Analyse kontinuierlicher Endpunkte. cochrane training Schritte eines Systematic Review...

Analyse kontinuierlicher

Endpunkte

cochrane training

Schritte eines Systematic Review

1. Fragestellung festlegen2. Auswahlkriterien definieren3. Methoden definieren4. Studien suchen5. Auswahlkriterien anwenden6. Daten extrahieren7. Bias-Risiko der Studien bewerten8. Ergebnisse analysieren und darstellen9. Ergebnisse interpretieren und Schlussfolgerungen ziehen10. Review optimieren und aktualisieren

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Reviewebene↓

Effektmaß

Studie A EffektmaßErgebnisse

EffektmaßErgebnisseStudie B

EffektmaßErgebnisseStudie C

EffektmaßErgebnisseStudie D

Studienebene↓

Quelle: Jo McKenzie & Miranda Cumpston

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Überblick

• Effektmaße für kontinuierliche Endpunkte• Daten extrahieren für kontinuierliche Endpunkte

Siehe Kapitel 7 & 9 im Handbuch

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Was sind kontinuierliche Endpunkte?• Können jeden Wert in einem definierten Bereich

annehmen• Intervalle bzw. Abstände zwischen Werten sind gleich

groß• Z.B.: Größe, Gewicht • Eine Person kann 178,35627 cm groß sein• Der Abstand von 1 auf 2 cm ist gleich groß wie von 171 auf

172 cm• Andere numerische Skalen werden auch oft als

kontinuierlich behandelt• Z.B.: Lebensqualität, Schmerz, Depression

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Kontinuierliche Endpunkte darstellen• Zwei Komponenten• Mittelwert• Maß der Variabilität

Reizbarkeits-Score Mittelwert SD N

Koffein 20 9.1 65

Koffeinfrei 33 8.6 67

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Standardabweichung (SD)

SD = 1

Teiln

ehm

erIn

nen

Werte

MW = 10

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SD = 3

Standarabweichung (SD)Te

ilneh

mer

Inne

n

Werte

MW = 10

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SD = 5

Standardabweichung (SD)Te

ilneh

mer

Inne

n

Werte

MW = 10

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Zwei Gruppen vergleichen

• Effektmaße• Mittelwertdifferenz (MD = mean difference)• Standardisierte Mittelwertdifferenz (SMD = standardised

mean difference) • alle Schätzer sind ungenau und sollten mit einem

Konfidenzintervall dargestellt werden

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Mittelwertdifferenz

• Wenn alle Studien die gleiche Messskala verwenden

• Mittelwertdifferenz= Mittelwert mit Intervention– Mittelwert mit Kontrollintervention

= 20 – 33= -13 Punkte

Ist die Mittelwertdifferenz = 0, gibt es keinen Unterschied zwischen den Gruppen

Reizbarkeits-Score Mittelwert SD N

Koffein 20 9.1 65

Koffeinfrei 33 8.6 67

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Interpretation der Mittelwertdifferenz

• Wie wird eine Differenz von -13 Punkten interpretiert?• Abhängig von:• Richtung der Skala• Definitionsbereich der Skala• Kleinstem relevanten Unterschied (mid)• positiver oder negativer Endpunkt

Höher = stärker gereizt0-50

5schlecht

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In Worten ausgedrückt• Mittelwertdifferenz -13• Im Durchschnitt hatten TeilnehmerInnen mit der

Intervention 13 Punkte weniger auf der Reizbarkeitsskala • Im Durchschnitt reduzierte die Intervention die Reizbarkeit

um 13 Punkte auf der Reizbarkeitsskala

Oder für eine Erhöhung:• Mittelwertdifferenz 13• Im Durchschnitt hatten TeilnehmerInnen mit der

Intervention 13 Punkte mehr auf der Reizbarkeitsskala• Im Durchschnitt erhöhte die Intervention die Reizbarkeit

um 13 Punkte auf der Reizbarkeitsskala

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Reviewebene↓

Effektmaß

Studie A Skala 1Ergebnisse

Skala 2ErgebnisseStudie B

Skala 1ErgebnisseStudie C

Skala 3ErgebnisseStudie D

Studienebene↓

Quelle: Jo McKenzie & Miranda Cumpston

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Standardisierte Mittelwertdifferenz

• Wenn unterschiedliche Skalen verwendet wurden, um den selben Endpunkt zu messen

