1 / 37

Einführung in die Metaanalyse

Einführung in die Metaanalyse. Steps of a Cochrane review. Fragestellung festlegen Auswahlkriterien definieren Methoden definieren Studien suchen Auswahlkriterien anwenden Daten extrahieren Bias- Risiko der Studien bewerten Ergebnisse analysieren und darstellen

damita
Download Presentation

Einführung in die Metaanalyse

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Einführung in dieMetaanalyse

  2. Steps of a Cochrane review • Fragestellungfestlegen • Auswahlkriteriendefinieren • Methodendefinieren • Studiensuchen • Auswahlkriterienanwenden • Datenextrahieren • Bias-Risiko der Studienbewerten • Ergebnisseanalysieren und darstellen • Ergebnisseinterpretieren und Schlussfolgerungenziehen • Review optimieren und aktualisieren

  3. Überblick • Prinzipien der Metaanalyse • Schritte einer Metaanalyse • Ergebnisse berichten Siehe Kapitel 9 im Handbuch

  4. Studienebene ↓ Reviewebene ↓ Ergebnisse Ergebnisse Ergebnisse Ergebnisse Effektmaß Studie A Effektmaß Studie B Effektmaß Effektmaß Studie C Effektmaß Studie D Quelle: Jo McKenzie & Miranda Cumpston

  5. Was ist eine Metaanalyse? • Kombiniert die Ergebnisse von 2 oder mehreren Studien • Schätzt einen ‘mittleren’ oder ‘gemeinsamen’ Effekt • Optionaler Teil eines systematischen Reviews Quelle: Julian Higgins

  6. Warum wird eine Metaanalyse gemacht? • Quantifizieren der Wirksamkeit einer Behandlung und der Unsicherheit • Power erhöhen • Präzision verbessern • Unterschiede zwischen Studien untersuchen • Widerspruch zwischen Studienergebnissen auflösen • Neue Hypothesen generieren Quelle: Julian Higgins

  7. Wann sollte keine Metaanalyse gemacht werden • Äpfel mit Birnen vergleichen • Jede Studie muss die gleiche Frage haben • Vergleich und Endpunkte betrachten • Erfordert subjektive Einschätzung • Wenn eine breitgefächerte Auswahl von Studien kombiniert wird, kann auch nur eine weitgefasste Frage beantwortet werden • Wenn Studien zu unterschiedlich, ist Antwort möglicherweise nicht aussagekräftig oder tatsächliche Studieneffekte werden nicht sichtbar Quelle: Julian Higgins

  8. Wann sollte keine Metaanalyse gemacht werden • “garbage in – garbage out” • Metaanalyse ist nur so gut wie die eingeschlossenen Studien • Falls Ergebnisse eingeschlossener Studien verzerrt sind: • ist Ergebnis der Metaanalyse ebenfalls nicht korrekt • führt zu höherer Glaubwürdigkeit und engerem Konfidenzintervall des Ergebnisses • Bei erheblichem Reporting-Bias führt eine nicht repräsentative Studienauswahl zu irreführenden Ergebnissen Quelle: Julian Higgins

  9. Wann kann eine Metaanalyse durchgeführt werden? • MehralseineStudie hat den gleichenEndpunktgemessen • Studiensindhinreichendähnlich, um in der Metaanalyse (MA) einaussagekräftiges und nützlichesErgebniszuerzielen • EndpunktewurdenmitähnlichenMethodenerhoben • Datensind in einemnutzbaren Format vorhanden

  10. Überblick • Prinzipien der Metaanalyse • Schritte einer Metaanalyse • Ergebnisse berichten

  11. Schritte einer Metaanalyse • Festlegen, welche Vergleiche betrachtet werden sollen • z.B. Aktiv versus Placebo • Festlegen, welche Endpunkte und stat. Kenngrößen benutzt werden sollen • Daten aus jeder relevanten Studie extrahieren • Ergebnisdaten kombinieren, um einen zusammengefassten (‘gepoolten’) Effektschätzer zu erhalten • Unterschiede zwischen den Studien untersuchen • Ergebnisse interpretieren

  12. Vergleiche auswählen • Thema in paarweise Vergleiche unterteilen • Review kann einen oder mehrere Vergleiche enthalten • Abwägen was in einem Vergleich zusammengefasst werden kann bzw. besser als separater Vergleich behandelt wird Hypothetischer Review: Koffein bei Schläfrigkeit am Tag vs Normaler Kaffee Dekoffeinierten Kaffee

  13. Endpunkte & Effektmaße festlegen • Für jeden Vergleich Endpunkte festlegen • Für jeden Endpunkt ein Effektmaß festlegen • Hängt davon ab, welche Daten aus den eingeschlossenen Studien extrahiert werden können Hypothetischer Review: Koffein bei Schläfrigkeit am Tag vs • Wachzustand ja/nein (RR) • Reizbarkeit (MD/SMD) • Kopfschmerz ja/nein (RR) Normaler Kaffee Dekoffeinierten Kaffee

  14. ‘Gepoolten’ Schätzer berechnen • Aus jeder Studie, die Ergebnisdaten beiträgt, die aggregierten Effektmaße extrahieren • Wie können diese Daten zusammengefasst werden? • Als eine große Studien betrachten, d.h. Daten der Interventions- & Kontrollgruppen zusammenzählen? • Falsch, da Randomisierung durchbrochen würde • Einfacher Mittelwert? • Falsch, da alle Studien würden gleich gewichtet, aber einige Studien schätzen den ‘wahren Effekt’ besser als andere • Gewichteter Mittelwert (weighted average)

  15. Studien gewichten • Studien, die mehr Information beitragen, erhalten mehr Gewicht • Mehr TeilnehmerInnen, mehr Ereignisse, mehr Präzision (engeres Konfidenzintervall) • Berechnung mittels Effektschätzer und Varianz • Methode der inversen Varianz:

