Transcript Analyse dichotomer Ergebnisse

Analyse dichotomer
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
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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
•
•
•
•
Wahrscheinlichkeiten ausdrücken: Risiko und Odds
Effektmaße beim Vergleich von Gruppen
Auswahl eines Effektmaßes
Daten extrahieren für dichotome Endpunkte
Siehe Kapitel 7 & 9 im Handbuch
cochrane training
Was sind dichotome Endpunkte?
• Wenn der Endpunkt für jede/n TeilnehmerIn eine von
zwei Möglichkeiten oder Ereignissen ist
• Lebendig oder tot
• Geheilt oder nicht geheilt
• Schwanger oder nicht schwanger
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Wie hoch war die Wahrscheinlichkeit dafür?
Risiko und Odds
• drücken Wahrscheinlichkeit in Zahlen aus
• bei dichotomen Endpunkten die Wahrscheinlichkeit
innerhalb einer Gruppe, in einem von zwei Zuständen zu
sein
• werden unterschiedlich berechnet, unterschiedliche
statistische Bedeutung
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Risiko
• 24 Leute tranken Kaffee
6 bekamen Kopfschmerzen
• Risiko für Kopfschmerzen
= 6 Leute mit Kopfschmerzen / 24 Leute, die sie hätten
bekommen können
= 6/24 = ¼ = 0.25 = 25%
Risiko =
Anzahl TeilnehmerInnen mit Ereignis
Gesamtzahl der TeilnehmerInnen
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Odds
• 24 Leute tranken Kaffee
6 bekamen Kopfschmerzen
• Odds für Kopfschmerzen
= 6 Leute mit Kopfschmerzen /18 ohne Kopfschmerzen
= 6/18 = 1/3 = 0.33 = 1:3 (keine Angabe in %)
Odds = Anzahl TeilnehmerInnen mit Ereignis
Anzahl TeilnehmerInnen ohne Ereignis
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Wie stark unterscheiden sich Risiko und Odds?
Zwei Beispiele aus Studien zu Koffein
• 5 Leute mit “Kopfschmerzen” von 65
• Wahrscheinlichkeit Kopfschmerzen zu bekommen
Risiko = 5/65 = 0.077
Odds = 5/60 = 0.083
• 130 Leute sind “noch wach” von 165
• Wahrscheinlichkeit, noch wach zu sein
Risiko = 130/165 = 0.79 Odds = 130/35 = 3.71
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In Worten ausgedrückt
• Risiko
• Das Kopfschmerzrisiko war eins von vier, oder 25%
• Odds
• Die Odds für Kopfschmerzen war ein Drittel der Odds,
keine Kopfschmerzen zu bekommen
• Pro Person mit Kopfschmerzen hatten 3 Personen keine
Kopfschmerzen
• Die Odds Kopfschmerzen zu bekommen lag bei 1 zu 3.
cochrane training
Übersicht
•
•
•
•
Wahrscheinlichkeit ausdrücken: Risiko und Odds
Effektmaße beim Vergleich von Gruppen
Auswahl eines Effektmaßes
Daten extrahieren für dichotome Endpunkte
cochrane training
Vergleich zweier Gruppen
Kopfschmerz
Kein
Kopfschmerz
Total
Koffein
17
51
68
Koffeinfrei
9
55
64
Total
26
106
132
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Vergleich zweier Gruppen
• Effektmaße
• Relatives Risiko (RR) (Risikoverhältnis)
• Odds ratio (OR) (Oddsverhältnis)
• Risikodifferenz (RD) (absolute Risikoreduktion)
• Schätzungen sind immer unsicher und sollten daher mit
einem Konfidenzintervall angegeben werden
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Risikoverhältnis (RR)
• Ereignisrisiko mit Intervention
= 17/68
