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Analyse dichotomer Endpunkte

Analyse dichotomer Endpunkte. cochrane training Schritte eines Systematic Review 1.Fragestellung festlegen 2.Auswahlkriterien definieren 3.Methoden definieren

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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

• Wahrscheinlichkeiten ausdrücken: Risiko und Odds• Effektmaße beim Vergleich von Gruppen• Auswahl eines Effektmaßes• Daten extrahieren für dichotome Endpunkte

Siehe Kapitel 7 & 9 im Handbuch

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Was sind dichotome Endpunkte?

• Wenn der Endpunkt für jede/n TeilnehmerIn eine von zwei Möglichkeiten oder Ereignissen ist• Lebendig oder tot• Geheilt oder nicht geheilt• Schwanger oder nicht schwanger

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Wie hoch war die Wahrscheinlichkeit dafür?

Risiko und Odds• drücken Wahrscheinlichkeit in Zahlen aus• bei dichotomen Endpunkten die Wahrscheinlichkeit

innerhalb einer Gruppe, in einem von zwei Zuständen zu sein

• werden unterschiedlich berechnet, unterschiedliche statistische Bedeutung

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Risiko

• 24 Leute tranken Kaffee6 bekamen Kopfschmerzen

• Risiko für Kopfschmerzen= 6 Leute mit Kopfschmerzen / 24 Leute, die sie hätten

bekommen können = 6/24 = ¼ = 0.25 = 25%

Risiko = Anzahl TeilnehmerInnen mit EreignisGesamtzahl der TeilnehmerInnen

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Odds

• 24 Leute tranken Kaffee6 bekamen Kopfschmerzen

• Odds für Kopfschmerzen= 6 Leute mit Kopfschmerzen /18 ohne Kopfschmerzen= 6/18 = 1/3 = 0.33 = 1:3 (keine Angabe in %)

Odds = Anzahl TeilnehmerInnen mit Ereignis Anzahl TeilnehmerInnen ohne Ereignis

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Wie stark unterscheiden sich Risiko und Odds?

Zwei Beispiele aus Studien zu Koffein

• 5 Leute mit “Kopfschmerzen” von 65• Wahrscheinlichkeit Kopfschmerzen zu bekommen

Risiko = 5/65 = 0.077 Odds = 5/60 = 0.083

• 130 Leute sind “noch wach” von 165• Wahrscheinlichkeit, noch wach zu sein

Risiko = 130/165 = 0.79 Odds = 130/35 = 3.71

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In Worten ausgedrückt

• Risiko• Das Kopfschmerzrisiko war eins von vier, oder 25%

• Odds• Die Odds für Kopfschmerzen war ein Drittel der Odds,

keine Kopfschmerzen zu bekommen• Pro Person mit Kopfschmerzen hatten 3 Personen keine

Kopfschmerzen• Die Odds Kopfschmerzen zu bekommen lag bei 1 zu 3.

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Übersicht

• Wahrscheinlichkeit ausdrücken: Risiko und Odds• Effektmaße beim Vergleich von Gruppen• Auswahl eines Effektmaßes• Daten extrahieren für dichotome Endpunkte

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Vergleich zweier Gruppen

Kopfschmerz Kein Kopfschmerz Total

Koffein 17 51 68

Koffeinfrei 9 55 64

Total 26 106 132

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Vergleich zweier Gruppen

• Effektmaße• Relatives Risiko (RR) (Risikoverhältnis)• Odds ratio (OR) (Oddsverhältnis)• Risikodifferenz (RD) (absolute Risikoreduktion)

• Schätzungen sind immer unsicher und sollten daher mit einem Konfidenzintervall angegeben werden

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Risikoverhältnis (RR)• Ereignisrisiko mit Intervention

= 17/68• Ereignisrisiko mit Kontrolle

= 9/64

• Risikoverhältnis= Risiko mit Intervention Risiko mit Kontrollrisiko= 17/68 = 0.25 = 1.799/64 0.14 Bei einem Risikoverhältnis (RR) = 1 gibt es keinen Unterschied zwischen den

Gruppen

Kofpschmerz Kein Kopfschmerz Total

Koffein 17 51 68Koffeinfrei 9 55 64

Total 26 106 132

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In Worten ausgedrückt• Risikoverhältnis (RR) 1.79• Das Risiko unter Behandlung Kopfschmerzen zu bekommen war

179% des Risikos in der Kontrollgruppe • Die Intervention erhöhte das Risiko für Kopfschmerzen um 79%

Oder bei einer Risikoverminderung:• Risikoverhältnis (RR) 0.79• Das Risiko unter Behandlung Kopfschmerzen zu bekommen war

79% des Risikos in der Kontrollgruppe• Die Intervention verringerte das Kopfschmerzrisiko um 21%

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Odds ratio• Odds für Ereignis mit Intervention = 17/51• Odds für Ereignis mit Kontrolle= 9/55

• Odds ratio = Odds mit Intervention Odds mit Kontrolle= 17/51 = 0.33 = 2.069/55 0.16

Wenn die odds ratio = 1 beträgt, besteht kein Unterschied zwischen den Gruppen

Kopfschmerz Kein Kopfschmerz Total

Koffein 17 51 68Koffeinfrei 9 55 64

Total 26 106 132

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In Worten ausgedrückt• Odds ratio 2.06

• Die Intervention hat die Odds für Kopfschmerzen in etwa verdoppelt

• Die Intervention erhöhte die Odds auf 206% der Odds der Kontrollgruppe

• Die Intervention erhöhte die Odds für Kopfschmerzen um 106%

Oder bei einer Reduktion der Odds:• Odds ratio 0.06

• Die Intervention verringerte die Odds für Kopfschmerzen zu auf 6% der Odds der Kontrollgruppe

