Meta-Análise
Skill especializado para meta-análise quantitativa. Após a conclusão de L1-L8 em uma revisão sistemática, expande-se significativamente a partir de L9 para um fluxo de trabalho completo de síntese quantitativa. A estatística R é executada diretamente no ambiente R local por Claude Code via Rscript (metafor, etc.), com saídas brutas (summary / warnings / sessionInfo) incluídas no pacote de auditoria; as luzes vermelhas são calculadas por R (não por LLM para ler números), e integra com ssci-plots para gerar gráficos de floresta/funil.
Entrada Rápida: O primeiro passo executável está em §3 Fluxo de Inicialização do Agente Principal + §4.2 L9.1 Extração de Tamanho de Efeito. Métodos detalhados em references/ + scripts/ + SSOT Base.
1. Acionamento e Cenários de Aplicação
1.1 Frases de Acionamento
Inglês: meta-analysis, effect size pooling, random-effects model, forest plot, funnel plot, heterogeneity I-squared, meta-regression, subgroup analysis, Hunter-Schmidt, RVE meta-analysis, three-level meta-analysis, MASEM, meta-analytic SEM, reliability generalization, p-curve, PET-PEESE, RoBMA, metafor, psychmeta.
Português: meta-análise, síntese quantitativa, combinação de tamanhos de efeito, gráfico de floresta, gráfico de funil, heterogeneidade, modelo de efeitos aleatórios, meta-regressão, análise de subgrupo, meta-análise em psicologia, meta-análise de escalas, generalização de confiabilidade, meta-análise psicométrica, tamanhos de efeito dependentes, meta-análise RVE, meta-análise de três níveis, viés de publicação, p-curva.
1.2 Acionamento Reverso (Não Aplicável / Redirecionar para Outro Skill)
| Cenário do Usuário | Redirecionar para |
|---|---|
| Apenas busca/triagem/RoB (L1-L8), sem combinação | systematic-review |
| Apenas síntese qualitativa de evidências (sem tamanho de efeito) | systematic-review (via qualitativa) ou literature-set-review |
| Conjunto de literatura já coletado, escrever revisão sem combinação | literature-set-review |
| Revisão narrativa / de escopo / integrativa | field-overview-review |
| Revisão histórica de 50/30 anos de desenvolvimento da área | field-evolution-review |
| Construção teórica / análise de construto / comparação de teorias opostas | theoretical-review |
| Renderizar gráficos de floresta/funil | ssci-plots (integração) |
1.3 Condições de Ativação
- Cenário de Psicologia (leitura obrigatória por padrão): Palavras-chave de acionamento incluem construtos psicológicos, escalas (BDI, SCL-90, Big Five, etc.), periódicos APA, JARS, crise de replicação. Carregar também
SSOT-PSYCHOLOGY-SUPPLEMENTS.md(com 8 tópicos). - Cenário Chinês: Usuário se comunica em chinês, menciona 《心理学报》《心理科学进展》, CNKI, GB/T 7714. Carregar também
SSOT-CHINESE-CONTEXT.md. - Meta-análise de Rede: Usuário compara ≥3 tratamentos ou menciona NMA / network meta-analysis. Carregar também
SSOT-SYNTHESIS-METHODS.md§4.
2. Premissas (L1-L8 já Concluídas)
Este Skill presume L1-L8 já concluídos: o usuário já concluiu, via systematic-review ou por conta própria, a construção da pergunta de pesquisa, busca, triagem, extração, RoB (veja §13 e integração com systematic-review). Se L1-L8 não estiverem concluídos, o Agente Principal deve sugerir primeiro alternar para systematic-review.
3. Papel e Responsabilidades do Agente Principal
Você é o coordenador, avaliador, planejador, não o executor. Cada SubAgente deve usar o modelo mais forte disponível atualmente (mesmo nível do Agente Principal, sem redução de custos); bloqueio por padrão; múltiplos agentes na mesma mensagem = paralelo.
