Advertisement

GRADE-Leitlinien: 17. Beurteilung des Bias-Risikos durch fehlende Endpunkt-Daten im Evidenzkörper

  • Gero Langer
    Correspondence
    Korrespondenzadresse. PD Dr. Gero Langer, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg. Medizinische Fakultät, Institut für Gesundheits- und Pflegewissenschaft, Magdeburger Straße 8, 06112 Halle (Saale), Deutschland.
    Affiliations
    Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Medizinische Fakultät, Institut für Gesundheits- und Pflegewissenschaft, Halle (Saale), Deutschland
    Search for articles by this author
  • Gerald Gartlehner
    Affiliations
    Department für Evidenzbasierte Medizin und Evaluation, Donau-Universität Krems, Krems, Österreich
    Search for articles by this author
  • Lukas Schwingshackl
    Affiliations
    Institut für Evidenz in der Medizin, Universitätsklinikum und Medizinische Fakultät, Universität Freiburg, Freiburg, Deutschland

    Cochrane Deutschland, Cochrane Deutschland Stiftung, 79110 Freiburg, Deutschland
    Search for articles by this author
  • Ingrid Töws
    Affiliations
    Institut für Evidenz in der Medizin, Universitätsklinikum und Medizinische Fakultät, Universität Freiburg, Freiburg, Deutschland
    Search for articles by this author
  • Joerg J. Meerpohl
    Affiliations
    Institut für Evidenz in der Medizin, Universitätsklinikum und Medizinische Fakultät, Universität Freiburg, Freiburg, Deutschland

    Cochrane Deutschland, Cochrane Deutschland Stiftung, 79110 Freiburg, Deutschland
    Search for articles by this author
Published:February 28, 2020DOI:https://doi.org/10.1016/j.zefq.2019.11.004

      Zusammenfassung

      Ziel

      Bereitstellung eines GRADE-Leitfadens für die Bewertung des Bias-Risikos eines Evidenzkörpers, wenn in systematischen Übersichtsarbeiten Daten von dichotomen und kontinuierlichen Endpunkten fehlen.

      Studiendesign und -setting

      Systematische Bestandsaufnahme der publizierten methodologischen Forschung, iterative Diskussionen, Erprobung in systematischen Übersichtsarbeiten sowie Feedback der GRADE-Arbeitsgruppe.

      Ergebnisse

      Der methodische Zugang beginnt mit einer primären Meta-Analyse unter Verwendung einer Analyse der vollständigen Fälle („complete case analysis“), gefolgt von Sensitivitäts-Meta-Analysen, in denen für jede Studie mit fehlenden Daten Imputationen vorgenommen werden und anschließend über alle Studien hinweg gepoolt wird. Für dichotome Endpunkte empfehlen wir die Verwendung des „plausiblen Worst-Case“, in dem die Review-Autorinnen und -autoren davon ausgehen, dass Studien mit fehlenden Daten in den Behandlungsarmen proportional höhere Ereignisraten aufweisen als Studien mit kompletten Daten. Für kontinuierliche Ergebnismaße werden die imputierten Mittelwerte von anderen Studien innerhalb der systematischen Übersichtsarbeit und die Standardabweichungen von der medianen Standardabweichung der Kontrollgruppen aller Studien herangezogen.

      Schlussfolgerung

      Wenn die Ergebnisse der primären Meta-Analyse gegenüber den extremsten Annahmen, die als plausibel angesehen werden, robust sind, stuft man die Vertrauenswürdigkeit der Evidenz aufgrund des Bias-Risikos wegen fehlender Teilnehmer-Ergebnisdaten nicht herab. Wenn sich die Ergebnisse als nicht robust gegenüber plausiblen Annahmen erweisen, würde man die Vertrauenswürdigkeit der Evidenz aufgrund des Bias-Risikos herabstufen.

      Abstract

      Objective

      To provide GRADE guidance for assessing risk of bias across an entire body of evidence consequent on missing data for systematic reviews of both binary and continuous outcomes.

