Transcript Einführung in die Meta-analyse

Einführung in die
Metaanalyse
Steps of a Cochrane 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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Überblick
• Prinzipien der Metaanalyse
• Schritte einer Metaanalyse
• Ergebnisse berichten
Siehe Kapitel 9 im Handbuch
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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
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Was ist eine Metaanalyse?
• Kombiniert die Ergebnisse von 2 oder mehreren Studien
• Schätzt einen ‘mittleren’ oder ‘gemeinsamen’ Effekt
• Optionaler Teil eines systematischen Reviews
Systematische
Reviews
Quelle: Julian Higgins
Metaanalyse
n
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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
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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
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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
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Wann kann eine Metaanalyse
durchgeführt werden?
• Mehr als eine Studie hat den gleichen Endpunkt gemessen
• Studien sind hinreichend ähnlich, um in der Metaanalyse
(MA) ein aussagekräftiges und nützliches Ergebnis zu erzielen
• Endpunkte wurden mit ähnlichen Methoden erhoben
• Daten sind in einem nutzbaren Format vorhanden
cochrane training
Überblick
• Prinzipien der Metaanalyse
• Schritte einer Metaanalyse
• Ergebnisse berichten
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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
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Vergleiche auswählen
Hypothetischer Review:
Koffein bei Schläfrigkeit am Tag
Normaler Kaffee
•
•
•
vs
Dekoffeinierten Kaffee
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
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Endpunkte & Effektmaße festlegen
Hypothetischer Review:
Koffein bei Schläfrigkeit am Tag
Normaler Kaffee
vs
Dekoffeinierten Kaffee
• Wachzustand ja/nein (RR)
• Reizbarkeit (MD/SMD)
• Kopfschmerz ja/nein (RR)
•
•
Für jeden Vergleich Endpunkte festlegen
Für jeden Endpunkt ein Effektmaß festlegen
•
Hängt davon ab, welche Daten aus den eingeschlossenen
Studien extrahiert werden können
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‘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)
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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:
1
1
Gewicht 

Varianz des Schätzers SE 2

Summe (Schätzer * Gewicht )
Gepoolter Schätzer 
Summe (Gewichte )
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Beispiel
Kopfschmerz
Koffein
Koffeinfrei
Amore-Coffea 2000
2/31
10/34
Deliciozza 2004
10/40
9/40
Mama-Kaffa 1999
12/53
9/61
Morrocona 1998
3/15
1/17
Norscafe 1998
19/68
9/64
Oohlahlazza 1998
4/35
2/37
Piazza-Allerta 2003
8/35
6/37
Gewicht
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Beispiel
Kopfschmerz
Koffein
Koffeinfrei
Gewicht
Amore-Coffea 2000
2/31
10/34
6.6%
Deliciozza 2004
10/40
9/40
21.9%
Mama-Kaffa 1999
12/53
9/61
22.2%
Morrocona 1998
3/15
1/17
2.9%
Norscafe 1998
19/68
9/64
26.4%
Oohlahlazza 1998
4/35
2/37
5.1%
Piazza-Allerta 2003
8/35
6/37
14.9%
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Verschiedene Berechnungsmethoden
für Metaanalyse
• Für dichotome oder kontinuierliche Daten
• inverse Varianz
• Generell anwendbare Methode
• Nur für dichotome Daten
• Mantel-Haenszel (Standard)
• Gut wenn wenige Ereignisse vorliegen (häufig in Cochrane
Reviews)
• Methode der Gewichtung hängt vom Effektmaß ab
• Peto
• Nur für Odds Ratios
• Gut wenn wenige Ereignisse vorliegen und Effekte klein sind
(OR ≈ 1)
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Metaanalyse: Berechnungsmethoden
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Überblick
• Prinzipien der Metaanalyse
• Schritte einer Metaanalyse
• Ergebnisse berichten
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Ein Wald (forest) aus Linien
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Trees Joyce Kilmer Forest by charlescleonard http://www.flickr.com/photos/charlescleonard/3754931947/
Forest plot
Kopfschmerz nach 24 Stunden
• Definition des Vergleiches in Überschrift
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Forest plot
Kopfschmerz nach 24 Stunden
• Liste eingeschlossener Studien
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Forest plot
Kopfschmerz nach 24 Stunden
• Rohdaten aus jeder Studie
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Forest plot
Kopfschmerz nach 24 Stunden
• Gesamtzahl der PatientInnen und Ereignisse in allen Studien
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Forest plot
Kopfschmerz nach 24 Stunden
• Gewicht, das jeder Studie gegeben wird
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Forest plot
Kopfschmerz nach 24 Stunden
• Zahlenangaben: Effektschätzer für jede Studie mit 95% CI
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Forest plot
Kopfschmerz nach 24 Stunden
• Forest plot: Effektschätzer für jede Studie mit 95% CI
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Forest plot
Kopfschmerz nach 24 Stunden
• Skalierung und Richtung des Effekts
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Forest plot
Kopfschmerz nach 24 Stunden
• Gepoolter Effektschätzer aus allen Studien, mit 95% CI
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Konfidenzintervalle interpretieren
• Schätzer sollte immer mit Konfidenzintervall angegeben werden
• Präzision
• Punktschätzer (point estimate) kann als plausibelster Wert
betrachtet werden
• CI drückt Unsicherheit aus
• Wertebereich, in dem der wahre Effekt mit aller Wahrscheinlichkeit
enthalten ist
• Signifikanz
• Falls CI Nullwert einschliesst
• heißt dies nur in wenigen Fällen, dass Unwirksamkeit (no effect)
nachgewiesen ist
• kann Effekt möglicherweise nicht mit vorhandenen Daten bewiesen
oder widerlegt werden
• Ab welcher Größe ist Veränderung klinisch relevant?
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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.
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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
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Was sollte im Protokoll
enthalten sein?
• Kriterien, anhand derer Sie entscheiden wollen, ob eine
Metaanalyse angemessen ist
• Welche Berechnungsmethode für Metaanalyse
verwendet werden soll
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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
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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.cochranehandbook.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
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von Elm, Theresa Bengough)