3.1 Leitura Obrigatória do Agente Principal (Carregar Imediatamente Após Inicialização, Sem Aguardar Tabela de Decisão "Quando Carregar")
O Agente Principal carrega imediatamente os seguintes SSOTs após o acionamento do Skill, sem esperar até o meio do fluxo de trabalho para "carregar sob demanda":
Leitura Obrigatória Compartilhada por Todos os 6 Skills (obrigatório):
review-methodology-foundations/references/SSOT-AI-FAILURE-DEFENSES.md(4 tipos de modos de falha de LLM e defesas — MA 4 tipos todos CORE, §2 §3 reforçados)review-methodology-foundations/references/SSOT-LIFECYCLE-12-PHASES.md(confirmar fase atual em qualquer ponto)review-methodology-foundations/references/SSOT-METHODOLOGY-TERMINOLOGY.md(unificação de terminologia entre fases)
Leitura Obrigatória Específica do MA:
SSOT-EFFECT-SIZE-DECISION.md(leitura obrigatória L9.1)SSOT-SYNTHESIS-METHODS.md(L9.4 Seleção de Modelo / L9.5 Heterogeneidade / L9.9 Viés de Publicação)SSOT-PSYCHOLOGY-SUPPLEMENTS.md(leitura obrigatória por padrão para cenário de psicologia, contém 8 tópicos)
Itens de Defesa Forte do MA no SSOT-AI-FAILURE-DEFENSES (todos os 4 tipos CORE, §2 §3 reforçados):
- §2 Reforço de Exagero de Efeito: Além da tabela de Cohen, adicionar padrões estritos de Funder & Ozer 2019; IC obrigatório estendido a todos os resultados de subgrupo/meta-regressão
- §3 Reforço de Ilusão de Confiança: Heterogeneidade I² > 75% proíbe apresentar efeito combinado; lista de verificação obrigatória de viés de publicação = funil (contour-enhanced) + teste de regressão (Egger / Peters / Harbord, roteado por tipo de tamanho de efeito) + suplemento de psicologia ≥ 1 (p-curve / p-uniform* / PET-PEESE / selection models / RoBMA); trim-and-fill apenas como análise de sensibilidade (consistente com §4.2 L9.9)
3.2 Fluxo de Inicialização (Guia do Primeiro Passo Executável)
Ordem de despacho conforme fluxo de trabalho §4:
0. Preflight de entrada MA (fechar BK-1): Antes de despachar L9.1, confirmar que decisions/01/02/07/08 estão prontos — Caminho combinado produzido por SR L1-L8; Entrada MA independente (usuário já concluiu L1-L8 por conta própria, entrando diretamente no MA) deve primeiro copiar templates de decisions_templates/ e preencher estes 4 arquivos de acordo com §3.3 "Andaime de entrada MA independente". Qualquer falta bloqueia L9.1 (executar diretamente sem ler o arquivo de decisão viola §3.3 leitura obrigatória).
- L9.1 Despachar Effect-Size-Extractor (primeiro passo executável, veja §4.2) → Tamanho de efeito + SE para cada estudo
- L9.2-L9.4 em série (correção → dependência → seleção de modelo)
- L9.5 Heterogeneidade primeiro (seu sinal de bloqueio determina se L9.6/L9.7 são obrigatórios) → L9.6/L9.7 podem ser paralelos; L9.8 Análise de sensibilidade deve ser serial após L9.5 (leave-one-out / FE vs RE / comparação de estimadores de τ² dependem da linha de base do modelo já definida em L9.5, não paralelo com L9.5)
- L9.9 executado separadamente (depende dos resultados anteriores); L9.10 sob demanda
- L10 GRADE → L11 Escrita (incluindo integração Chart-Bridge ssci-plots) → L12 Autoavaliação
3.3 Regras de Arquivos de Decisão Entre Fases (Obrigatório)
O Agente Principal escreve as conclusões da decisão no subdiretório decisions/ (no mesmo nível do diretório de trabalho da tarefa) após cada fase. Cada arquivo de decisão é um arquivo md independente (frontmatter YAML + corpo, ≤ 100 linhas/arquivo), sem copiar conteúdo SSOT.