• Ereignisrisiko mit Kontrolle
= 9/64
Koffein
Koffeinfrei
Total
Kofpschmerz
Kein
Kopfschmerz
Total
17
51
68
9
55
64
26
106
132
• Risikoverhältnis= Risiko mit Intervention
Risiko mit Kontrollrisiko
= 17/68 = 0.25 = 1.79
9/64
0.14
Bei einem Risikoverhältnis (RR) = 1 gibt es keinen Unterschied zwischen den
Gruppen
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In Worten ausgedrückt
• Risikoverhältnis (RR) 1.79
• Das Risiko unter Behandlung Kopfschmerzen zu bekommen war
179% des Risikos in der Kontrollgruppe
• Die Intervention erhöhte das Risiko für Kopfschmerzen um 79%
Oder bei einer Risikoverminderung:
• Risikoverhältnis (RR) 0.79
• Das Risiko unter Behandlung Kopfschmerzen zu bekommen war
79% des Risikos in der Kontrollgruppe
• Die Intervention verringerte das Kopfschmerzrisiko um 21%
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Odds ratio
• Odds für Ereignis
mit Intervention = 17/51
• Odds für Ereignis
mit Kontrolle= 9/55
Koffein
Koffeinfrei
Total
Kopfschmerz
Kein
Kopfschmerz
Total
17
51
68
9
55
64
26
106
132
• Odds ratio =
Odds mit Intervention
Odds mit Kontrolle
= 17/51 = 0.33 = 2.06
9/55
0.16
Wenn die odds ratio = 1 beträgt, besteht kein Unterschied
zwischen den Gruppen
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In Worten ausgedrückt
• Odds ratio 2.06
• Die Intervention hat die Odds für Kopfschmerzen in etwa
verdoppelt
• Die Intervention erhöhte die Odds auf 206% der Odds der
Kontrollgruppe
• Die Intervention erhöhte die Odds für Kopfschmerzen um 106%
Oder bei einer Reduktion der Odds:
• Odds ratio 0.06
• Die Intervention verringerte die Odds für Kopfschmerzen zu auf
6% der Odds der Kontrollgruppe
• Die Intervention verringerte die Odds für Kopfschmerzen um
94%
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Risikodifferenz
• Ereignisrisiko mit Intervention
= 17/68
• Ereignisrisiko mit Kontrolle
= 9/64
Koffein
Koffeinfrei
Total
Kopfschmerz
Kein
Kopfschmerz
Total
17
51
68
9
55
64
26
106
132
• Risikodifferenz = Risiko mit Intervention – Risiko mit Kontrolle
= 17/68 – 9/64
= 0.25 – 0.14 = 0.11
Wenn die Risikodifferenz = 0 ist, besteht kein Unterschied zwischen
den Gruppen
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In Worten ausgedrückt
• Risikodifferenz 0.11
• Die Intervention erhöhte das Kopfschmerzrisiko um 11
Prozentpunkte
• 14 von 100 Leuten ohne Koffein bekamen Kopfschmerzen.
Mit Koffein bekamen 11 Leute mehr Kopfschmerzen.
Oder bei Risikoreduktion:
• Risikodifferenz -0.11
• Die Intervention verringerte das Kopfschmerzrisiko um 11
Prozentpunkte
• 14 von 100 Leuten ohne Koffein bekamen Kopfschmerzen.
Mit Koffein bekamen 11 Leute weniger Kopfschmerzen.
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Jetzt sind Sie dran!
1.
Ereignis
Kein
Ereignis
Total
Behandlung
2
8
10
Kontrolle
5
5
10
Total
7
13
20
Berechnen Sie:
• RR für den Effekt einer Behandlung auf die Wahrscheinlichkeit eines
Ereignisses
• Odds ratio für den Effekt einer Behandlung auf die Odds eines
Ereignisses
2.
Drücken Sie das Ergebnis in Worten aus
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Lösung
• RR
2 / 10 0.2