      Study Design and Setting

      Systematic survey of published methodological research, iterative discussions, testing in systematic reviews, and feedback from the GRADE Working Group.

      Results

      Approaches begin with a primary meta-analysis using a complete case analysis followed by sensitivity meta-analyses imputing, in each study, data for those with missing data, and then pooling across studies. For binary outcomes, we suggest use of “plausible worst case” in which review authors assume that those with missing data in treatment arms have proportionally higher event rates than those followed successfully. For continuous outcomes, imputed mean values come from other studies within the systematic review and the standard deviation (SD) from the median SDs of the control arms of all studies.

      Conclusions

      If the results of the primary meta-analysis are robust to the most extreme assumptions viewed as plausible, one does not rate down certainty in the evidence for risk of bias due to missing participant outcome data. If the results fail to prove robust to plausible assumptions, one would rate down certainty in the evidence for risk of bias.

      Keywords

      To read this article in full you will need to make a payment

      Purchase one-time access:

      Academic & Personal: 24 hour online accessCorporate R&D Professionals: 24 hour online access
      One-time access price info
      • For academic or personal research use, select 'Academic and Personal'
      • For corporate R&D use, select 'Corporate R&D Professionals'

      Literatur

        • Meerpohl J.J.
        • Langer G.
        • Perleth M.
        • Gartlehner G.
        • Kaminski-Hartenthaler A.
        • Schünemann H.J.
        GRADE-Leitlinien: 4. Bewertung der Qualität der Evidenz – Studienlimitationen (Risiko für Bias). Zeitschrift für Evidenz.
        Fortbildung und Qualität im Gesundheitswesen. 2012; 106: 457-469
        • Meerpohl J.J.
        • Langer G.
        • Perleth M.
        • Gartlehner G.
        • Kaminski-Hartenthaler A.
        • Schünemann H.J.
        GRADE-Leitlinien: 3. Bewertung der Qualität der Evidenz (Vertrauen in die Effektschätzer).
        Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes. 2012; 106: 449-456
        • Higgins J.P.T.
        • Green S.
        Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions Version 5.1.0.
        The Cochrane Collaboration, Chichester, UK2011
        • Akl E.A.
        • Johnston B.C.
        • Alonso-Coello P.
        • Neumann I.
        • Ebrahim S.
        • Briel M.
        • et al.
        Addressing dichotomous data for participants excluded from trial analysis: a guide for systematic reviewers.
        PLoS One. 2013; 8: e57132
        • Ebrahim S.
        • Akl E.A.
        • Mustafa R.A.
        • Sun X.
        • Walter S.D.
        • Heels-Ansdell D.
        • et al.
        Addressing continuous data for participants excluded from trial analysis: a guide for systematic reviewers.
        J Clin Epidemiol. 2013; 66 (1014-21 el)
        • Ebrahim S.
        • Johnston B.C.
        • Akl E.A.
        • Mustafa R.A.
        • Sun X.
        • Walter S.D.
        • et al.
        Addressing continuous data measured with different instruments for participants excluded from trial analysis: a guide for systematic reviewers.
        J Clin Epidemiol. 2014; 67: 560-570
        • Akl E.A.
        • Kahale L.A.
        • Agoritsas T.
        • Brignardello-Petersen R.
        • Busse J.W.
        • Carrasco-Labra A.
        • et al.
        Handling trial participants with missing outcome data when conducting a meta-analysis: a systematic survey of proposed approaches.
        Systematic reviews. 2015; 4: 98
        • Akl E.A.
        • Carrasco-Labra A.
        • Brignardello-Petersen R.
        • Neumann I.
        • Johnston B.C.
        • Sun X.
        • et al.
        Reporting, handling and assessing the risk of bias associated with missing participant data in systematic reviews: a methodological survey.
        BMJ Open. 2015; 5: e009368
        • Akl E.A.
        • Shawwa K.
        • Kahale L.A.
        • Agoritsas T.
        • Brignardello-Petersen R.
        • Busse J.W.
        • et al.
        Reporting missing participant data in randomised trials: systematic survey of the methodological literature and a proposed guide.
        BMJ Open. 2015; 5: e008431
        • Akl E.A.
        • Kahale L.A.
        • Ebrahim S.
        • Alonso-Coello P.
        • Schunemann H.J.
        • Guyatt G.H.
        Three challenges described for identifying participants with missing data in trials reports, and potential solutions suggested to systematic reviewers.
        J Clin Epidemiol. 2016; 76: 147-154
        • Abraha I.
        • Montedori A.
        Modified intention to treat reporting in randomised controlled trials: systematic review.
        BMJ. 2010; 340: c2697
        • Abraha I.
        • Cherubini A.
        • Cozzolino F.
        • De Florio R.
        • Luchetta M.L.