Estrutura de Diretório de Arquivos de Decisão MA (ao ser combinado com SR, reutiliza 01-08 do SR):
decisions/
01_type_decision.md # L1: Contém julgamento de cenário de psicologia (crítico — determina carregamento JARS-Quant em L11)
02_research_question.md # L2: PICO + pré-definição de tamanho de efeito
03_mode_decision.md # L3: Estrito vs Aprendizado
07_data_types.md # L7: Campos de extração em dupla
08_rob_tool_decision.md # L8: Ferramenta RoB
09_synthesis_decision.md # L9: Escolha FE/RE/RVE/Três níveis/MASEM + limite k
09.1_effect_size.md # L9.1: Tipo de tamanho de efeito + retrocálculo SE
09.4_model_selection.md # L9.4: FE vs RE
09.5_heterogeneity.md # L9.5: I² / Q / τ² / 95% PI
09.6_subgroup.md # L9.6: Ativado quando k≥10
09.9_publication_bias.md # L9.9: 4+ ferramentas
10_grade_decision.md # L10
11_reporting_standard.md # L11: APA MARS Table 9 + PRISMA 2020 + 12 diferenças
Andaime de Arquivos de Decisão para Entrada MA Independente (fechar BK-1, leitura obrigatória): O primeiro passo executável do MA, L9.1, deve ler decisions/01/02/07/08 (§3.3 leitura obrigatória entre fases + §3 decision-provenance), mas os produtores destes 4 arquivos estão em SR L1-L8. As duas entradas são implementadas da seguinte forma, evitando que a entrada independente "leitura obrigatória mas ninguém cria" travem:
- Caminho combinado (
path: combined_with_sr): SR L1-L8 já produziu01/02/03/07/08(compartilhando o mesmo diretóriodecisions/) → MA lê diretamente sem reescrever (portão de transição veja §13.1 N-4). - Entrada MA independente (
path: standalone, usuário já concluiu L1-L8 por conta própria, entrando diretamente no MA): Antes de despachar L9.1, o Agente Principal converte as conclusões L1-L8 do usuário em01_type_decision.md(incluindo julgamento de psicologia) /02_research_question.md(PICO + pré-definição de tamanho de efeito) /07_data_types.md(tipos de dados + confiabilidade + n) /08_rob_tool_decision.md— copiando diretamente os modelos de template correspondentes dereview-methodology-foundations/decisions_templates/e preenchendo (os templates contêm frontmatter + estrutura de conclusão/justificativa/upstream/downstream/verificação). - Portão de bloqueio estrutural (não "lembrete de prompt"): Qualquer falta de
01/02/07/08→ preflight bloqueia L9.1 (considerado "executar diretamente sem ler arquivos de decisão"); o Agente Principal não pode improvisar e escrever arquivos de decisão sem template, nem pular estes 4 arquivos e despachar diretamente o Extractor.
decisions_templates/são modelos de template vazios (criados em S4, caminhoreview-methodology-foundations/decisions_templates/), cobrindo 11 tipos do SR + 5 subfases 09.x do MA + produtos de supervisão04a/07a/09.x_audit. É "um ponto de partida copiável para 01/02/07/08", não uma instância de decisão em si.
Leitura Obrigatória Entre Fases: Todos os prompts de SubAgentes nas fases L9/L10/L11/L12 devem conter:
**Leitura Obrigatória (Arquivos de Decisão)**:
- decisions/01_type_decision.md (contém julgamento de psicologia → base para carregar JARS-Quant em L11)
- decisions/02_research_question.md
- decisions/03_mode_decision.md
- decisions/07_data_types.md
- decisions/08_rob_tool_decision.md
- decisions/09*.md (selecionar 09.1/09.4/09.5 etc. conforme necessidade da fase)
- decisions/10_grade_decision.md (apenas L11/L12)
- decisions/11_reporting_standard.md (apenas L12)
O Agente Principal deve verificar novamente antes de escrever L11: O padrão de relatório planejado pelo SubAgente L11 atual deve ser consistente com decisions/01_type_decision.md (contém julgamento de psicologia) + decisions/11_reporting_standard.md. Cenário de psicologia deve sobrepor JARS-Quant Table 9 no PRISMA 2020. Inconsistência resulta em bloqueio. Veja references/decision-provenance.md.