• Die Intervention verringerte die Odds für Kopfschmerzen um 94%

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Risikodifferenz

• Ereignisrisiko mit Intervention= 17/68

• Ereignisrisiko mit Kontrolle= 9/64

• Risikodifferenz = Risiko mit Intervention – Risiko mit Kontrolle= 17/68 – 9/64

= 0.25 – 0.14 = 0.11

Wenn die Risikodifferenz = 0 ist, besteht kein Unterschied zwischen den Gruppen

Kopfschmerz Kein Kopfschmerz Total

Koffein 17 51 68Koffeinfrei 9 55 64

Total 26 106 132

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In Worten ausgedrückt• Risikodifferenz 0.11• Die Intervention erhöhte das Kopfschmerzrisiko um 11

Prozentpunkte • 14 von 100 Leuten ohne Koffein bekamen Kopfschmerzen.

Mit Koffein bekamen 11 Leute mehr Kopfschmerzen.

Oder bei Risikoreduktion:• Risikodifferenz -0.11• Die Intervention verringerte das Kopfschmerzrisiko um 11

Prozentpunkte • 14 von 100 Leuten ohne Koffein bekamen Kopfschmerzen.

Mit Koffein bekamen 11 Leute weniger Kopfschmerzen.

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Jetzt sind Sie dran!

1. Berechnen Sie:• RR für den Effekt einer Behandlung auf die Wahrscheinlichkeit eines

Ereignisses• Odds ratio für den Effekt einer Behandlung auf die Odds eines

Ereignisses2. Drücken Sie das Ergebnis in Worten aus

Ereignis Kein Ereignis Total

Behandlung 2 8 10

Kontrolle 5 5 10

Total 7 13 20

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Lösung

• RR

• OR

4.05.02.0

10/510/2

25.0125.0

5/58/2

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Übersicht

• Wahrscheinlichkeit ausdrücken: Risiko und Odds• Effektmaße beim Vergleich von Gruppen• Auswahl eines Effektmaßes• Daten extrahieren für dichotome Endpunkte

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Auswahl des Effektmaßes

• Darstellung des Effekts• BenutzerIn muss das Ergebnis verstehen und anwenden

können• Konstantes Effektmaß unabhängig vom Basisrisiko• Anwendbarkeit auf verschiedene Populationen und

Settings• Mathematische Eigenschaften

Evtl. hat Ihre Review-Gruppe eine Richtlinie

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Darstellung

• OR ist schwer verständlich und wird oft fehlinterpretiert • RR ist einfacher zu verstehen, aber auch relativ• Kann eine sehr kleine oder sehr große Veränderung

bedeuten• RD ist am einfachsten zu verstehen• Absolutes Maß der eigentlichen Risikoveränderung• Einfach umzuwandeln in absolute Häufigkeiten oder NNT

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Konsistenz

• Ereignisraten variieren zwischen Studien innerhalb eines Reviews

• Studie über Meta-Analysen in der Cochrane Library:• RR und OR sind weniger variabel zwischen verschiedenen

Populationen• RD ist variabler, abhängig vom Basisrisiko

• Die LeserInnen werden die Ergebnisse auf ihre eigene Population anwenden, die sich ggf. unterscheidet

Source: Deeks JJ. Issues in the selection of a summary statistic for meta-analysis of clinical trials with binary outcomes. Statistics in Medicine 2002; 21:1575-1600

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Mathematische Eigenschaften

• Das Ereignis definieren• Gut oder schlecht, Vorhandensein oder Fehlen?• Legen Sie dies im Voraus fest• OR und RD werden durch Wahl nicht beeinflusst, RR ist

hiervon abhängig• Unbegrenzte Werte• OR ist das einzige unbegrenzte Effektmaß

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Zusammenfassung

OR RR RD

Darstellung

Konsistenz

Mathematik

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Übersicht

• Wahrscheinlichkeiten ausdrücken: Risiko und Odds• Effektmaße beim Vergleich von Gruppen• Auswahl eines Effektmaßes• Daten extrahieren für dichotome Endpunkte

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Datenextraktion

• Vier Zahlen sind nötig für Effektmaß und Varianz:

Kopfschmerz kein Kopfschmerz Total

Koffein 17 51 68

Koffeinfrei 9 55 64

Total 26 106 132

Versuchen Sie die konkrete Anzahl für jeden Endpunkt zu jedem Zeitpunkt zu

extrahieren

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Auch andere Datenformate können verwendet werden

• Prozentangaben• Anzahl der Ereignisse kann berechnet werden, wenn die

Stichprobengröße bekannt ist • Berechnetes Effektmaß der Studie (z.B. OR, RR)• Wenn die Ergebnisse für die Gruppen nicht einzeln

berichtet werden • Kann in die Meta-Analyse eingeschlossen werden durch

Nutzung der “Generic Inverse Variance Method”• Erfordert ein Maß der Varianz (z.B. SE, 95% CI)

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Was gehört ins Protokoll?

• Die Effektmaße, die für dichotome Daten verwendet werden sollen

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Fazit

• Risiken und Odds sind zwei Arten Wahrscheinlichkeit auszudrücken

• Risikoverhältnis (RR), odds ratio und Risikodifferenz vergleichen die Wahrscheinlichkeiten zweier Gruppen

• Um dichotome Daten zu nutzen, werden die Anzahl der Ereignisse und die Gesamtanzahl der TeilnehmerInnen in jeder Gruppe benötigt

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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 von Sally Hopewell, Phil Alderson, Jon Deeks, Deborah Caldwell,

Cochrane Statistical Methods Group & Australasian Cochrane Zentrums• 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)