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28. Internationaler Kongress der Deutschen Ophthalmochirurgen (DOC)

11.06. - 13.06.2015, Leipzig

Meta-Analyse zur erwartbaren drop out-Rate: Optimierung der statistischen Fallzahlplanung in Randomisierten Klinischen Studien zur Versorgung von Patienten mit Alters-abhängiger Makula-Degeneration (K)

Meeting Abstract

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  • Stephanie Knippschild - Universität Witten/Herdecke, Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Witten
  • Christine Baulig - Universität Witten/Herdecke, Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Witten
  • Frank Krummenauer - Universität Witten/Herdecke, Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Witten

28. Internationaler Kongress der Deutschen Ophthalmochirurgen. Leipzig, 11.-13.06.2015. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2015. DocWK 4.1

doi: 10.3205/15doc116, urn:nbn:de:0183-15doc1160

Veröffentlicht: 9. Juni 2015

© 2015 Knippschild et al.
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Gliederung

Text

Fragestellung: Eine realistische Fallzahlplanung bildet die Grundlage für Klinische Studien, um statistisch signifikante Ergebnisse erhalten zu können. Dies erfordert u.a. die konkrete Benennung der zu erwartenden drop out-Rate zur Erhöhung der zur Auswertung mindestens notwendigen Netto-Fallzahl. Diese Rate ist jedoch zum Zeitpunkt der Studienplanung schwer absehbar und wird meist durch Analogie-Schluss zu anderen Studien „erahnt“. Deren Unter- und Überschätzung und damit die der Gesamt-Patientenzahl kann jedoch zu ethisch und ökonomisch invaliden Studiendesigns führen. Ziel dieser Untersuchung war daher die Schätzung der zu erwartenden drop out-Rate in Klinischen Studien zur Versorgung von Patienten mit Alters-abhängiger Makula-Degeneration auf Basis publizierter RCTs, um diese als Basis einer optimierten statistischen Fallzahlplanung für künftige Studien bereit zu stellen.

Methoden: Es wurde eine Meta-Analyse mittels vollerhebender Literaturrecherche durchgeführt: Aus sämtlichen RCT-Publikationen des Zeitraums 2002–2012 in sechs fach-spezifischen Zeitschriften des angloamerikanischen Sprachraums mit peer review-System (Impact-Faktor zwischen 2,3 und 6,2) wurden die berichteten drop out-Raten 12 und 24 Monate nach Studieneinschluss dokumentiert. Als Einschlusskriterien für die Meta-Analyse wurden eine Mindest-Studiendauer von 12 Monaten gefordert sowie ein aktiv oder passiv (Placebo-) kontrolliertes randomisiertes Studiendesign. Daraus wurden die „meta drop out-Raten“ nach 12 und 24 Monaten nebst 95%-Konfidenzintervallen bestimmt.

Ergebnisse: Von 1062 gesichteten Volltexten des Publikationszeitraums wurden 41 den Einschlusskriterien der Meta-Analyse entsprechende Studienberichte (Ergebnisse von 15.381 Patienten zusammenfassend) in die Meta-Schätzung der einjährigen drop out-Rate eingebracht; diese ergab sich zu 9% (95%-Konfidenzintervall 6%–11%). Zur Schätzung der zweijährigen drop out-Rate konnten ferner 19 Studienberichte (Ergebnisse von 6.868 Patienten zusammenfassend) eingebracht werden; diese ergab sich zu 17% (95%-Konfidenzintervall 13%–22%).

Schlussfolgerung: Die Ergebnisse dieser Meta-Analyse zeigen, dass drop out-Raten bei Planung Klinischer Studien zur Versorgung von AMD-Patienten nicht selten zu hoch angesetzt werden: Im üblichen einjährigen Nachbeobachtungs-Zeitraum kann von einer zu erwartenden drop out-Rate von maximal 10% ausgegangen werden.