Meta-Analyse der Inzidenz seltener Ereignisse

Dies ist ein Überblick über Methoden zur Meta-Analyse der Inzidenz seltener Ereignisse unter Verwendung von Zusammenfassungsdaten. Er wird motiviert und veranschaulicht durch den Datensatz, der in einer veröffentlichten Analyse zur kardialen Sicherheit in Rosiglitazon-Studien verwendet wurde. Diese Übersicht vergleicht verfügbare Methoden für binäre Daten und betrachtet Risiko-Differenz, relatives Risiko und Odds-Ratio-Skalen, feste Effekte und Zufallseffekte Modelle sowie frequentistische und bayesische Ansätze. Besondere Probleme in diesem Datensatz sind niedrige Inzidenzraten, das Auftreten von Studien ohne Ereignisse unter einer oder allen Behandlungen und Diskrepanzen zwischen den Ergebnissen, die mit unterschiedlichen statistischen Methoden erzielt wurden. Die gängige Methode, einen Korrekturfaktor zur Behandlung von Nullwerten hinzuzufügen, kann Verzerrungen einführen, wenn die Inzidenz von Ereignissen gering ist, wie in diesem Fall. Alternative Analysen auf der Log-Odds-Skala zeigen ähnliche Ergebnisse, aber die Wahl zwischen ihnen ist weniger wichtig als die potenziellen Verzerrungsquellen in jeder Meta-Analyse, die aus den Einschränkungen des zugrunde liegenden Datensatzes entstehen. Es ist wichtig, die Ergebnisse sorgfältig zu präsentieren, einschließlich numerischer und grafischer Zusammenfassungen auf der natürlichen Risikoskala, wenn die Analyse auf einer statistisch angemessenen Skala wie Log-Odds erfolgt: Die Inzidenzraten sollten ein geschätztes Verhältnis (von Odds oder Risiko) begleiten, um die Analyse in den richtigen Kontext zu setzen. Über die statistischen Methoden hinaus, die den Schwerpunkt dieses Papiers bilden, hebt dieser Datensatz die Bedeutung des Verständnisses der Einschränkungen der zu kombinierenden Daten hervor. Da der Rosiglitazon-Datensatz klinisch heterogene Studien mit niedrigen Ereignisraten enthält, die nicht entworfen oder beabsichtigt wurden, um kardiovaskuläre Ergebnisse zu bewerten, sollten die Ergebnisse jeder Meta-Analyse solcher Studien als hypothesengenerierend betrachtet werden.