3.4 O Que Fazer Pessoalmente vs. O Que Terceirizar
| Deve Fazer Pessoalmente | Deve Terceirizar para SubAgente |
|---|---|
| Ler requisitos do usuário + arquivos críticos | Qualquer geração de código R (conforme §5 seleção de pacote R + template) |
| Decidir se segue fluxo de trabalho combinado "SR L1-L8 + MA L9-L12" | Qualquer execução específica de extração/conversão de tamanho de efeito |
| Escrever documentos de planejamento (sub-ordem L9, pacote R, justificativa de seleção de modelo) | Qualquer interpretação de saídas de ajuste de modelo |
| Avaliar saídas de cada SubAgente (correção do cálculo / razoabilidade do modelo / robustez do PB) | Qualquer execução e interpretação específica de testes de viés de publicação |
| Comunicação crítica com o usuário (confirmação de formato de dados, arbitragem de modelo, entrega final) | Qualquer redação de capítulos de relatório APA MARS |
| Escrita e manutenção de arquivos de decisão | — |
3.5 Compromissos Não Permitidos
- Agente Principal não pode escrever código R diretamente / chamar MCP diretamente (PRES-003)
- SubAgente não pode substituir o Agente Principal no julgamento final de "confiar ou não no efeito combinado"
- Não é permitido pular fase de teste de viés de publicação ou divulgação de heterogeneidade
- Não é permitido apresentar apenas efeito combinado como conclusão principal quando I² > 75% (viola SSOT-AI-FAILURE-DEFENSES §3)
- Não é permitido forçar RVE / três níveis quando k < 5 (veja §4.2 L9.3)
- Não é permitido forçar teste de viés de publicação quando k < 10 (veja §11.5)
4. Fluxo de Trabalho Completo (Alinhamento com 12 Fases)
Alinhado com 12 fases (veja SSOT-LIFECYCLE-12-PHASES.md). O MA expande significativamente L9 em 10 subfases com base no SR.
4.1 Visão Geral das 12 Fases (L1-L8 Concluídos por Padrão pelo SR)
| Fase | Produto Principal | Arquivo de Decisão | SSOT |
|---|---|---|---|
| L1 | Identificação de tipo (inclui julgamento de psicologia) | 01_type_decision.md | SSOT-REVIEW-TYPES |
| L2 | PICO + pré-definição de tamanho de efeito | 02_research_question.md | SSOT-PICO-FRAMEWORKS |
| L3 | Modo estrito vs aprendizado | 03_mode_decision.md | SSOT-MODE-PROFILES |
| L4 | Busca (PsycINFO + ClinicalTrials.gov + literatura cinzenta) | — | SSOT-SEARCH-STRATEGY |
| L5-L6 | Fluxograma PRISMA + triagem em dupla cega | — | SSOT-PRISMA-FLOW-DIAGRAM |
| L7 | Extração em dupla (inclui ES + SE + confiabilidade + n) | 07_data_types.md | SSOT-EXTRACTION-FIELDS |
| L8 | RoB (inclui extensão para psicoterapia Metapsy) | 08_rob_tool_decision.md | SSOT-ROB-TOOL-MAPPING |
| L9 | Síntese quantitativa (10 subfases, núcleo deste Skill) | 09*.md | SSOT-SYNTHESIS-METHODS + SSOT-EFFECT-SIZE-DECISION |
| L10 | GRADE | 10_grade_decision.md | SSOT-GRADE-FRAMEWORK |
| L11 | APA MARS + PRISMA 2020 + integração ssci-plots | 11_reporting_standard.md | SSOT-REPORTING-STANDARDS |
| L12 | Autoavaliação AMSTAR 2 | — | SSOT-AMSTAR-2-CHECKLIST |
Se o usuário não concluiu L1-L8, o Agente Principal primeiro sugere alternar para systematic-review.
4.2 L9: Síntese Quantitativa (10 Subfases, Primeiro Passo Executável)
L9.1 Extração de Tamanho de Efeito (Primeiro Passo Executável): Preflight antes do despacho (fechar BK-1/BK-7) — ① Confirmar que decisions/01/02/07/08 estão prontos (entrada independente cria primeiro com andaime conforme §3.3; entrada combinada produzido por SR; falta bloqueia); ② Caminho combinado deve ler a conclusão de decisions/09_synthesis_decision.md sobre alternância (≠ "recomendado alternar para MA" bloqueia, veja §13.1 N-4). Após preflight aprovado, despachar Effect-Size-Extractor → 5 árvores de decisão (D1 Dicotômico / D2 Contínuo / D3 Ordinal / D4 Contagem / D5 Sobrevivência) + 7 fórmulas de retrocálculo SE + 8 unit-of-analysis + tratamento de eventos zero. Veja references/L9.1-effect-size-extraction.md. SSOT: SSOT-EFFECT-SIZE-DECISION §1-§5.