  16. Beispiel

  17. Beispiel

  18. Verschiedene Berechnungsmethoden für Metaanalyse • FürdichotomeoderkontinuierlicheDaten • inverse Varianz • GenerellanwendbareMethode • NurfürdichotomeDaten • Mantel-Haenszel (Standard) • Gut wennwenigeEreignissevorliegen (häufig in Cochrane Reviews) • Methode der GewichtunghängtvomEffektmaß ab • Peto • Nurfür Odds Ratios • Gut wennwenigeEreignissevorliegen und Effektekleinsind (OR ≈ 1)

  19. Metaanalyse: Berechnungsmethoden

  20. Überblick • Prinzipien der Metaanalyse • Schritte einer Metaanalyse • Ergebnisse berichten

  21. Ein Wald (forest) aus Linien Trees Joyce Kilmer Forest by charlescleonard http://www.flickr.com/photos/charlescleonard/3754931947/

  22. Forest plot Kopfschmerz nach 24 Stunden • Definition des Vergleiches in Überschrift

  23. Forest plot Kopfschmerz nach 24 Stunden • Liste eingeschlossener Studien

  24. Forest plot Kopfschmerz nach 24 Stunden • Rohdaten aus jeder Studie

  25. Forest plot Kopfschmerz nach 24 Stunden • Gesamtzahl der PatientInnen und Ereignisse in allenStudien

  26. Forest plot Kopfschmerz nach 24 Stunden • Gewicht, das jeder Studie gegeben wird

  27. Forest plot Kopfschmerz nach 24 Stunden • Zahlenangaben: Effektschätzer für jede Studie mit 95% CI

  28. Forest plot Kopfschmerz nach 24 Stunden • Forest plot: Effektschätzer für jede Studie mit 95% CI

  29. Forest plot Kopfschmerz nach 24 Stunden • Skalierung und Richtung des Effekts

  30. Forest plot Kopfschmerz nach 24 Stunden • Gepoolter Effektschätzer aus allen Studien, mit 95% CI

  31. Konfidenzintervalle interpretieren • SchätzersollteimmermitKonfidenzintervallangegebenwerden • Präzision • Punktschätzer (point estimate) kannalsplausibelster Wert betrachtetwerden • CI drücktUnsicherheitaus • Wertebereich, in dem der wahreEffektmitallerWahrscheinlichkeitenthaltenist • Signifikanz • Falls CI Nullwerteinschliesst • heißt dies nur in wenigenFällen, dassUnwirksamkeit (no effect) nachgewiesenist • kannEffektmöglicherweisenichtmitvorhandenenDatenbewiesenoderwiderlegtwerden • Ab welcherGrößeistVeränderungklinisch relevant?

  32. Klinische Relevanz einschätzen Based on Sanders S, Glasziou PP, Del Mar C, Rovers MM. Antibiotics for acute otitis media in children. Cochrane Database of Systematic Reviews 2004, Issue 1. Art. No.: CD000219. DOI: 10.1002/14651858.CD000219.pub2.

  33. Ergebnisteil eines Reviews • Systematische, narrative Zusammenfassung der Ergebnisse • Forest plots • Wichtige Forest plots werden als Grafik verlinkt • in der Regel für primäre Endpunkte • Alle Forest plots werden im Anhang publiziert • Forest plots mit nur einer Studie sind zu vermeiden • Weitere Tabellen können sinnvoll sein für • Ergebnisse einzelner Studien • Mittelwerte in jeder Gruppe, Effektschätzer, Konfidenzintervalle • Studiendaten, die nicht in MA eingeschlossen werden konnten • Es ist nicht sinnvoll, triviale oder offensichtlich verzerrte Ergebnisse zu berichten

  34. Was sollte im Protokoll enthalten sein? • Kriterien, anhand derer Sie entscheiden wollen, ob eine Metaanalyse angemessen ist • Welche Berechnungsmethode für Metaanalyse verwendet werden soll

  35. Fazit • Durchführung einer Metaanalyse hat Vorteile ist jedoch nicht immer möglich (oder angemessen) • Metaanalyse muss gut geplant werden, inklusive Vergleiche, Endpunkte und Berechnungsmethode • Forest plots stellen die Ergebnisse einer Metaanalyse grafisch dar • Ergebnisse müssen mit Vorsicht interpretiert werden

  36. Quellen • Deeks JJ, Higgins JPT, Altman DG (editors). Chapter 9:Analysing data and undertaking Metaanalyses. In: Higgins JPT, Green S (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions Version 5.1.0 [updated March 2011]. The Cochrane Collaboration, 2011. Available from www.cochrane-handbook.org. • Schünemann HJ, Oxman AD, Higgins JPT, Vist GE, Glasziou P, Guyatt GH. Chapter 11: Presenting results and ‘Summary of findings' tables. In: Higgins JPT, Green S (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions Version 5.1.0 [updated March 2011]. The Cochrane Collaboration, 2011. Available from www.cochrane-handbook.org. Danksagung • Zusammengestelltvon Miranda Cumpston • Basierend auf Unterlagen des Australasian Cochrane Zentrums, des UK Cochrane Zentrums und der Cochrane Statistical Methods Group. • Englische Version freigegebenvomCochrane Methods Board • Übersetzt in KooperationzwischendemDeutschen Cochrane Zentrum (JörgMeerpohl, Laura Cabrera, Patrick Oeller), der Österreichischen Cochrane Zweigstelle (Barbara Nußbaumer, Peter Mahlknecht, Isolde Sommer, JörgWipplinger) und Cochrane Schweiz (Erik von Elm, Theresa Bengough)

More Related