        • Rimland J.M.
        • et al.
        Deviation from intention to treat analysis in randomised trials and treatment effect estimates: meta-epidemiological study.
        BMJ. 2015; 350: h2445
        • Schulz K.F.
        Assessing allocation concealment and blinding in randomised controlled trials: why bother?.
        Evidence Based Nursing. 2001; 4: 4
        • Alshurafa M.
        • Briel M.
        • Akl E.A.
        • Haines T.
        • Moayyedi P.
        • Gentles S.J.
        • et al.
        Inconsistent definitions for intention-to-treat in relation to missing outcome data: systematic review of the methods literature.
        PLoS One. 2012; 7: e49163
        • Higgins J.P.T.
        • White I.R.
        • Wood A.M.
        Imputation methods for missing outcome data in meta-analysis of clinical trials.
        Clinical Trials. 2008; 5: 225-239
        • Mavridis D.
        • White I.R.
        • Higgins J.P.
        • Cipriani A.
        • Salanti G.
        Allowing for uncertainty due to missing continuous outcome data in pairwise and network meta-analysis.
        Stat Med. 2015; 34: 721-741
        • Akl E.A.
        • Briel M.
        • You J.J.
        • Sun X.
        • Johnston B.C.
        • Busse J.W.
        • et al.
        Potential impact on estimated treatment effects of information lost to follow-up in randomised controlled trials (LOST-IT): systematic review.
        BMJ. 2012; 344: e2809
        • White I.R.
        • Higgins J.P.
        • Wood A.M.
        Allowing for uncertainty due to missing data in meta-analysis--part 1: two-stage methods.
        Stat Med. 2008; 27: 711-727
        • White I.R.
        • Welton N.J.
        • Wood A.M.
        • Ades A.E.
        • Higgins J.P.
        Allowing for uncertainty due to missing data in meta-analysis--part 2: hierarchical models.
        Stat Med. 2008; 27: 728-745
        • Turner N.L.
        • Dias S.
        • Ades A.E.
        • Welton N.J.
        A Bayesian framework to account for uncertainty due to missing binary outcome data in pairwise meta-analysis.
        Stat Med. 2015; 34: 2062-2080
        • Geng E.H.
        • Emenyonu N.
        • Bwana M.B.
        • Glidden D.V.
        • Martin J.N.
        Sampling-based approach to determining outcomes of patients lost to follow-up in antiretroviral therapy scale-up programs in Africa.
        JAMA. 2008; 300: 506-507
        • Akl E.A.
        • Kahale L.
        • Barba M.
        • Neumann I.
        • Labedi N.
        • Terrenato I.
        • et al.
        Anticoagulation for the long-term treatment of venous thromboembolism in patients with cancer.
        Cochrane Database Syst Rev. 2014; 7: CD006650
        • Akl E.A.
        • Kahale L.
        • Sperati F.
        • Neumann I.
        • Labedi N.
        • Terrenato I.
        • et al.
        Low molecular weight heparin versus unfractionated heparin for perioperative thromboprophylaxis in patients with cancer.
        Cochrane Database Syst Rev. 2014; 6: CD009447
        • Akl E.A.
        • Kahale L.
        • Terrenato I.
        • Neumann I.
        • Yosuico V.E.
        • Barba M.
        • et al.
        Oral anticoagulation in patients with cancer who have no therapeutic or prophylactic indication for anticoagulation.
        Cochrane Database Syst Rev. 2014; 7: CD006466
        • Akl E.A.
        • Kahale L.A.
        • Ballout R.A.
        • Barba M.
        • Yosuico V.E.
        • van Doormaal F.F.
        • et al.
        Parenteral anticoagulation in ambulatory patients with cancer.
        Cochrane Database Syst Rev. 2014; 12: CD006652
        • Akl E.A.
        • Ramly E.P.
        • Kahale L.A.
        • Yosuico V.E.
        • Barba M.
        • Sperati F.
        • et al.
        Anticoagulation for people with cancer and central venous catheters.
        Cochrane Database Syst Rev. 2014; 10: CD006468
        • Lytvyn L.
        • Quach K.
        • Banfield L.
        • Johnston B.C.
        • Mertz D.
        Probiotics and synbiotics for the prevention of postoperative infections following abdominal surgery: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials.
        J Hosp Infect. 2016; 92: 130-139
        • Johnston B.C.
        • Ma S.S.
        • Goldenberg J.Z.
        • Thorlund K.
        • Vandvik P.O.
        • Loeb M.
        • et al.
        Probiotics for the prevention of Clostridium difficile-associated diarrhea: a systematic review and meta-analysis.
        Ann Intern Med. 2012; 157: 878-888
        • Spencer F.A.
        • Sekercioglu N.
        • Prasad M.
        • Lopes L.C.
        • Guyatt G.H.
        Culprit vessel versus immediate complete revascularization in patients with ST-segment myocardial infarction-a systematic review.
        American heart journal. 2015; 170: 1133-1139
      1. Spencer FA, Lopes LC, Kennedy SA, Guyatt G. Systematic review of percutaneous closure versus medical therapy in patients with cryptogenic stroke and patent foramen ovale. BMJ Open. 2014;4:e004282.

