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Die Bewertung potentieller Confounder bei der Bland-Altman-Analyse
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Veröffentlicht: | 6. September 2007 |
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Einleitung: Die Methode nach Bland und Altman wird häufig in der medizinischen Forschung angewandt, um die Messgenauigkeit und Präzision einer neu entwickelten diagnostischen Methode zu beurteilen. Die Analyse nach Bland und Altman ermöglicht jedoch nicht die Berücksichtigung eventuell vorhandener Störgrößen, die den Vergleich der neuen Methode mit einem Goldstandard beeinflussen könnten.
Material und Methoden: Die klassische Bland-Altman-Methode basiert auf einem Regressionsmodell, in dem der Zusammenhang zwischen den Mittelwerten und den Differenzen der Messwerte, die aus den beiden Methoden resultieren, beschrieben wird. Wir haben dieses Modell zu einem multiplen Modell erweitert, indem wir weitere Parameter, die die Messgenauigkeit und Präzision eventuell beeinträchtigen, involviert haben. Die erweiterte Methode wird anhand eines klinischen Beispieldatensatzes illustriert, wobei der Formel von Cockroft und Gault zur Bestimmung der Nierenfunktion mit dem Goldstandard Inulin-Clearance verglichen wird. Als mögliche Confounder wurden das Geschlecht und Alter der Patienten sowie die Diagnose „Diabetes“.
Ergebnisse: Es zeigte sich, dass die Differenz der beiden Messmethoden signifikant abhängt vom Mittelwert (p < 0,0001), vom Alter der Patienten (p = 0,0004) und von deren Diabetes-Status (p = 0,0291). Das Geschlecht der Patienten hat keinen signifikanten Einfluss. Mit steigendem Alter nimmt die Messgenauigkeit ab; bei Diabetikern ist die niedriger als bei Nicht-Diabetikern.
Schlussfolgerungen: Mit einem multiplen Regressionsmodell basierend auf der Methode von Bland und Altman können Störfaktoren identifiziert und die Präzision und Messgenauigkeit einer diagnostischen Methode in Abhängigkeit dieser Faktoren effizienter beurteilt werden.