Meta-Analysen mit SAS®

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1 Meta-Analysen mit SAS®
Analysen und Graphiken KSFE 2001 Steffen Witte / Oliver Kuß 9. März 2001 5. KSFE

2 Inhalte Einführung Beispiel Analyse (bei stetigen Zielvariablen)
Graphiken (Forest- und Funnelplot) Diskussion 9. März 2001 5. KSFE

3 Einführung Meta-Analyse: Kombination von Ergebnissen, um zu einer Gesamtaussage zu kommen insbesondere bei klinischen Studien mit verschiedenen Endergebnissen 9. März 2001 5. KSFE

4 Beispiel: Arthrosebehandlung(I)
Indikation: Arthrose (Gelenkverschleiß) Behandlung: i.d.R. symptomatisch, d.h. schmerzlindernd und entzündungshemmend Fragestellung: Wirkung von S-Adenosylmethionin (SAM)? Identifikation von 8 RCTs (versus NSAID, d.h. aktive Kontrollgruppe) 9. März 2001 5. KSFE

5 Beispiel: Arthrosebehandlung (II)
Zielgröße: standardisierte Score-Differenz am Ende der Behandlungsphase Skalierung: stetig (sonst bei Meta-Analysen oft binomial) Auswertungsmethode: nach Whitehead & Whitehead 1991 9. März 2001 5. KSFE

6 Beispiel - Datenstruktur
9. März 2001 5. KSFE

7 Software Für die Analyse (und graphische Darstellung) von Meta-Analysen, unter anderem: RevMan (CC) MetaAnalysis (kommerziell) EpiInfo (CDC) SAS 9. März 2001 5. KSFE

8 Analyse: Whitehead (I)
9. März 2001 5. KSFE

9 Analyse (II) FEM vs. REM weitere Verfahren: Petitti, Hedges, Glass
Ziel: einfache Verwendung eines Makros Lösung: %metacont berechnet alle Parameter, die für die Meta-Analyse von Wichtigkeit sind 9. März 2001 5. KSFE

10 %metacont - SAS-Makro Ausgabe als printout und in SAS-Datensätze zur Weiterverarbeitung verwendet nur SAS/BASE Programmierung kann einen oder mehrere Typen von Schätzern/Statistiken berechnen berechnet immer das FEM & REM 9. März 2001 5. KSFE

11 Beispiel: %metacont %metacont( inset = select1, method = 2, nt = no_e,
nc = no_c, mt = mean_e, mc = mean_c, stdt = std_e, stdc = std_c, types = pet rough white); 9. März 2001 5. KSFE

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13 Ausgabe (I): %metacont
*** TABLE: SAMe VS NSAID *** *** METACONT (2): Effects and contributions to heterogeneity *** type refid lower_i theta_i upper_i femw_i weights q_het_i Petitti Capretto [...] Petitti Pellegrini Rough Capretto Rough Pellegrini Whitehead Capretto Whitehead Caroli Whitehead Caruso 1987 (N) Whitehead Ceccato Whitehead Cucinotta Whitehead Glorioso Whitehead Maccagno Whitehead Pellegrini 9. März 2001 5. KSFE

14 Ausgabe (II): %metacont
*** TABLE: SAMe VS NSAID *** *** METACONT (2): tests and estimates for overall effects *** type model t_het p_het p_theta q_het_df lower upper tau theta t_theta Petitti FEM < Petitti REM < Rough FEM < Rough REM < Whitehead FEM < Whitehead REM < 9. März 2001 5. KSFE

15 PROC MIXED: FEM proc mixed method=ml data=all1; class study;
* model theta_i= / s cl; model theta_i=int / s cl noint ddf=10000; repeated / group=id; parms ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) / eqcons=1 to 8; run; 9. März 2001 5. KSFE

16 PROC MIXED: REM proc mixed method=ml data=all1; class study;
* model theta_i= / s cl; model theta_i=int / s cl noint ddf=10000; random int / subject=id s; repeated / group=id; parms ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) / eqcons=1 to 9; run; 9. März 2001 5. KSFE

