1.16k likes | 2.53k Views
Metode Statistik pada Meta-Analisis. Pandu Riono Universitas Indonesia. Apa yang menjadi pokok perhatian kita?. Apakah hasil-hasil penelitian-penelitian tersebut relatif sama?. Ya. Tidak. Apa ukuran efek yang digunakan?.
E N D
Metode Statistik pada Meta-Analisis Pandu Riono Universitas Indonesia
Apa yang menjadi pokok perhatian kita? Apakah hasil-hasil penelitian-penelitian tersebut relatif sama? Ya Tidak Apa ukuran efek yang digunakan? Apakah ada faktor-faktor yang menjelaskan heterogenitas hasil-hasil tersebut? Bagaimana presisi ukuran efek tersebut?
Langkah-langkah analisis data & presentasinya • Lakukan tabulasi data • Buat grafik data • Lakukan pemeriksaan heterogenitas • Lakukan analisis gabungan jika tidak ada masalah heterogenitas
Langkah-langkah analisis data & presentasinya • Jika ada heterogenitas, telusuri faktor-faktor yang dapat menjelaskannya • Jangan lupa lakukan penilaian atass efek mutu penelitian pada hasil analisis • Telaah kemungkinanan adanya bias publikasi
1. Tabulasi data • Persiapan tabel yang membandingkan hasil-hasil penelitian: • Tahun • Tempat • Subjek • Intervensi/ Faktor • Perbandingam • Hasil • Kualitas • Lihat data yang ingin dibandingkan • Lakukan penilaian kualitas dan heterogenitas
Contoh Tabulasi data Cochrane Injuries Group Albumin Reviewers. Human albumin administration in critically ill patients: systematic review of randomised controlled trials. BMJ 1998;317:235-40.
2. Grafik data • Presentasi visual lebih baik • Forest plot: • Presentasi estimasi and Interval untuk masing-masing penelitian • Presentasi estimasi keseluruhan • Lakukan penilaian heterogenitas secara visual • Grafik lain: • Meta-analisis kumulatif • Funnel plot bias publikasi
Forest Plot Cochrane albumin review BMJ 1998;317:235-240
Grafik meta-analisis kumulatif Passive smoking and lung cancer review Hackshaw AK et al. BMJ 1997;315:980-88.
Penilaian heterogenitas • Apakah efek sangat bervariasi pada seluruh studi • Jika adanya heterogenitas, maka sulit sekali menginterpretasi ukuran gabungan dari meta-analisis • Adanya perbedaan hasil dapat disebabkan: • Populasi penelitian • Faktor pajanan • Faktor Confounding • Pengukuran Outcome • Desain penelitian • Kualitas penelitian • Random error
3. Penilaian heterogenitas • Bagaimana menilai heterogenitas? • Visual • Forest plot: Apakah confidence intervals saling tumpang tindih di antara studi dan efek umum? • Uji Statistik: • Uji Chi-square untuk heterogenitas (Uji Cochran Q) • Uji apakah efek-efek individual sangat berbeda dengan efek gabungan lebih dari yang diharapkan secara random • Kekuatan uji lemah • P-value < 0.10 dapat mengindikasikan heterogenitas
Penilaian visual heterogenenitas Suplementasi Zinc Flu: Rasio Odds untuk insiden apapun gejala flu dalam waktu seminggu Jackson JL, et al. Zinc and the common cold: a meta-analysis revisited. J of Nutrition. 2000;130:1512S-1515S
Pooled Se = 0.71 Heterogeneity p<0.001 Pooled Sp = 0.95 Heterogeneity p<0.001 Pai M, et al. Comparison of diagnostic accuracy of commercial and in-house nucleic acid amplification tests for tuberculous meningitis: a meta-analysis. Poster presented at the American Society for Microbiology, 2003
