Titelaufnahme

Titel
Influence of Different Time Points of Mortality Ascertainment on Pooled Effect Estimates in Meta-Analyses of Critical Care Trials / submitted by Dominik Roth
VerfasserRoth, Dominik
Begutachter / BegutachterinHerkner, Harald
Erschienen2015
UmfangXII, 216 S. : graph. Darst.
HochschulschriftWien, Med. Univ., Diss., 2015
Anmerkung
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Zsfassung in dt. Sprache
SpracheEnglisch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Intensivmedizin / Metaanalyse / Mortalität / Medizinische Statistik / Cochrane
Schlagwörter (EN)Intensive care medicine / Critical care medicine / Mortality / Medical Statistics / Cochrane
URNurn:nbn:at:at-ubmuw:1-3223 Persistent Identifier (URN)
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Influence of Different Time Points of Mortality Ascertainment on Pooled Effect Estimates in Meta-Analyses of Critical Care Trials [7.26 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

HINTERGRUND: Intensivmedizinische Studien messen Mortalitätseffekte zu sehr unterschiedlichen Zeitpunkten. Außerdem wird Mortalität sehr oft als rein binäres Outcome, nicht im Sinne einer Ereigniszeitanalyse, angegeben. Dies erschwert die Durchführung von Meta-Analysen, da unklar ist, ob solche von Studien zu unterschiedlichen Zeitpunkten gemessenen Effekte gepoolt werden können. Voraussetzung dafür wäre, dass die Mortalitätseffekte über die Zeit konstant bleiben, was insbesondere bei intensivmedizinischen Studien nicht der Fall sein muss. Werden jedoch Meta-Analysen auf einzelne, vordefinierte Zeitpunkte beschränkt, reduziert dies die Fallzahl, und konterkariert somit die Entscheidende Stärke der Metaanalyse. ZIEL UND METHODEN: In vier Schritten wird versucht 1.) die gegenwärtige Praxis von Mortalitätsdefinitionen anhand eines repräsentativen Sample von intensivmedizinischen Studien zu beschreiben; 2.) den Einfluss verschiedener Mortalitätsdefinitionen auf gepoolte Effektgrößenschätzer zu simulieren; 3.) diesen Einfluss in der Gesamtheit aller publizierten Cochrane-Metaanalysen im Gebiet der Intensivmedizin zu messen; und 4.) mögliche Studiencharacteristika, die einen solche Effekt beeinflussen könnten, zu identifizieren. ERGEBNISSE: In 106 einzelnen Studien an 63.713 Patienten wurden insgesamt 24 unterschiedliche Mortalitätsdefinitionen verwendet. Multilevel- und Meta-Regressionsmodelle zeigten keinen Einfluss der Messzeitpunkte auf die gepoolten Effektgrößenschätzer. In einem Simulationsmodell mit insgesamt 25.200 Einzelstudien zeigte sich kein Effekt verschiedener Poolingmethoden auf die gepoolten Effektgrößen. Es zeigte sich jedoch, dass Methoden, die die Zahl der verfügbaren Studien beschränkten, die Genauigkeit und die die wahrscheinlichkeit signifikanter Resultate der Metaanalysen reduzierten. Die Neuberechnung aller 80 publizierten Cochrane-Reviews zum Thema Intensivmedizin mittels 4 verschiedener Poolingmethoden bestätigte diese Ergebnisse, und zeigten kein Confounding durch spezielle Charakteristika intensivmedizinischer Studien. ZUSAMMENFASSUNG: Im Gegensatz zur bislang häufig beobachteten Praxis sollten intensivmedizinische Metaanalysen alle verfügbaren Mortalitätsdaten verwenden.

Zusammenfassung (Englisch)

BACKGROUND: Critical care trials report mortality at different, sometimes arbitrarily defined time-points. In addition to that, meta-analysts are often limited to 2x2 tables reporting mortality as dichotomous outcomes. There is an on-going debate among methodologists whether it is appropriate to pool mortality estimates from trials that used mortality outcomes ascertained at different time-points. If the relative effects vary over time, which might especially be the case in critical care, standard pooling would not be appropriate. However, limiting meta-analysis to only specific time-points, or performing separate analyses, would lead to lower sample size and thus lower precision, therefore thwarting the motives and reducing one of the main strengths of meta-analyses. AIM AND METHODS: In a four step approach, we aimed to 1.) describe the current practice of mortality definitions from a representative sample of studies; 2.) simulate the influence of mortality time points on pooled effect estimates; 3.) analyze the influence of mortality time points on pooled effect estimates in actual meta-analyses; and 4.) identify characteristics of meta-analyses which could modify such effects. RESULTS: By analyzing 106 studies on 63,713 patients, a total of 24 different kinds of reported time points were identified. Multilevel mixed effects linear regression and meta-regression showed no influence of time-points on pooled effect estimates. By simulating a total of 25,200 studies with varying characteristics, no effect of different pooling methods was found on point estimates. Using methods limiting the number of eligible studies, however, decreased precision and the likelihood of significant pooled results. By recalculating all 80 Cochrane meta-analyses in the field of critical care using 4 different methods each, these findings were confirmed, and no relevant confounding or interaction by critical care-specific study-characteristics was found. SUMMARY: In contrast to frequently observed practice, our findings advocate the use of all available mortality data. We furthermore provide practicioners of meta-analysis with a graphical tool to predict whether a certain method of pooling would change their findings, based on anticipated magnitude and precision of effect estimates.