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MAINZ//2011: 56. GMDS-Jahrestagung und 6. DGEpi-Jahrestagung

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V.
Deutsche Gesellschaft für Epidemiologie e. V.

26. - 29.09.2011 in Mainz

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Metaanalyse mit adjustierten Vergleichen heterogener Endpunkte – optimale Beurteilung einer neuen Therapie gegenüber publizierten Vergleichsdaten konventioneller Alternativen

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  • Dietmar Böthig - MHH, Hannover
  • Thomas Breymann - MHH, Hannover
  • Armin Koch - MHH, Hannover
  • Samir Sarikouch - MHH, Hannover
  • Hartmut Hecker - MHH, Hannover

Mainz//2011. 56. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 6. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi). Mainz, 26.-29.09.2011. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2011. Doc11gmds064

doi: 10.3205/11gmds064, urn:nbn:de:0183-11gmds0641

Published: September 20, 2011

© 2011 Böthig et al.
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Hintergrund: Gelegentlich löst eine neue Therapie (NT) nahtlos die konventionelle Alternative (KA) ab, so daß keine Randomisierung vollzogen wird. Bei Studienende liegen dann die Rohdaten der NT und Literaturberichte über Ergebnisse der KA vor. Im Folgenden wird eine Methode beschrieben, die versucht, die vorhandenen Informationen bestmöglich zu nutzen.

Material und Methoden: Datengrundlage sind Verlaufsergebnisse nach Implantation neuartiger klappentragender Pulmonalarterienersätze von 162 Patienten nach 6 Jahren sowie 27 Veröffentlichungen über eine KA. Letztere sind bezüglich Patientengruppe, Beobachtungszeit, Outcomekriterien und Behandlungsära sehr verschieden. Zunächst wird jeder Endpunkt einer KA-Arbeit in der NT-Gruppe nachmodelliert. Dann werden Patienten, deren Alter, Diagnosen oder Anamnese nicht zur KA passen, gefiltert. Sind Mediane oder vergleichbare Verteilungsmaße der KA angegeben, kann die NT-Gruppe entsprechend der Verteilung dieser Parameter weiter gesplittet und analog gewichtet werden. Der Berechnung der 5-Jahres-Ereignisfreiheitsraten jeder Subgruppe folgt ihre Zusammenfassung und die Ermittlung des Konfidenzintervalls. Falls bei KA keines angegeben ist, wird es nach Gehan berechnet.

Ergebnisse: Die Subgruppenanalyse ergibt eine Reihe von Vergleichen von Ereignisfreiheitsraten recht unterschiedlicher Ereignisse. Diese lassen sich gruppieren und nach Korrektur für wiederholte Datenverwendung zu Metaanalyseschätzern zusammenfassen. Man erhält so bestmöglich adjustierte Vergleiche zu verschiedenen Endpunkten, kann die Summe der Vergleiche nach interessierenden Subgruppen (Alter, Ära, Diagnosen...) aufsplitten; selbst Untergruppen der KA können über den Vergleich mit der NT indirekt miteinander vergleichen werden.

Diskussion: Multiple adjustierte Vergleiche sind aufwendig zu berechnen, erlauben aber wesentlich berechtigtere Schlußfolgerungen als Globalvergleiche heterogener Patientengruppen, wenn eine neue Therapie exklusiv angewendet wurde und mit Literatuergebnissen konventioneller Alternativen verglichen werden soll.