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23. Jahrestagung des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin e. V.

Deutsches Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e. V.

01. - 03.09.2022, Lübeck

Die Risk-of-Bias-Bewertung von Conjoint-Analysen

Meeting Abstract

  • Melanie Brinkmann - Medizinische Hochschule Hannover, Institut für Epidemiologie, Sozialmedizin und Gesundheitssystemforschung, Hannover, Deutschland
  • Lara Marleen Fricke - Medizinische Hochschule Hannover, Institut für Epidemiologie, Sozialmedizin und Gesundheitssystemforschung, Hannover, Deutschland
  • Leonie Diedrich - Medizinische Hochschule Hannover, Institut für Epidemiologie, Sozialmedizin und Gesundheitssystemforschung, Hannover, Deutschland
  • Christian Krauth - Medizinische Hochschule Hannover, Institut für Epidemiologie, Sozialmedizin und Gesundheitssystemforschung, Hannover, Deutschland
  • Maren Dreier - Medizinische Hochschule Hannover, Institut für Epidemiologie, Sozialmedizin und Gesundheitssystemforschung, Hannover, Deutschland

Evidenzbasierte Medizin für eine bedarfsgerechte Gesundheitsversorgung. 23. Jahrestagung des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin. Lübeck, 01.-03.09.2022. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2022. Doc22ebmVS-9-03

doi: 10.3205/22ebm054, urn:nbn:de:0183-22ebm0547

Veröffentlicht: 30. August 2022

© 2022 Brinkmann et al.
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Gliederung

Text

Hintergrund/Fragestellung: Die Bewertung des Verzerrungspotenzials von Primärstudien ist immanenter Bestandteil von systematischen Übersichtsarbeiten. Für Studien zur Bestimmung der relativen Wichtigkeit von Endpunkten gibt es Empfehlungen der GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation) Arbeitsgruppe [1]. Ziel war es, das Risiko für Bias (RoB) in Conjoint-Analysen (CA) zu bewerten.

Methoden: Durchführung einer systematischen Literaturrecherche (zuletzt in 09/2020) in PubMed, Embase, Web of Science, Biomedical Reference Collection: Corporate Edition, LIVIVO und PsycINFO. Eingeschlossen wurden englischsprachige, seit 01/2000 veröffentlichte CA (Discrete-Choice-Experimente (DCEs), Rating-/Ranking-CA) zu Präferenzen der Allgemeinbevölkerung für Stuhltest, Sigmoidoskopie und/oder Koloskopie. Die auf GRADE basierende RoB-Bewertung [1] beinhaltet die 4 Subdomänen Auswahl von Studienteilnehmenden, Vollständigkeit der Daten, Messinstrumente und Datenanalyse, die gemäß ISPOR (International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research) Empfehlungen für CA modifiziert und spezifiziert wurden [2], [3]. Die RoB-Bewertung wurde von 2 Reviewern unabhängig voneinander durchgeführt und bei Uneinigkeit im Studienteam konsentiert.

Ergebnisse: Von 22 eingeschlossenen Studien (20 DCEs, 2 Rating-/Ranking-CA) wurde das Gesamtrisiko für Bias in 21 Studien als schwerwiegend oder kritisch und in 1 Studie als moderat bewertet. Gründe für ein schwerwiegendes oder kritisches RoB waren 1) keine Zufallsstichprobe (n=14, Auswahl von Studienteilnehmenden), 2) geringe Responseraten und/oder fehlende Non-Responder-Analysen (n=15, Vollständigkeit der Daten) und 3) eine unzureichende Berücksichtigung von Präferenzheterogenität (n=9, Datenanalyse). Ein schwerwiegendes oder kritisches RoB beim 4) Messinstrument (n=11) lag vor, weil das Instrument nicht angemessen eingesetzt wurde (n=1), die Identifikation und Auswahl der Attribute und Level nicht evidenzbasiert und begründet vorgenommen und die Aufgabenstellung unzureichend erläutert wurde (n=7) und das Verständnis des Instrumentes nicht oder nur anteilig getestet wurde (n=9).

Schlussfolgerung: Zukünftige CA sollten Zufallsstichproben, höhere Anstrengungen zur Erreichung angemessener Antwortquoten, Non-Responder-Analysen und die ISPOR Empfehlungen zur Anwendung von CA im Gesundheitswesen stärker berücksichtigen.

Interessenkonflikte: Die Autoren erklären, dass sie Forschungsgelder aus dem Innovationsfonds des Gemeinsamen Bundesausschusses erhalten haben.


Literatur

1.
Zhang Y, Alonso-Coello P, Guyatt GH, Yepes-Nunez JJ, Akl EA, Hazlewood G, et al. GRADE Guidelines: 19. Assessing the certainty of evidence in the importance of outcomes or values and preferences-Risk of bias and indirectness. J Clin Epidemiol. 2019;111:94-104. DOI: 10.1016/j.jclinepi.2018.01.013 Externer Link
2.
Bridges JFP, Hauber AB, Marshall D, Lloyd A, Prosser LA, Regier DA, et al. Conjoint analysis applications in health-a checklist: a report of the ISPOR Good Research Practices for Conjoint Analysis Task Force. Value Health. 2011;14:403-13. DOI: 10.1016/j.jval.2010.11.013 Externer Link
3.
Hauber AB, González JM, Groothuis-Oudshoorn CGM, Prior T, Marshall DA, Cunningham C, et al. Statistical methods for the analysis of discrete choice experiments: a report of the ISPOR Conjoint Analysis Good Research Practices Task Force. Value Health. 2016;19:300-15. DOI: 10.1016/j.jval.2016.04.004 Externer Link