L9.2 Correção de Tamanho de Efeito: Despachar Correction-Agent → Correção de Hedges' g (por padrão N < 60 crítico, se falhar, rollback veja §11.6) + Correção de artefato Hunter-Schmidt (apenas escalas de psicologia). Seleção de modo Bare-bones vs Psychometric. Veja references/L9.1-effect-size-extraction.md §3 + references/L9-psychology-special.md.
L9.3 Tratamento de Dependência (Decisão de Limite k): Julgar dependência → Selecionar método.
| Cenário | Método Recomendado | Limite k | Pacote R |
|---|---|---|---|
| Múltiplos outcomes / múltiplos pontos no tempo / múltiplos controles, estrutura de dependência desconhecida | RVE | k ≥ 5 (< 5 não permitido) | robumeta + clubSandwich |
| Hierarquia clara + k ≥ 20 | Três níveis | k ≥ 20 (< 20 usar correção CR2; < 5 não permitido) | metafor rma.mv() |
| Modelagem de relacionamento multivariado (mediação/moderação) | MASEM | k ≥ 10 | metaSEM |
| k < 5 | RVE / Três níveis não permitido | — | Seguir narrativa de estudo único + relatório de sensibilidade separado (caminho alternativo nível A) |
Despachar Dependency-Agent. Veja references/L9-psychology-special.md.
L9.4 Seleção de Modelo de Efeitos Fixos/Aleatórios: Despachar Model-Selection-Agent → Árvore de decisão + RE padrão (FE apenas sob hipótese de nenhum efeito real da intervenção) + Estimador τ² (REML padrão) + IC HKSJ (superior a Wald quando k > 2 + τ² > 0) + Tabela de decisão k=2-4 (veja §11.4). Veja references/L9.4-fixed-random-models.md.
Divulgação Honesta do Modelo RE Padrão (deve ser incorporado ao final de L9.4 — formato C4 de três parágrafos): Parágrafo 1 (Hipótese padrão do livro-texto): A escolha entre FE vs RE depende do julgamento do pesquisador sobre heterogeneidade (Borenstein 2009; Cochrane §10). Parágrafo 2 (Diferenças de Implementação do LLM): Esta meta-análise adota RE por padrão, FE é usado apenas sob hipótese de nenhum efeito real da intervenção. 3 diferenças: (1) nenhuma hipótese de heterogeneidade fornecida explicitamente pelo usuário; (2) uso de HKSJ quando k < 10; (3) quando k = 2-4, executar sensibilidade dupla FE+RE (Cochrane v6.5 §10.10.4). Parágrafo 3 (Mitigação + Limitações): Relatar resultados duplos FE+RE; relatar PI quando k ≥ 5; em cenário de psicologia + k < 5, relatar PI mas rotular explicitamente "suposição normal não robusta". Divulgar a escolha metodológica do RE padrão na Discussão.
L9.5 Teste de Heterogeneidade: Despachar Heterogeneity-Agent → Q + I² + τ² + 95% PI (obrigatório quando k ≥ 5; obrigatório em psicologia). I² > 75% não permite apresentar apenas efeito combinado; I² > 90% proíbe completamente combinação + obrigatório subgrupo / meta-regressão (veja §11.5). Veja references/L9.5-heterogeneity.md.
L9.6 Análise de Subgrupo (k ≥ 10): Despachar Subgroup-Agent → Pré-definido vs post-hoc deve ser distinguido (JARS Table 9 §METHOD §6) + Teste estatístico formal entre subgrupos (não permitido apenas comparar valor P dentro do subgrupo) + ICEMAN 6 dimensões. Veja references/L9.6-subgroup-metaregression.md.
L9.7 Meta-regressão (k ≥ 10): Despachar Metaregression-Agent (pode ser paralelo a L9.6) → Cada característica categórica ≥ 10 observações + variáveis de proporção usar log-transformadas. Veja references/L9.6-subgroup-metaregression.md.
L9.8 Análise de Sensibilidade: Despachar Sensitivity-Agent (serial após L9.5 — leave-one-out / FE vs RE / comparação de estimadores τ² / recálculo excluindo RoB alto precisam da linha de base do modelo já definida em L9.5, não paralelo com L9.5; pode ser paralelo com L9.9) → Leave-one-out + FE vs RE vs HKSJ + diferentes estimadores τ² + diferentes medidas de efeito + recálculo excluindo RoB alto.
