Analyse kontinuierlicher
Endpunkte
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Schritte eines Systematic Review
1. Fragestellung festlegen2. Auswahlkriterien definieren3. Methoden definieren4. Studien suchen5. Auswahlkriterien anwenden6. Daten extrahieren7. Bias-Risiko der Studien bewerten8. Ergebnisse analysieren und darstellen9. Ergebnisse interpretieren und Schlussfolgerungen ziehen10. Review optimieren und aktualisieren
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Reviewebene↓
Effektmaß
Studie A EffektmaßErgebnisse
EffektmaßErgebnisseStudie B
EffektmaßErgebnisseStudie C
EffektmaßErgebnisseStudie D
Studienebene↓
Quelle: Jo McKenzie & Miranda Cumpston
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Überblick
• Effektmaße für kontinuierliche Endpunkte• Daten extrahieren für kontinuierliche Endpunkte
Siehe Kapitel 7 & 9 im Handbuch
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Was sind kontinuierliche Endpunkte?• Können jeden Wert in einem definierten Bereich
annehmen• Intervalle bzw. Abstände zwischen Werten sind gleich
groß• Z.B.: Größe, Gewicht • Eine Person kann 178,35627 cm groß sein• Der Abstand von 1 auf 2 cm ist gleich groß wie von 171 auf
172 cm• Andere numerische Skalen werden auch oft als
kontinuierlich behandelt• Z.B.: Lebensqualität, Schmerz, Depression
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Kontinuierliche Endpunkte darstellen• Zwei Komponenten• Mittelwert• Maß der Variabilität
Reizbarkeits-Score Mittelwert SD N
Koffein 20 9.1 65
Koffeinfrei 33 8.6 67
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Standardabweichung (SD)
SD = 1
Teiln
ehm
erIn
nen
Werte
MW = 10
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SD = 3
Standarabweichung (SD)Te
ilneh
mer
Inne
n
Werte
MW = 10
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SD = 5
Standardabweichung (SD)Te
ilneh
mer
Inne
n
Werte
MW = 10
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Zwei Gruppen vergleichen
• Effektmaße• Mittelwertdifferenz (MD = mean difference)• Standardisierte Mittelwertdifferenz (SMD = standardised
mean difference) • alle Schätzer sind ungenau und sollten mit einem
Konfidenzintervall dargestellt werden
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Mittelwertdifferenz
• Wenn alle Studien die gleiche Messskala verwenden
• Mittelwertdifferenz= Mittelwert mit Intervention– Mittelwert mit Kontrollintervention
= 20 – 33= -13 Punkte
Ist die Mittelwertdifferenz = 0, gibt es keinen Unterschied zwischen den Gruppen
Reizbarkeits-Score Mittelwert SD N
Koffein 20 9.1 65
Koffeinfrei 33 8.6 67
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Interpretation der Mittelwertdifferenz
• Wie wird eine Differenz von -13 Punkten interpretiert?• Abhängig von:• Richtung der Skala• Definitionsbereich der Skala• Kleinstem relevanten Unterschied (mid)• positiver oder negativer Endpunkt
Höher = stärker gereizt0-50
5schlecht
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In Worten ausgedrückt• Mittelwertdifferenz -13• Im Durchschnitt hatten TeilnehmerInnen mit der
Intervention 13 Punkte weniger auf der Reizbarkeitsskala • Im Durchschnitt reduzierte die Intervention die Reizbarkeit
um 13 Punkte auf der Reizbarkeitsskala
Oder für eine Erhöhung:• Mittelwertdifferenz 13• Im Durchschnitt hatten TeilnehmerInnen mit der
Intervention 13 Punkte mehr auf der Reizbarkeitsskala• Im Durchschnitt erhöhte die Intervention die Reizbarkeit
um 13 Punkte auf der Reizbarkeitsskala
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Reviewebene↓
Effektmaß
Studie A Skala 1Ergebnisse
Skala 2ErgebnisseStudie B
Skala 1ErgebnisseStudie C
Skala 3ErgebnisseStudie D
Studienebene↓
Quelle: Jo McKenzie & Miranda Cumpston
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Standardisierte Mittelwertdifferenz
• Wenn unterschiedliche Skalen verwendet wurden, um den selben Endpunkt zu messen
• SMD standardisiert die Ergebnisse• Einheit: Standardabweichung• Korrigiert nicht die Richtung – muss ggf. mit -1 multipliziert
werdenSMD = Mittelwert mit Intervention – Mittelwert mit Kontrolle gepoolte Standardabweichung beider Gruppen
Ist die standardisierte Mittelwertdifferenz = 0, gibt es keinen Unterschied zwischen den Gruppen
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Standardisierte Mittelwertdifferenz interpretieren
Reizbarkeits-Score
Mittel-wert SD N Mittelwert-
differenz
Standardisierte Mittelwert-
differenz
Koffein 20 9.1 65-13 -1.5
Koffeinfrei 33 8.6 67
• Wie wird ein Wert von -1,5 interpretiert?• Vergleich mit verfügbaren Standardabweichungen
• Ist es wahrscheinlich, dass die Studie hohe oder geringe Variabilität aufweist?
