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Einleitung und Fragestellung: Das Ziel bei der Durchführung von Meta-Analysen im Rahmen einer systematischen Übersicht ist es, möglichst alle relevanten Studien in geeigneter Weise zu berücksichtigen. Dabei stellt sich häufig das Problem, dass in den Publikationen nicht alle zur Durchführung einer Meta-Analyse notwendigen Angaben verfügbar sind. Dieser Beitrag beschreibt mögliche Methoden und Strategien zum Umgang mit fehlenden Daten in Meta-Analysen von Überlebenszeiten im Rahmen einer Nutzenbewertung.

Material und Methoden: Parmar et al. [1] und Williamson et al. [2] beschreiben Methoden, um Hazard Ratios (HR) und zugehörige Standardfehler (SE) aus vorhandenen Informationen zu extrahieren. Je nach verfügbaren Informationen lassen sich HR und SE berechnen oder unter dem Treffen von Annahmen (z.B. zum Zensierungsmechanismus) abschätzen. Grundsätzlich ist zu unterscheiden zwischen direkten Verfahren (HR und SE sind aus den vorhandenen Angaben direkt berechenbar) und indirekten Verfahren (HR und SE lassen sich aus den vorhandenen Angaben unter Annahmen und mit gewisser Ungenauigkeit abschätzen), welche die Extraktion des erforderlichen Effektmaßes HR mit zugehörigem SE mit unterschiedlich hoher Sicherheit ermöglichen. Verschiedene empirische Untersuchungen anhand von Beispieldaten und Simulationen haben gezeigt, dass die Methoden überwiegend eine gute Annäherung an die wahren Schätzwerte liefern [1], [3], [4], [5]. Tierney et al. [6] haben eine Excel-Tabelle basierend auf den von Parmar et al. [1] und Williamson et al. [2] beschriebenen Methoden entwickelt, mit der Effektschätzer (HR und zugehöriger SE) für die jeweiligen Situationen berechnet werden können. Die Datei ist frei über das Internet verfügbar [6].

Ergebnisse und Schlussfolgerungen: Die Adäquatheit des Einsatzes der beschriebenen Verfahren zum Umgang mit fehlenden Werten ist im Einzelfall kritisch zu prüfen. Die Verfahren basieren zum Teil auf Annahmen, deren Gültigkeit zu prüfen ist. Ein besonderes Problem liegt bei sich kreuzenden Überlebenskurven vor. In diesem Fall ist die Annahme proportionaler Hazards verletzt, und das (zeitunabhängige) HR ist kein geeignetes Maß für den Vergleich der Risiken zwischen den Behandlungsgruppen. Ein wichtiges Werkzeug zur Bewertung der Robustheit der Meta-Analysen auf Basis der extrahierten Effektschätzer sind Sensitivitätsanalysen. Diese können sowohl auf der Ebene der Einzelstudien als auch auf der Ebene der Meta-Analyse sinnvoll sein. Die abschließende Bewertung muss dann unter Einbeziehung aller verfügbaren Informationen und (Sensitivitäts-)Analysen erfolgen.