Transcript Kontinuierliche Endpunkte analysieren

Analyse
kontinuierlicher
Endpunkte
Schritte eines Systematic Review
1. Fragestellung festlegen
2. Auswahlkriterien definieren
3. Methoden definieren
4. Studien suchen
5. Auswahlkriterien anwenden
6. Daten extrahieren
7. Bias-Risiko der Studien bewerten
8. Ergebnisse analysieren und darstellen
9. Ergebnisse interpretieren und Schlussfolgerungen ziehen
10. Review optimieren und aktualisieren
cochrane training
Studienebene
↓
Studie A
Ergebnisse
Effektmaß
Studie B
Ergebnisse
Effektmaß
Reviewebene
↓
Effektmaß
Studie C
Ergebnisse
Effektmaß
Studie D
Ergebnisse
Effektmaß
Quelle: Jo McKenzie & Miranda Cumpston
cochrane training
Überblick
• Effektmaße für kontinuierliche Endpunkte
• Daten extrahieren für kontinuierliche Endpunkte
Siehe Kapitel 7 & 9 im Handbuch
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Was sind kontinuierliche Endpunkte?
• Können jeden Wert in einem definierten Bereich
annehmen
• Intervalle bzw. Abstände zwischen Werten sind gleich
groß
• Z.B.: Größe, Gewicht
• Eine Person kann 178,35627 cm groß sein
• Der Abstand von 1 auf 2 cm ist gleich groß wie von 171 auf
172 cm
• Andere numerische Skalen werden auch oft als
kontinuierlich behandelt
• Z.B.: Lebensqualität, Schmerz, Depression
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Kontinuierliche Endpunkte darstellen
• Zwei Komponenten
• Mittelwert
• Maß der Variabilität
ReizbarkeitsScore
Mittelwert
SD
N
Koffein
20
9.1
65
Koffeinfrei
33
8.6
67
cochrane training
Standardabweichung (SD)
TeilnehmerInnen
MW = 10
SD = 1
Werte
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Standarabweichung (SD)
TeilnehmerInnen
MW = 10
SD = 3
Werte
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Standardabweichung (SD)
TeilnehmerInnen
MW = 10
SD = 5
Werte
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Zwei Gruppen vergleichen
• Effektmaße
• Mittelwertdifferenz (MD = mean difference)
• Standardisierte Mittelwertdifferenz (SMD = standardised
mean difference)
• alle Schätzer sind ungenau und sollten mit einem
Konfidenzintervall dargestellt werden
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Mittelwertdifferenz
• Wenn alle Studien die gleiche Messskala verwenden
Reizbarkeits
-Score
Mittelwert
SD
N
Koffein
20
9.1
65
Koffeinfrei
33
8.6
67
• Mittelwertdifferenz= Mittelwert mit Intervention– Mittelwert
mit Kontrollintervention
= 20 – 33
= -13 Punkte
Ist die Mittelwertdifferenz = 0, gibt es keinen Unterschied zwischen
den Gruppen
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Interpretation der Mittelwertdifferenz
• Wie wird eine Differenz
von -13 Punkten interpretiert?
• Abhängig von:
•
•
•
•
Höher = stärker gereizt
Richtung der Skala
0-50
Definitionsbereich der Skala
5
Kleinstem relevanten Unterschied (mid)
schlecht
positiver oder negativer Endpunkt
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In Worten ausgedrückt
• Mittelwertdifferenz -13
• Im Durchschnitt hatten TeilnehmerInnen mit der
Intervention 13 Punkte weniger auf der Reizbarkeitsskala
• Im Durchschnitt reduzierte die Intervention die Reizbarkeit
um 13 Punkte auf der Reizbarkeitsskala
Oder für eine Erhöhung:
• Mittelwertdifferenz 13
• Im Durchschnitt hatten TeilnehmerInnen mit der
Intervention 13 Punkte mehr auf der Reizbarkeitsskala
• Im Durchschnitt erhöhte die Intervention die Reizbarkeit
um 13 Punkte auf der Reizbarkeitsskala
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Studienebene
↓
Studie A
Ergebnisse
Skala 1
Studie B
Ergebnisse
Skala 2
Reviewebene
↓
Effektmaß
Studie C
Ergebnisse
Skala 1
Studie D
Ergebnisse
Skala 3
Quelle: Jo McKenzie & Miranda Cumpston
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Standardisierte Mittelwertdifferenz
• Wenn unterschiedliche Skalen verwendet wurden, um den
selben Endpunkt zu messen
• SMD standardisiert die Ergebnisse
• Einheit: Standardabweichung
• Korrigiert nicht die Richtung – muss ggf. mit -1 multipliziert
werden
SMD = Mittelwert mit Intervention – Mittelwert mit Kontrolle
gepoolte Standardabweichung beider Gruppen
Ist die standardisierte Mittelwertdifferenz = 0, gibt es keinen Unterschied
zwischen den Gruppen
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Standardisierte Mittelwertdifferenz
interpretieren
Reizbarkeits
-Score
Koffein
Koffeinfrei
Mittelwert
SD
N
20
9.1
65
33
8.6
Mittelwertdifferenz
Standardisierte
Mittelwertdifferenz
-13
-1.5
67
• Wie wird ein Wert von -1,5 interpretiert?