17 Graphik: Funnelplot Funnelplot zur Identifikation von Selektions-Bias
Scatterplot (im wesentlichen: proc gplot; plot effect * n;) mit labeling (%label) 9. März 2001 5. KSFE

18 %metafunn - SAS-Makro %metafunn( inset=dataset, SAS-Datensatz label=var, Variable, die Labels enthält effect=var, x-Achse efflow=num, x-Achse, lower limit effupp=num, x-Achse, upper limit n=var, y-Achse nlow=num, y-Achse, lower limit nupp=num); y-Achse, upper limit 9. März 2001 5. KSFE

19 Beispiel: %metafunn (I)
inset = all1(where=(type="Whitehead")), effect= theta_i, efflow= -2, effupp= 2, n = femw_i, ntxt = Weights (FEM), nlow = 0, nupp = 120, nby = 20, vref = 0); 9. März 2001 5. KSFE

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21 Funnelplot (I) 9. März 2001 5. KSFE

22 Beispiel: %metafunn (II)
inset = all1(where=(type="Whitehead")), label = refid, lpos = lpos, effect= theta_i, efflow= -2, effupp= 2, n = femw_i, ntxt = Weights (FEM), nlow = 0, nupp = 120, nby = 20, vref = 0); 9. März 2001 5. KSFE

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24 Funnelplot (II) 9. März 2001 5. KSFE

25 Graphik: Forestplot (I)
Forestplot zur Darstellung der Effekte: Einzelstudien und Meta-Analyse-Effekte Linien-Diagramm der Konfidenzintervalle Wang MC & Bushman BJ empfehlen: proc timeplot; plot lower="[" theta="*" upper="]" / overlay hiloc ref=0 refchar="0"; id refid; run; 9. März 2001 5. KSFE

26 Forestplot (I) 9. März 2001 5. KSFE Study LOWER THETA UPPER min max
* * Capretto | [ * ] | Caroli |[ * ] | Caruso 1987 (N) | [----0*----] | Ceccato | [ * ] | Cucinotta | [------*------] | Glorioso | [ * ] | Maccagno | [ * ]| Pellegrini |[ * ] | FEM | [--*--] | REM | [ * ] | 9. März 2001 5. KSFE

27 %metaki - SAS-Makro %metaki( data=dataset, SAS-Datensatz est=var, Effekt-Schätzer kilest=var, lower limit kiuest=var, upper limit by=var, Klassifikationsvariable name=var, Variable der y-Achse namefmt=fmt); Format der y-Achse 9. März 2001 5. KSFE

28 Beispiel: %metaki %metaki( inset = metaki, est = theta,
kilest = lower, kiuest = upper, by = group, name = refid, namefmt = $refid., mrad = 0.2); metaki ist ein zusammengesetzter Datensatz aus all1 und all2 9. März 2001 5. KSFE

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30 Forestplot (II) 9. März 2001 5. KSFE

31 ENDE Makros, Beispielprogramme: Witte@imbi.uni-heidelberg.de
Dokument des Vortrages: 9. März 2001 5. KSFE

32 Literatur und SAS-Makros
Wang MC, Bushman BJ, Integrating Results through Meta-Analytic Review Using SAS® -Software: SAS Institute Inc. 1999, Cary, NC, USA Whitehead A, Whitehead J, A General Parametric Approach to the Meta-Analysis of Randomized Clinical Trials: StatMed 10 (1991), Houwelingen HC, Arends LR, Stijnen T, Tutorial in Biostatistics, Advanced Methods in Meta-Analysis: Multivariate Approach and Meta-Regression, to appear in StatMed Statistical Methods for Meta-Analysis, Hedges LV, Olkin I, Academic Press 1985 EpiMeta: RevMan: MetaAnalysis: MetaAnalysis: 9. März 2001 5. KSFE