorno usando o pacote metafor. Inspecionar visualmente para detectar assimetria.
    NOTA: Dado o pequeno número de estudos, testes formais (por exemplo, o teste de Egger) podem ser subdimensionados e devem ser interpretados com cautela. A fase de análise estatística é concluída quando todas as estimativas agrupadas, análises de subgrupos, análises de sensibilidade e avaliações de viés de publicação são geradas e registradas.
  10. Se persistir uma heterogeneidade substancial após análises de sensibilidade e subgrupos, conduza uma meta-regressão exploratória usando a função rma() com covariáveis em nível de estudo (por exemplo, janela temporal, status de terapia combinada) para gerar hipóteses sobre as fontes da heterogeneidade.
    NOTA: Dado o número tipicamente pequeno de estudos, essas análises são apenas geradoras de hipóteses.

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Resultados

A busca abrangente na literatura identificou inicialmente 528 registros potencialmente relevantes nos cinco bancos de dados: PubMed (n = 74), Cochrane Library (n = 57), Embase (n = 12), Web of Science (n = 20) e CNKI (n = 365). Após a remoção de duplicados, restaram 274 registros únicos para triagem. Após revisão de título e resumo, 186 registros foram excluídos por não atenderem aos critérios iniciais de triagem. Dos 88 registros restantes analisados no nível de resumo, 69 foram excluíd...

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Discussão

Esta meta-análise avaliou a eficácia de intervenções baseadas em reabilitação precoce na recuperação da função neurológica em pacientes com infarto cerebral agudo. A análise abrangente de 8 ECRs (síntese primária) que abrangem 711 participantes oferece insights importantes tanto sobre os potenciais benefícios quanto sobre os desafios substanciais na síntese de evidências nessa área. A análise primária usando estimativa REML com ajuste HK revelou uma tendência de melhora nas pontuações do...

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Divulgações

Os autores afirmam que a pesquisa foi conduzida na ausência de quaisquer relações comerciais ou financeiras que pudessem ser interpretadas como um potencial conflito de interesses.

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo
NomeEmpresaNúmero de catálogoComentários
CNKITsinghua Univ./CNKIhttps://www.cnki.net/
Cochrane LibraryCochrane Collaborationhttps://www.cochranelibrary.com/
Cochrane RoB 2 toolCochrane Collaborationhttps://www.riskofbias.info/
CovidenceVeritas Health Innovationhttps://www.covidence.org/
EmbaseElsevierhttps://www.embase.com/
Google ScholarGoogle LLChttps://scholar.google.com/
meta R packageCRANhttps://cran.r-project.org/package=meta
metafor R packageCRANhttps://cran.r-project.org/package=metafor
Microsoft ExcelMicrosoft Corporationhttps://www.microsoft.com/excel
PubMed/MEDLINENational Library of Medicinehttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
R software (version 4.3.1+)R Foundationhttps://www.r-project.org/
robvis R packageCRANhttps://cran.r-project.org/package=robvis
Web of ScienceClarivate Analyticshttps://www.webofscience.com/

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