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Vergleich verschiedener Methoden zum Anpassen eines marginalen Modells zur Schätzung der Effekte unterschiedlicher Einflussgrößen auf die ineffektive Inhalation bei Pulverinhalatoren
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Autoren
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Jens Dreyhaupt
- Institut für Biometrie, Ulm
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Siegfried Wieshammer
- Pneumologisch-Thoraxchirurgisches Zentrum, Klinikum Offenburg, Offenburg
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Christina Ring
- Institut für Biometrie, Ulm
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Rainer Muche
- Institut für Biometrie, Ulm
| Veröffentlicht: | 2. September 2009 |
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Gliederung
Text
Einleitung und Hintergrund: Pulverinhalatoren werden häufig fehlerhaft angewendet, was zu einer ineffektiven Inhalation führt. Wesentlichen Einfluss auf das Auftreten einer ineffektiven Inhalation haben Lebensalter, Art des Inhalators, Schweregrad der Obstruktion und Schulung im Umgang mit dem Inhalator, die im Ergebnis einer vorhergehenden Arbeit identifiziert wurden [1].
Das Ziel dieser Arbeit bestand in der Quantifizierung der Effekte der genannten Einflussgrößen auf die Zielgröße ineffektive Inhalation (ja/nein) auf Populationsebene (Angabe populationsbezogener odds ratios). Hierfür sind bei Vorliegen von Mehrfachbeobachtungen marginale Modelle geeignet. In der Präsentation werden verschiedene Methoden zum Anpassen solcher Modelle an die Daten der vorliegenden Studie diskutiert und verglichen.
Material und Methoden: Grundlage ist eine Beobachtungsstudie an 224 Ambulanzpatienten, die insgesamt 249 Inhalatoren verwendet haben. Am Pneumologisch-Thoraxchirurgischen Zentrum, Klinikum Offenburg, wurden klinische Untersuchungen durchgeführt sowie potentielle prognostische Faktoren erhoben. Zur Beurteilung der ineffektiven Inhalation mussten die Patienten für jeden genutzten Inhalatortyp einen Inhalationsvorgang demonstrieren.
Für die Quantifizierung der o. g. Einflussgrößen auf das Auftreten einer ineffektiven Inhalation wurden die Methoden
- GEE
- Marginalisierung des gemischten Modells durch Bootstrap Simulation
- Bootstrap Simulation für das logistische Regressionsmodell
vergleichend untersucht.
Die Einflussgrößen sind bei jeder Methode identisch:
- Lebensalter (patientenbezogen; Jahre),
- Schweregrad der Obstruktion (patientenbezogen; 4 Schweregrade),
- Inhalatortyp (Inhalator bezogen 4 verschiedene Typen),
- Schulung im Umgang mit dem Inhalator (Inhalator bezogen, ja/nein).
Für ein Modellfit sind die SAS- Prozeduren genmod, glimmix und logistic verwendet worden (SAS-Version 9.1).
Ergebnisse: Alle genannten Verfahren sind für das Anpassen eines marginalen Modells geeignet. Wir geben einen Vergleich der Ergebnisse der genannten Modellansätze.
Diskussion/Schlussfolgerung: Im Vergleich zu den beiden Bootstrap Anwendungen ist das GEE Verfahren schneller und weniger aufwendig auszuführen und somit zweckmäßiger z.B. für das schnelle Anpassen von Modellen mit unterschiedlichen Einflussgrößen.
