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Einführung in die Metaanalyse. cochrane training Steps of a Cochrane review 1.Fragestellung festlegen 2.Auswahlkriterien definieren 3.Methoden definieren.

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Präsentation zum Thema: "Einführung in die Metaanalyse. cochrane training Steps of a Cochrane review 1.Fragestellung festlegen 2.Auswahlkriterien definieren 3.Methoden definieren."—  Präsentation transkript:

1 Einführung in die Metaanalyse

2 cochrane training 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

3 cochrane training Überblick Prinzipien der Metaanalyse Schritte einer Metaanalyse Ergebnisse berichten Siehe Kapitel 9 im Handbuch

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

5 cochrane training 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 Systematische Reviews Meta- analyse n

6 cochrane training 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 cochrane training 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 cochrane training “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 Wann sollte keine Metaanalyse gemacht werden

9 cochrane training 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

10 cochrane training Überblick Prinzipien der Metaanalyse Schritte einer Metaanalyse Ergebnisse berichten

11 cochrane training 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 cochrane training 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 cochrane training 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 Wachzustand ja/nein (RR) Reizbarkeit (MD/SMD) Kopfschmerz ja/nein (RR) Hypothetischer Review: Koffein bei Schläfrigkeit am Tag vs Normaler Kaffee Dekoffeinierten Kaffee

14 cochrane training ‘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 cochrane training 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 cochrane training KopfschmerzKoffeinKoffeinfreiGewicht Amore-Coffea 20002/3110/34 Deliciozza /409/40 Mama-Kaffa /539/61 Morrocona 19983/151/17 Norscafe /689/64 Oohlahlazza 19984/352/37 Piazza-Allerta 20038/356/37 Beispiel

17 cochrane training KopfschmerzKoffeinKoffeinfreiGewicht Amore-Coffea 20002/3110/346.6% Deliciozza /409/4021.9% Mama-Kaffa /539/6122.2% Morrocona 19983/151/172.9% Norscafe /689/6426.4% Oohlahlazza 19984/352/375.1% Piazza-Allerta 20038/356/3714.9% Beispiel

18 cochrane training 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) Verschiedene Berechnungsmethoden für Metaanalyse

19 cochrane training Metaanalyse: Berechnungsmethoden

20 cochrane training Überblick Prinzipien der Metaanalyse Schritte einer Metaanalyse Ergebnisse berichten

21 cochrane training Ein Wald (forest) aus Linien Trees Joyce Kilmer Forest by charlescleonard

22 cochrane training Forest plot Kopfschmerz nach 24 Stunden Definition des Vergleiches in Überschrift

23 cochrane training Forest plot Kopfschmerz nach 24 Stunden Liste eingeschlossener Studien

24 cochrane training Kopfschmerz nach 24 Stunden Rohdaten aus jeder Studie Forest plot

25 cochrane training Forest plot Kopfschmerz nach 24 Stunden Gesamtzahl der PatientInnen und Ereignisse in allen Studien

26 cochrane training Kopfschmerz nach 24 Stunden Gewicht, das jeder Studie gegeben wird Forest plot

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

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

29 cochrane training Kopfschmerz nach 24 Stunden Skalierung und Richtung des Effekts Forest plot

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

31 cochrane training 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?

32 cochrane training 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.: CD DOI: / CD pub2.

33 cochrane training 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 cochrane training 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 cochrane training

36 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

37 cochrane training 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 [updated March 2011]. The Cochrane Collaboration, Available from 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 [updated March 2011]. The C och rane Collaboration, Available from handbook.org.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)


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