• SMD standardisiert die Ergebnisse• Einheit: Standardabweichung• Korrigiert nicht die Richtung – muss ggf. mit -1 multipliziert

werdenSMD = Mittelwert mit Intervention – Mittelwert mit Kontrolle gepoolte Standardabweichung beider Gruppen

Ist die standardisierte Mittelwertdifferenz = 0, gibt es keinen Unterschied zwischen den Gruppen

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Standardisierte Mittelwertdifferenz interpretieren

Reizbarkeits-Score

Mittel-wert SD N Mittelwert-

differenz

Standardisierte Mittelwert-

differenz

Koffein 20 9.1 65-13 -1.5

Koffeinfrei 33 8.6 67

• Wie wird ein Wert von -1,5 interpretiert?• Vergleich mit verfügbaren Standardabweichungen

• Ist es wahrscheinlich, dass die Studie hohe oder geringe Variabilität aufweist?

• Schwer für LeserInnen zu interpretieren – Ergebnisse für Darstellung in eine gängige Skala konvertieren

• Interpretation analog zur Mittelwertdifferenz

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Normalverteilte Daten

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Daten mit schiefer Verteilung• Hinweise für eine schiefe Verteilung• Angabe als geometrisches Mittel, Median oder

Interquartilsbereiche • Große SD in Relation zum Mittelwert

• < 2 x SD zwischen Mittelwert und höchsten/niedrigsten möglichen Wert

• Umgang mit Daten mit schiefer Verteilung• Statistische Beratung sinnvoll • Ggf. kein Handlungsbedarf• Möglicherweise notwendig:

• Sensitivitätsanalysen ohne Studien mit schiefverteilten Daten• logarithmische Transformationen• andere Methoden

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Überblick

• Effektmaße für kontinuierliche Endpunkte• Daten extrahieren für kontinuierliche Endpunkte

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Datenextraktion

• Sechs Werte sind für Metaanalysen erforderlich

Mittelwert SD N

Intervention 20 9.1 65

Kontrolle 33 8.6 67

Versuchen Sie, die Anzahl der tatsächlichen Messungen für jeden Endpunkt, zu jedem

Messzeitpunkt zu extrahieren

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Post-Intervention vs Veränderung von Baseline

BaselineMW(SD)

BaselineMW(SD)

Interventionsgruppe

PostMW(SD)

PostMW(SD)

Veränderung MW(SD)

MD MD

Veränderung MW(SD)

Kontrollgruppe

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• Kann Präzision erhöhen oder verringern• Reduziert Variabilität zwischen Personen in einer Studie• Erhöht Fehler bei instabilen oder unpräzisen Messungen

• Regression (ANCOVA) besser geeignet um für Baseline-Unterschiede zu adjustieren

• Arbeiten Sie mit dem, was in Ihren eingeschlossenen Studien berichtet wird:• Sowohl post-Interventions-Werte als auch Veränderungswerte

können verwendet werden• Kombination möglich (nur bei MD, nicht bei SMD)• Falls möglich konsistent bleiben• Vermeiden Sie selektives Berichten von Endpunkten• Veränderungswerte erfordern SD der Veränderung

Veränderung gegenüber Baseline-Daten

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Andere Datenformate können auch verwendet werden

• Andere Kenngrößen als Mittelwert und SD • z.B. Standardfehler, Konfidenzintervall, P-Werte T-Wert, Median,

Interquartilsbereich• Kontaktieren Sie den Autor/die Autorin ,falls Unklarheiten

bestehen • Mittelwert und SD kann häufig berechnet oder geschätzt werden

• Gesamt-Effektschätzer• z.B. MD, ANCOVA, Verhältnis von Mittelwerten, Verhältnis von

geometrischen Mittelwerten• Können in Metaanalysen verwendet werden unter Verwendung

der generischen inversen Varianz Methode • Maß der Varianz notwendig (z.B. SE, 95% CI)

Siehe Kapitel 7.7.3 im Handbuch

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RevMan Calculator

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Was soll im Protokoll enthalten sein

• Effektmaß(e), die für kontinuierliche Daten verwendet werden

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Fazit• Mittelwertdifferenz und standardisierte

Mittelwertdifferenz vergleichen kontinuierliche Maße zwischen zwei Gruppen

• Für Analyse von kontinuierlichen Daten brauchen Sie Mittelwert und SD und die Anzahl der TeilnehmerInnen in jeder Gruppe

• Post-Interventions-Daten und Veränderungsdaten können in Ihrer Analyse kombiniert werden

• Die benötigten Werte können häufig aus berichteten Daten berechnet werden

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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 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)