3. Penilaian heterogenitas • Jika ada fenomena heterogenitas: • Apakah faktor-faktor yang dapat menjelaskan fenomena heterogenitas? • Dapat saja diputuskan untuk tidak menggabungkan data • Jika yakin tidak ada heterogenitas: • Lakukan analisis selanjutkan dengan menghitung efek gabungan atau efek umum
4. Lakukan meta-analisis • Putuskan data yang akan digabung • Jenis ukuran: kontinyu, dikotom • Ukuran yang dapat digabung: • Rasio Risiko • Rasio Odds • Beda Risiko (Risk difference) • Ukuran Efek (Z statistic; standardized mean difference) • P-values • Correlation coefficient (R) • Sensitivitas & Spesifitas uji diagnostik
4. Analisis • Pemodelan statistik untuk menggabungkan data: • Pada dasarnya semua menghitung rerata terimbang (weighted averages) • Faktor pengimbang seringkali besar studi • pemodelan: • Fixed effects model • Inverse-variance, Peto method, M-H method • Random effects model • DerSimonian & Laird method
Pemodelan Statistik untuk gabungan data • Fixed effects model • Berasumsi bahwa efek yang dipejarai sama untuk setiap penelitian (fixed); perbedaan yang ada hanya disebabkan random error • Random effects model • Berasumsi bahwa efek masing-masing penelitian bervariasi sekitar rerata efek secara keseluruhan • Memungkinkan random error dan variabilitas antar penelitian • Lebih konservatif dengan interval yang lebih lebar • Cenderung dilakukan penimbangan yang lebih baik (Penimbang lebih besar pada studi yang kecil)
4. Perform meta-analysis Moher D et al. Arch Pediatr Adolesc Med 1998;152:915-20
5. Cari faktor yang dapat menjelaskan heterogenitas • Jika ada heterogenitas, gunakan cara-cara yang dapat mengindentifikasi faktor tersebut: • Metode Grafik • Analisis subgroup • Analisis sensitivitas • Meta-regression • Analisis subgrup mudah dilakukan dan diinterpretasikan
Analisis subgroup • Egger et al. Systematic reviews in health care. London: BMJ books, 2001.
Pooled Se = 0.56 Heterogeneity p = 0.10 Pooled Sp = 0.98 Heterogeneity p = 0.10 Se and Sp estimates (with CI) for only commercial tests [N=14] Pai M, et al. Comparison of diagnostic accuracy of commercial and in-house nucleic acid amplification tests for tuberculous meningitis: a meta-analysis. Poster presented at the American Society for Microbiology, 2003
Pooled Se = 0.76 Heterogeneity p <0.001 Pooled Sp = 0.92 Heterogeneity p <0.001 Se and Sp estimates (with CI) for only in-housetests [N=35] Pai M, et al. Comparison of diagnostic accuracy of commercial and in-house nucleic acid amplification tests for tuberculous meningitis: a meta-analysis. Poster presented at the American Society for Microbiology, 2003
6. Penilaian dampak mutu penelitian pada hasil • Diskusikan secara narasi dampak mutu pada hasil • Presentasikan mutu peneilitian dan hasil dalam bentuk tabel • Lakukan penimbangan data berbasis indeks mutu (?) • Analisis subgroup berdasarkan kualitas • Indeks kulaitas sebagai ko-variat dalam meta-regresi
7. Penilaian bias publikasi • Penelitian dengan hasil yang “signifikan” lebih mungkin: • Dipublikasi • Dipublikasi dalam Bahasa Inggris • Dikutip oleh peneliti lain • Dibuat publikasi ganda • Jika hanya mengandalkan penelitian yang dipublikasi dapat menyebabkan bias publikasi • Jarang kemungkinan bias publikasi dinilai dengan skeptis • Metode untuk menilai bias publikasi: • Grafik: funnel plot asymmetry • Uji Statistik: Egger test, Rosenthal’s Fail-safe N
Funnel plot untuk menilai bias publikasi • Egger et al. Systematic reviews in health care. London: BMJ books, 2001.