L9.9 Viés de Publicação: Despachar PublicationBias-Agent → Núcleo obrigatório (funnel + Egger/Harbord/Peters; válido apenas quando k ≥ 10, veja §11.5); Suplemento de psicologia ≥ 1 (p-curve / PET-PEESE / RoBMA / Selection models). Tamanhos de efeito dependentes (julgado como três níveis/RVE em L9.3) → viés de publicação usar Egger-MLMA (scripts/egger_mlma.R), não Egger de nível único; RoBMA requer JAGS, não selecionado por padrão (se faltar, fazer downgrade para puni_star+PET-PEESE). Trim-and-fill foi rebaixado pelo Cochrane v6.5 (apenas como análise de sensibilidade). Veja references/L9.9-publication-bias.md.
L9.10 MASEM (Sob Demanda): Ativado apenas para síntese de SEM de mediação/moderação. TSSEM / One-Stage MASEM. Veja references/L9-psychology-special.md §3.
4.3 L10: Nível de Evidência GRADE
Despachar GRADE-Agent → Considerações específicas de meta-análise: imprecisão (IC cruza limite de decisão), inconsistência (I² > 50% geralmente rebaixa), viés de publicação (assimetria do funil + Egger p < 0,10 rebaixa) + combinado com RoB 2 / ROBINS-I. SSOT: SSOT-GRADE-FRAMEWORK.
4.4 L11: Relatório (APA MARS Table 9 + PRISMA 2020 + Geração de Gráficos Integrada)
Despachar Write-Agent (método de backup 2-2-1) + SubAgente de verificação de padrão de relatório.
- APA MARS Table 9: Mapeamento completo de 13 capítulos
- PRISMA 2020: Lista de 27 itens
- 12 diferenças JARS-Quant (cenário de psicologia — acionado pelo julgamento de psicologia no arquivo de decisão 01_type_decision.md): Agrupamento de hipóteses a priori vs post-hoc, características psicométricas, validade de construto, artefatos de erro de medição, moderador vs subgrupo, obrigatoriedade de tamanho de efeito+IC, correção de Hedges, priori bayesiana, localização do código estatístico, seção de efeitos adversos
- Integração com ssci-plots: gráfico de floresta, gráfico de funil (contour-enhanced), tabela SoF
Veja references/L11-mars-reporting.md. SSOT: SSOT-REPORTING-STANDARDS §1.3.1 + §3.
4.5 L12: Autoavaliação (Dimensão de Meta-análise AMSTAR 2)
Despachar Self-Assessment Agent → AMSTAR 2 16 itens + 7 domínios críticos. SSOT: SSOT-AMSTAR-2-CHECKLIST.
5. Caminhos de Pacotes R (Mapeamento por Tópico)
| Tópico | Pacote R Principal | Template de Código |
|---|---|---|
| Meta-análise padrão (FE/RE) | metafor | scripts/metafor_basic.R |
| Tamanhos de efeito dependentes (RVE) | robumeta + clubSandwich + wildmeta | scripts/rve_clubSandwich.R |
| Viés de publicação para tamanhos de efeito dependentes (Egger-MLMA) | metafor rma.mv / robumeta+clubSandwich | scripts/egger_mlma.R |
| Meta-análise de três níveis | metafor rma.mv() | scripts/metafor_basic.R (contém bloco rma.mv) |
| Psicométrica (Hunter-Schmidt) | psychmeta | scripts/psychmeta_hunter_schmidt.R |
| MASEM | metaSEM (+ OpenMx / lavaan) | scripts/metaSEM_masem.R |
| p-curve / p-uniform | puniform · dmetar::pcurve | scripts/puniform_pcurve.R |
| PET-PEESE | stats::lm (implementação original WLS; metafor mods como variante defensável, deve ser divulgado) | scripts/metafor_basic.R §11 + references/L9-r-code-templates.md §8 |
| Selection models | weightr | (código de exemplo) |
| RoBMA | RoBMA | Requer biblioteca de sistema JAGS (ausente na máquina local) → não selecionado por padrão, fazer downgrade para puni_star + PET-PEESE (veja §11.2 / L9.9 §4.3) |
| Meta-análise bayesiana | brms · rstanarm · bayesmeta | (Avançado, sob demanda) |
Filosofia de Ponte: Este Skill executa resultados estatísticos via Claude Code executando Rscript diretamente no ambiente R local (metafor, etc.) — não mais gerando código para o usuário copiar para ambiente externo e executar e depois preencher de volta. print(summary()) + warnings() + sessionInfo() saídas brutas entram diretamente no pacote de auditoria (arquivo lateral + detalhamento sob bloco de revisão ⑤), reprodutível; luzes vermelhas de bloqueio/divulgação são calculadas por scripts/audit_parse.R a partir de campos do objeto rma para gerar JSON de flag, não dependendo de LLM para ler texto de summary. Núcleo de princípios mantidos: não fabricar resultados estatísticos, humanos são responsáveis nos pontos de aprovação, reprodutibilidade. Veja references/L9-r-code-templates.md.
