ELEMENTI DI META-ANALISI

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1 ELEMENTI DI META-ANALISI

2 L analisi dei dati Analisi diretta di dati raccolti Analisi di dati ragruppati

3 Obiettivo della meta-analisi Fonti di dati Effettuare analisi sui risultati di altre analisi Qualità della fonte Studi clinici randomizzati controllati Studi clinici non randomizzati Studi osservazionali

4 Obiettivo della meta-analisi Determinare una misura riassuntiva dell outcome oggetto dell analisi che tenga conto dei risultati ottenuti negli altri studi e della variabilità di ciascuno studio

5 Steps per la conduzione di uno studio di meta-analisi - 1 Individuazione dell obiettivo dello studio Individuazione della misura di outcome da metanalizzare Effettuare una ricerca ampia su tutti gli studi presenti in letteratura Selezionare da ogni studio la misura (odds ratio, rischio relativo, media e deviazione standard)

6 Steps per la conduzione di uno studio di meta-analisi - 2 Effettuare il controllo della selezione effettuata mediante il Funnel plot Effettuare la meta-analisi, scegliendo il metodo più opportuno in relazione alla misura selezionata Esporre i risultati

7 I bias nella metanalisi - 1 Selezione degli studi: Pubblicazione solo degli studi con risultati positivi Pubblicazione multipla da parte degli stessi autori Difficoltà a reperire pubblicazioni non internazionali o propensione ad eliminarle Inclusione di studi sulla base delle citazioni degli studi già selezionati La conoscenza approfondita dell oggetto degli studi può influenzare la selezione degli studi da includere o escludere

8 I bias nella metanalisi - 2 Disomogeneità delle variabili di outcome utilizzate nei differenti studi Ogni studio riporta molteplici outcome distorcendo il peso dello studio nell analisi Alcuni studi possono presentare confronti con più di due gruppi

9 Numerosità (casi+controlli) degli studi in metanalisi Funnel plot Odds Ratio

10 Quali metodi per quali misure Odds ratio Rischio relativo Metodo di Mantel-Haenszel Metodo di Peto Metodo di Dersimonian Differenza di proporzioni di successo tra due gruppi Metodo della differenza tra proporzioni generalizzata

11 Quali metodi per quali misure Medie (deviazione standard) Coefficiente di correlazione Metodo delle differenza tra medie con varianza pooled Valori di test di verifica delle ipotesi Valori di significatività Metodo di trasformazione Z dei valori di p significativo

12 Metodo di Mantel-Haenszel Metodo di Peto Metodo di Dersimonian Si determina un misura di rischio totale mettendo insieme i differenti valori di rischio che vengono pesati per la variabilità degli studi da cui provengono. Per applicare questi metodi è necessario disporre delle numerosità per gruppo e ricostruire una tabella 2x2 per ogni studio.

13 Met1 Met2 Totale Guariti a b a+b Non c d c+d Guariti Totale a+c b+d N Guariti Non guariti Totale Met 1 Met 2 Met 1 Met 2 Studio 1 a 1 b 1 c 1 d 1 N 1 Studio 2 a 2 b 2 c 2 d 2 N 2 Studio i a i b i c i d i N i Totale a b c d N

14 Metodo di Mantel-Haenszel Metodo di Peto Metodo di Dersimonian I tre metodi differiscono per (1): Assunzioni sulla selezione degli studi modello ad effetti fissi: si può ipotizzare che tutti gli studi presenti in letteratura su quell argomento sono presi in considerazione nell analisi modello ad effetti variabili: si può ipotizzare che gli studi selezionati per l analisi siano una selezione random di tutti gli studi presenti in letteratura

15 Metodo di Mantel-Haenszel Metodo di Peto Metodo di Dersimonian I tre metodi differiscono per (2): Tipologia di misura di rischio: RR, OR Metodologia con cui i vari OR vengono pesati :

16 Metodo di Mantel-Haenszel Metodo di Peto Metodo di Dersimonian MH: più appropriato in caso di determinazione di OR; il peso di ciascuno studio dipende dalla numerosità dello studio e dalle numerosità delle celle b e c. Peto: determina un ratio, preferibilmente un OR; il peso di ciascuno studio dipende dai valori attesi della cella a e dai totali marginali della tabella 2x2

17 Metodo generalizzato per: Differenza di proporzioni Differenza di rischi L applicazione di questi metodi è appropriata quando la misura di outcome è: una differenza di proporzioni una differenza tra tassi di incidenza

18 Metodo generalizzato per: Differenza di proporzioni Differenza di rischi Differiscono per ambito di applicazione: differenza tra proporzioni differenza tra tassi Si determina una differenza totale mettendo insieme i differenti valori di ciascuno studio. Il peso di ciascuno studio dipende dai totali marginali e dal totale generale

19 Differenza tra medie Si determina una differenza totale mettendo insieme le differenze ottenute pesate per la varianza degli studi da cui provengono. L applicazione di questi metodi è appropriata quando la misura di outcome è una differenza tra medie di variabili quantitative su scale omogenee su scale non omogenee I due metodi differiscono per il diverso metodo di peso della variabilità pooled.

20 Differenza tra medie - 1 trattamento1 trattamento2 n media ds n media ds studio 1 n 1 m 11 ds 11 n 1 m 12 ds 12 studio 2 n 2 m 21 ds 21 n 2 m 22 ds 22 studio i n i m i1 ds i1 n i m i2 ds i2 totale n m.1 ds.1 n m.2 ds.2 Effetto i = m.1 -m.2 Peso i = 1/[(ds i1 /n i1 )+(ds i2 /n i2 )] Effetto s = [Somma(peso i *effetto i )] / somma peso i

21 Differenza tra medie - 2 Effetto s = [Somma(peso i *effetto i )] / somma peso i Effetto i = (m.1 -m.2 ) / ds pooled Peso i dipende dalla numerosità di ogni strato e dall effetto i in ogni strato

22 Risultati 1 Id studio nstap ncnv or esito ,000 eq ,495 fav ,000 fav ,368 fav ,202 fav ,541 contr ,413 fav ,018 fav ,057 contr ,000 contr Summary Or =0.32 CI95% 0,14-1,31 Né favorevole né contraria!!! MA

23 Risultati 2 Study5 OR and 95% CI Study6 OR and 95% CI Study4 OR and 95% CI Study3 OR and 95% CI Study2 OR and 95% CI Study1 OR and 95% CI Total OR and 95% CI 0,000 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000