        • Spencer F.A.
        • Prasad M.
        • Vandvik P.O.
        • Chetan D.
        • Zhou Q.
        • Guyatt G.
        Longer- Versus Shorter-Duration Dual-Antiplatelet Therapy After Drug-Eluting Stent Placement: A Systematic Review and Meta-analysis.
        Ann Intern Med. 2015; 163: 118-126
      2. How to read clinical journals: V: To distinguish useful from useless or even harmful therapy. Can Med Assoc J. 1981;124:1156-62.

        • Johnston B.C.
        • Thorlund K.
        • Schunemann H.J.
        • Xie F.
        • Murad M.H.
        • Montori V.M.
        • et al.
        Improving the interpretation of quality of life evidence in meta-analyses: the application of minimal important difference units.
        Health and quality of life outcomes. 2010; 8: 116
        • Schell L.K.
        • Meerpohl J.J.
        • Gartlehner G.
        • Langer G.
        • Perleth M.
        • Schünemann H.J.
        GRADE-Leitlinien: 13. Erstellen von Summary-of-Findings-Tabellen und Evidenzprofilen - kontinuierliche Endpunkte.
        Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes. 2014; 108: 333-347
        • Guyatt G.H.
        • Feeny D.H.
        • Patrick D.L.
        Measuring health-related quality of life.
        Ann Intern Med. 1993; 118: 622-629
        • Thorlund K.
        • Walter S.D.
        • Johnston B.C.
        • Furukawa T.A.
        • Guyatt G.H.
        Pooling health-related quality of life outcomes in meta-analysis-a tutorial and review of methods for enhancing interpretability.
        Res Synth Methods. 2011; 2: 188-203
        • Akl E.A.
        • Kahale L.A.
        • Agarwal A.
        • Al-Matari N.
        • Ebrahim S.
        • Alexander P.E.
        • et al.
        Impact of missing participant data for dichotomous outcomes on pooled effect estimates in systematic reviews: a protocol for a methodological study.
        Systematic reviews. 2014; 3: 137