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62. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

17.09. - 21.09.2017, Oldenburg

Robust extrapolation in evidence synthesis

Meeting Abstract

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  • Christian Röver - Universitätsmedizin Göttingen, Göttingen, Deutschland

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 62. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Oldenburg, 17.-21.09.2017. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2017. DocAbstr. 182

doi: 10.3205/17gmds043, urn:nbn:de:0183-17gmds0436

Veröffentlicht: 29. August 2017

© 2017 Röver.
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Gliederung

Text

When data are sparse, extrapolation is a promising approach to utilizing related external information in an analysis [1]. On the technical side, an obvious way of considering external evidence is via the use of informative prior distributions. Care must however be taken to avoid overconfidence in results derived from "naive" pooling, and the possibility of a prior-data conflict should be anticipated.In the context of meta-analysis, one is quite commonly faced with a small number of studies, while potentially relevant and useful additional information may also be available. We describe a simple extrapolation strategy based on heavy-tailed mixture priors [2] for effect estimation in a meta-analysis. The model setup is easily interpretable and leads to robust inference. We illustrate the method using examples of extrapolation from adults to children, and utilizing the "bayesmeta" R package [3].

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.


References

1.
European Medicines Agency (EMA). Reflection paper on extrapolation of efficacy and safety in pediatric medicine development. April 2016. EMA/199678/2016.
2.
Schmidli H, Gsteiger S, Roychoudhuri S, O'Hagan A, Spiegelhalter D, Neuenschwander B. Robust meta-analytic-predictive priors in clinical trials with historical control information. Biometrics. 2014;70(4):1023-1032.
3.
bayesmeta: Bayesian Random-Effects Meta-Analysis. http://cran.r-project.org/package=bayesmeta Externer Link