• Vergleich mit verfügbaren Standardabweichungen
• Ist es wahrscheinlich, dass die Studie hohe oder geringe
Variabilität aufweist?
• Schwer für LeserInnen zu interpretieren – Ergebnisse
für Darstellung in eine gängige Skala konvertieren
• Interpretation analog zur Mittelwertdifferenz
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Normalverteilte Daten
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Daten mit schiefer Verteilung
• Hinweise für eine schiefe Verteilung
• Angabe als geometrisches Mittel, Median oder
Interquartilsbereiche
• Große SD in Relation zum Mittelwert
• < 2 x SD zwischen Mittelwert und höchsten/niedrigsten
möglichen Wert
• Umgang mit Daten mit schiefer Verteilung
• Statistische Beratung sinnvoll
• Ggf. kein Handlungsbedarf
• Möglicherweise notwendig:
• Sensitivitätsanalysen ohne Studien mit schiefverteilten Daten
• logarithmische Transformationen
• andere Methoden
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Überblick
• Effektmaße für kontinuierliche Endpunkte
• Daten extrahieren für kontinuierliche Endpunkte
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Datenextraktion
• Sechs Werte sind für Metaanalysen erforderlich
Mittelwert
SD
N
Intervention
20
9.1
65
Kontrolle
33
8.6
67
Versuchen Sie, die Anzahl der tatsächlichen
Messungen für jeden Endpunkt, zu jedem
Messzeitpunkt zu extrahieren
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Post-Intervention vs Veränderung von
Baseline
Kontrollgruppe
Veränderung MW(SD)
Baseline
MW(SD)
Interventionsgruppe
Baseline
MW(SD)
MD
Veränderung
MW(SD)
Post
MW(SD)
MD
Post
MW(SD)
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Veränderung gegenüber Baseline-Daten
• Kann Präzision erhöhen oder verringern
• Reduziert Variabilität zwischen Personen in einer Studie
• Erhöht Fehler bei instabilen oder unpräzisen Messungen
• Regression (ANCOVA) besser geeignet um für BaselineUnterschiede zu adjustieren
• Arbeiten Sie mit dem, was in Ihren eingeschlossenen Studien
berichtet wird:
• Sowohl post-Interventions-Werte als auch Veränderungswerte
können verwendet werden
• Kombination möglich (nur bei MD, nicht bei SMD)
• Falls möglich konsistent bleiben
• Vermeiden Sie selektives Berichten von Endpunkten
• Veränderungswerte erfordern SD der Veränderung
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Andere Datenformate können auch
verwendet werden
• Andere Kenngrößen als Mittelwert und SD
• z.B. Standardfehler, Konfidenzintervall, P-Werte T-Wert, Median,
Interquartilsbereich
• Kontaktieren Sie den Autor/die Autorin ,falls Unklarheiten
bestehen
• Mittelwert und SD kann häufig berechnet oder geschätzt werden
• Gesamt-Effektschätzer
• z.B. MD, ANCOVA, Verhältnis von Mittelwerten, Verhältnis von
geometrischen Mittelwerten
• Können in Metaanalysen verwendet werden unter Verwendung
der generischen inversen Varianz Methode
• Maß der Varianz notwendig (z.B. SE, 95% CI)
Siehe Kapitel 7.7.3 im Handbuch
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RevMan Calculator
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Was soll im Protokoll enthalten sein
• Effektmaß(e), die für kontinuierliche Daten verwendet
werden
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Fazit
• Mittelwertdifferenz und standardisierte
Mittelwertdifferenz vergleichen kontinuierliche Maße
zwischen zwei Gruppen
• Für Analyse von kontinuierlichen Daten brauchen Sie
Mittelwert und SD und die Anzahl der TeilnehmerInnen
in jeder Gruppe
• Post-Interventions-Daten und Veränderungsdaten
können in Ihrer Analyse kombiniert werden
• Die benötigten Werte können häufig aus berichteten
Daten berechnet werden
cochrane training
Quellen
•
•
Higgins JPT, Deeks JJ (editors). Chapter 7: Selecting studies and collecting data. 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.
Deeks JJ, Higgins JPT, Altman DG (editors). Chapter 9: Analysing data and
undertaking meta-analyses. 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
•
•
•
•
Zusammengestellt von Miranda Cumpston
Basierend auf Unterlagen des Australasian Cochrane Zentrums, des UK Cochrane
Zentrums und der Cochrane Statistical Methods Group.
Englische Version freigegeben vomCochrane Methods Board
Übersetzt in Kooperation zwischen dem Deutschen Cochrane Zentrum (Jörg
Meerpohl, Laura Cabrera, Patrick Oeller), der Österreichischen Cochrane
Zweigstelle (Barbara Nußbaumer, Peter Mahlknecht, Isolde Sommer, Jörg
Wipplinger) und Cochrane Schweiz (Erik von Elm, Theresa
Bengough) training
cochrane