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Sensitivitätsanalysen zur Abschätzung von Verzerrungen durch LOCF in systematischen Übersichten
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Veröffentlicht: | 27. August 2013 |
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Einleitung und Fragestellung: Fehlende Werte können bei der Berechnung von Effektschätzern in klinischen Studien zu Verzerrungen führen, die insbesondere bei hohen Anteilen fehlender Beobachtungen ein bedeutsames Ausmaß erreichen können (vgl. z. B. [1]). Ein häufig gewähltes und einfaches Ersetzungsverfahren ist last observation carried forward (LOCF), das jedoch nur in seltenen Fällen als adäquat anzusehen ist (vgl. z. B. [2]). Die Effektschätzer aus einzelnen Studien oder Meta-Analysen, in denen LOCF-Ergebnisse einbezogen werden, können dementsprechend verzerrt sein. In diesem Beitrag werden Sensitivitätsanalysen vorgestellt, um das mögliche Ausmaß solcher Verzerrungen abzuschätzen.
Material und Methoden: Aus einer randomisierten kontrollierten Studie (RCT) liegen aggregierte Daten zu einem Endpunkt vor, für den in beiden Versuchsarmen zu Studienende Verbesserungen aufgetreten sind. In einem der beiden Arme kam es außerdem häufig zu vorzeitigem Studienabbruch, in welchem Fall die Beobachtungen der betreffenden Patienten als LOCF fortgeschrieben wurden. Für verschiedene Annahmen zur Änderung der Endpunkte während des unbeobachteten Folgezeitraums werden die resultierenden Effektschätzer berechnet und mit den Resultaten der ursprünglichen Analyse verglichen. Als Beispiel dienen Daten aus Wirksamkeitsstudien von Biologika bei Patienten mit rheumatoider Arthritis (IQWiG-Auftrag A10-01, [3]).
Ergebnisse: In Abhängigkeit der beobachteten Effektgröße und der Anzahl der durch LOCF ersetzten Beobachtungen weichen die Ergebnisse aus den vorgestellten Sensitivitätsanalysen teilweise relevant von den ursprünglich berichteten ab, die daher nicht als verlässlich angesehen werden können.
Diskussion: Mit Hilfe der vorgeschlagenen Sensitivitätsanalysen kann das mögliche Ausmaß der Verzerrung auf Einzelstudien- und Meta-Ebene eingeschätzt werden kann. Die Analysen können für eine konservative Schätzung des interessierenden Effekts eingesetzt werden.
Literatur
- 1.
- European Medicines Agency. Guideline on Missing data in randomised controlled trials. London: EMA; 2010. EMA/CPMP/EWP/1776/99 Rev. 1
- 2.
- Molenberghs G, Kenward MG. Missing Data in Clinical Studies. Chichester: Wiley; 2007.
- 3.
- Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen. Biotechnologisch hergestellte Arzneimittel in der Zweitlinientherapie bei der rheumatoiden Arthritis, Vorbericht. Köln: IQWIG; 2012. https://www.iqwig.de/a10-01-biotechnologisch-hergestellte-arzneimittel.986.html?tid=1280