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9. März 20015. KSFE1 Meta-Analysen mit SAS ® Analysen und Graphiken KSFE 2001 Steffen Witte / Oliver Kuß

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2 9. März KSFE1 Meta-Analysen mit SAS ® Analysen und Graphiken KSFE 2001 Steffen Witte / Oliver Kuß

3 9. März KSFE2 Inhalte Einführung Beispiel Analyse (bei stetigen Zielvariablen) Graphiken (Forest- und Funnelplot) Diskussion

4 9. März KSFE3 Einführung Meta-Analyse: Kombination von Ergebnissen, um zu einer Gesamtaussage zu kommen insbesondere bei klinischen Studien mit verschiedenen Endergebnissen

5 9. März KSFE4 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)

6 9. März KSFE5 Beispiel: Arthrosebehandlung (II) Zielgröße: standardisierte Score-Differenz am Ende der Behandlungsphase Skalierung: stetig (sonst bei Meta-Analysen oft binomial) Auswertungsmethode: nach Whitehead & Whitehead 1991

7 9. März KSFE6 Beispiel - Datenstruktur

8 9. März KSFE7 Software Für die Analyse (und graphische Darstellung) von Meta-Analysen, unter anderem: RevMan (CC) MetaAnalysis (kommerziell) EpiInfo (CDC) SAS

9 9. März KSFE8 Analyse: Whitehead (I)

10 9. März KSFE9 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

11 9. März KSFE10 %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

12 9. März KSFE11 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);

13 9. März KSFE12 submit

14 9. März KSFE13 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

15 9. März KSFE14 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 <

16 9. März KSFE15 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;

17 9. März KSFE16 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;

18 9. März KSFE17 Graphik: Funnelplot Funnelplot zur Identifikation von Selektions-Bias Scatterplot (im wesentlichen: proc gplot; plot effect * n;) mit labeling (%label)

19 9. März KSFE18 %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

20 9. März KSFE19 Beispiel: %metafunn (I) %metafunn( 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);

21 9. März KSFE20 submit

22 9. März KSFE21 Funnelplot (I)

23 9. März KSFE22 Beispiel: %metafunn (II) %metafunn( 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);

25 9. März KSFE24 Funnelplot (II)

26 9. März KSFE25 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;

27 9. März KSFE26 Forestplot (I) Study LOWER THETA UPPER min max * * Capretto | [ * ] | Caroli |[ * ] 0 | Caruso 1987 (N) | [----0*----] | Ceccato | [ * ] | Cucinotta | [------*------]0 | Glorioso | [ * ] | Maccagno | 0 [ * ]| Pellegrini |[ * ] 0 | FEM | [--*--]0 | REM | [ * ] | * *

28 9. März KSFE27 %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

29 9. März KSFE28 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

30 9. März KSFE29 submit

31 9. März KSFE30 Forestplot (II)

32 9. März KSFE31 ENDE Makros, Beispielprogramme: Dokument des Vortrages:

33 9. März KSFE32 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:


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