• Schwer für LeserInnen zu interpretieren – Ergebnisse für Darstellung in eine gängige Skala konvertieren
• Interpretation analog zur Mittelwertdifferenz
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Normalverteilte Daten
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Daten mit schiefer Verteilung• Hinweise für eine schiefe Verteilung• Angabe als geometrisches Mittel, Median oder
Interquartilsbereiche • Große SD in Relation zum Mittelwert
• < 2 x SD zwischen Mittelwert und höchsten/niedrigsten möglichen Wert
• Umgang mit Daten mit schiefer Verteilung• Statistische Beratung sinnvoll • Ggf. kein Handlungsbedarf• Möglicherweise notwendig:
• Sensitivitätsanalysen ohne Studien mit schiefverteilten Daten• logarithmische Transformationen• andere Methoden
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Überblick
• Effektmaße für kontinuierliche Endpunkte• Daten extrahieren für kontinuierliche Endpunkte
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Datenextraktion
• Sechs Werte sind für Metaanalysen erforderlich
Mittelwert SD N
Intervention 20 9.1 65
Kontrolle 33 8.6 67
Versuchen Sie, die Anzahl der tatsächlichen Messungen für jeden Endpunkt, zu jedem
Messzeitpunkt zu extrahieren
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Post-Intervention vs Veränderung von Baseline
BaselineMW(SD)
BaselineMW(SD)
Interventionsgruppe
PostMW(SD)
PostMW(SD)
Veränderung MW(SD)
MD MD
Veränderung MW(SD)
Kontrollgruppe
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• Kann Präzision erhöhen oder verringern• Reduziert Variabilität zwischen Personen in einer Studie• Erhöht Fehler bei instabilen oder unpräzisen Messungen
• Regression (ANCOVA) besser geeignet um für Baseline-Unterschiede zu adjustieren
• Arbeiten Sie mit dem, was in Ihren eingeschlossenen Studien berichtet wird:• Sowohl post-Interventions-Werte als auch Veränderungswerte
können verwendet werden• Kombination möglich (nur bei MD, nicht bei SMD)• Falls möglich konsistent bleiben• Vermeiden Sie selektives Berichten von Endpunkten• Veränderungswerte erfordern SD der Veränderung
Veränderung gegenüber Baseline-Daten
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Andere Datenformate können auch verwendet werden
• Andere Kenngrößen als Mittelwert und SD • z.B. Standardfehler, Konfidenzintervall, P-Werte T-Wert, Median,
Interquartilsbereich• Kontaktieren Sie den Autor/die Autorin ,falls Unklarheiten
bestehen • Mittelwert und SD kann häufig berechnet oder geschätzt werden
• Gesamt-Effektschätzer• z.B. MD, ANCOVA, Verhältnis von Mittelwerten, Verhältnis von
geometrischen Mittelwerten• Können in Metaanalysen verwendet werden unter Verwendung
der generischen inversen Varianz Methode • Maß der Varianz notwendig (z.B. SE, 95% CI)
Siehe Kapitel 7.7.3 im Handbuch
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RevMan Calculator
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Was soll im Protokoll enthalten sein
• Effektmaß(e), die für kontinuierliche Daten verwendet werden
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Fazit• Mittelwertdifferenz und standardisierte
Mittelwertdifferenz vergleichen kontinuierliche Maße zwischen zwei Gruppen
• Für Analyse von kontinuierlichen Daten brauchen Sie Mittelwert und SD und die Anzahl der TeilnehmerInnen in jeder Gruppe
• Post-Interventions-Daten und Veränderungsdaten können in Ihrer Analyse kombiniert werden
• Die benötigten Werte können häufig aus berichteten Daten berechnet werden
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Quellen• Higgins JPT, Deeks JJ (editors). Chapter 7: Selecting studies and collecting data. In:
Higgins JPT, Green S (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions Version 5.1.0 [updated March 2011]. The Cochrane Collaboration, 2011. Available from www.cochrane-handbook.org.
• Deeks JJ, Higgins JPT, Altman DG (editors). Chapter 9: Analysing data and undertaking meta-analyses. In: Higgins JPT, Green S (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions Version 5.1.0 [updated March 2011]. The Cochrane Collaboration, 2011. Available from www.cochrane-handbook.org.
Danksagung• Zusammengestellt von Miranda Cumpston• Basierend auf Unterlagen des Australasian Cochrane Zentrums, des UK Cochrane
Zentrums und der Cochrane Statistical Methods Group.• Englische Version freigegeben vomCochrane Methods Board• Übersetzt in Kooperation zwischen dem Deutschen Cochrane Zentrum (Jörg
Meerpohl, Laura Cabrera, Patrick Oeller), der Österreichischen Cochrane Zweigstelle (Barbara Nußbaumer, Peter Mahlknecht, Isolde Sommer, Jörg Wipplinger) und Cochrane Schweiz (Erik von Elm, Theresa Bengough)