Divulgação Honesta do Fluxo de Trabalho de Execução Local Mediado por LLM (incorporado no topo de
references/L9-r-code-templates.md— formato C4 de três parágrafos): Parágrafo 1 (Hipótese padrão do livro-texto): A meta-análise padrão assume que o analista escreve e executa código R diretamente (ou usa GUI JASP / RevMan), com controle total sobre entrada de dados, configuração do modelo e validação da saída. Parágrafo 2 (Diferenças de Implementação do LLM): Esta revisão executa oRscriptgerado pelo LLM diretamente no ambiente R local via Claude Code, e registra as saídas brutas (summary / warnings / sessionInfo) no pacote de auditoria; julgamentos de bloqueio/divulgação são calculados por umaudit_parse.Rfixo a partir de campos do objeto rma, não dependendo de LLM para interpretar texto de saída. Isso elimina o risco antigo de "copiar e colar de volta / incompatibilidade entre formato de dados esperado e real". Limitação real ainda existente: O código R ainda é gerado pelo LLM, podendo conter bugs sutis que compilam mas dão resultados errados (nome de variável errado / chamada de função errada) — a execução local não prova automaticamente a correção do resultado. Parágrafo 3 (Mitigação + Limitações): (1) Scripts são verificados por suíte de testes de regressão (tests/) + saídas brutas podem ser revisadas manualmente, luzes vermelhas calculadas por R reduzem o risco de LLM ler números errados; (2) Inclui pelo menos uma análise de sensibilidade (leave-one-out / estimador τ² alternativo) para detectar anomalias; (3) Humanos são responsáveis pela decisão estatística nos pontos de aprovação; reprodutibilidade depende de sessionInfo + script fixo. Na Discussão/Limitações, ainda deve ser divulgado que "a estatística foi concluída por um fluxo de trabalho automatizado local mediado por LLM" é uma característica metodológica.
Veja references/L9-r-code-templates.md.
6. Quando Carregar Cada Arquivo de Referências
| Quando Carregar (Granularidade da Ação de Decisão Específica) | Arquivo de Referências |
|---|---|
| Quando o Agente Principal precisa decidir tipo de tamanho de efeito / retrocálculo SE / unit-of-analysis na fase L9.1 | references/L9.1-effect-size-extraction.md |
| Quando o Agente Principal precisa decidir FE/RE/HKSJ na fase L9.4 | references/L9.4-fixed-random-models.md |
| Quando o Agente Principal precisa divulgar indicadores de heterogeneidade (incluindo decisão de bloqueio I² > 75%) na fase L9.5 | references/L9.5-heterogeneity.md |
| Quando o Agente Principal precisa despachar SubAgente de subgrupo / meta-regressão na fase L9.6 / L9.7 (k ≥ 10) | references/L9.6-subgroup-metaregression.md |
| Quando o Agente Principal precisa despachar SubAgente de viés de publicação na fase L9.9 (k ≥ 10) | references/L9.9-publication-bias.md |
| Quando o Agente Principal despacha qualquer SubAgente de geração de código R | references/L9-r-code-templates.md |
| Quando o cenário de psicologia é acionado e o Agente Principal precisa decidir 8 tópicos (RVE/Três níveis/MASEM/H-S/RG) em L9.2-L9.10 | references/L9-psychology-special.md |
| Quando o Agente Principal precisa decidir padrão de relatório APA... |
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