 0.4
5 / 10 0.5
• OR
2 / 8 0.25


 0.25
5/ 5
1
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Übersicht
•
•
•
•
Wahrscheinlichkeit ausdrücken: Risiko und Odds
Effektmaße beim Vergleich von Gruppen
Auswahl eines Effektmaßes
Daten extrahieren für dichotome Endpunkte
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Auswahl des Effektmaßes
• Darstellung des Effekts
• BenutzerIn muss das Ergebnis verstehen und anwenden
können
• Konstantes Effektmaß unabhängig vom Basisrisiko
• Anwendbarkeit auf verschiedene Populationen und
Settings
• Mathematische Eigenschaften
Evtl. hat Ihre Review-Gruppe
eine Richtlinie
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Darstellung
• OR ist schwer verständlich und wird oft fehlinterpretiert
• RR ist einfacher zu verstehen, aber auch relativ
• Kann eine sehr kleine oder sehr große Veränderung
bedeuten
• RD ist am einfachsten zu verstehen
• Absolutes Maß der eigentlichen Risikoveränderung
• Einfach umzuwandeln in absolute Häufigkeiten oder NNT
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Konsistenz
• Ereignisraten variieren zwischen Studien innerhalb eines
Reviews
• Studie über Meta-Analysen in der Cochrane Library:
• RR und OR sind weniger variabel zwischen verschiedenen
Populationen
• RD ist variabler, abhängig vom Basisrisiko
• Die LeserInnen werden die Ergebnisse auf ihre eigene
Population anwenden, die sich ggf. unterscheidet
Source: Deeks JJ. Issues in the selection of a summary statistic for meta-analysis of
clinical trials with binary outcomes. Statistics in Medicine 2002; 21:1575-1600
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Mathematische Eigenschaften
• Das Ereignis definieren
• Gut oder schlecht, Vorhandensein oder Fehlen?
• Legen Sie dies im Voraus fest
• OR und RD werden durch Wahl nicht beeinflusst, RR ist
hiervon abhängig
• Unbegrenzte Werte
• OR ist das einzige unbegrenzte Effektmaß
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Zusammenfassung
OR
RR
RD
Darstellung



Konsistenz






Mathematik
cochrane training
Übersicht
•
•
•
•
Wahrscheinlichkeiten ausdrücken: Risiko und Odds
Effektmaße beim Vergleich von Gruppen
Auswahl eines Effektmaßes
Daten extrahieren für dichotome Endpunkte
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Datenextraktion
• Vier Zahlen sind nötig für Effektmaß und Varianz:
Kopfschmerz
kein
Kopfschmerz
Total
Koffein
17
51
68
Koffeinfrei
9
55
64
Total
26
106
132
Versuchen Sie die konkrete Anzahl für
jeden Endpunkt zu jedem Zeitpunkt zu
extrahieren cochrane training
Auch andere Datenformate können verwendet
werden
• Prozentangaben
• Anzahl der Ereignisse kann berechnet werden, wenn die
Stichprobengröße bekannt ist
• Berechnetes Effektmaß der Studie (z.B. OR, RR)
• Wenn die Ergebnisse für die Gruppen nicht einzeln
berichtet werden
• Kann in die Meta-Analyse eingeschlossen werden durch
Nutzung der “Generic Inverse Variance Method”
• Erfordert ein Maß der Varianz (z.B. SE, 95% CI)
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Was gehört ins Protokoll?
• Die Effektmaße, die für dichotome Daten verwendet
werden sollen
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Fazit
• Risiken und Odds sind zwei Arten Wahrscheinlichkeit
auszudrücken
• Risikoverhältnis (RR), odds ratio und Risikodifferenz
vergleichen die Wahrscheinlichkeiten zweier Gruppen
• Um dichotome Daten zu nutzen, werden die Anzahl der
Ereignisse und die Gesamtanzahl der TeilnehmerInnen in
jeder Gruppe benötigt
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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 von Sally Hopewell, Phil Alderson, Jon Deeks, Deborah Caldwell,
Cochrane Statistical Methods Group & Australasian Cochrane Zentrums
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)
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