Pietro Vajro Dipartimento di Pediatria Federico II

Presentazione sul tema: "Pietro Vajro Dipartimento di Pediatria Federico II"— Transcript della presentazione:

1 Pietro Vajro Dipartimento di Pediatria Federico II
METANALISI Pietro Vajro Dipartimento di Pediatria Federico II

2 METANALISI REVIEW SISTEMATICA QUANTITATIVA (NON NARRATIVA)
Partendo dall’analisi di studi originali  sintesi dei loro risultati con strategie che limitino il bias e l’errore random  risoluzione di una controversia o di un problema clinico complesso. - quantifica l’evidenza - esplora i bias - esplora le diversita’ - identifica la eterogeneita’ (variabilita’ tra i diversi studi > di quella attesa)  disomogeneita’ clinica ..?

3 RATING SCHEME : EBM Grading Scale
A: Randomized controlled trial: large sample B: Randomized controlled trial: small sample C: Prospective trial or large case series D: Retrospective analysis E: Expert opinion or consensus F: Basic laboratory research S: Review article M:Meta-analysis Q: Decision analysis L: Legal requirement O: Other evidence X: No evidence RCT  Gold standard per giudicare se un trattamento provoca piu’ beneficio che danno

4 PROCESSI STEP-BY-STEP PER METTERE INSIEME GLI RCT DI UNA METANALISI
1 Formulare un preciso quesito basato sulle 4 componenti basilari: STUDY POPULATION ESPOSIZIONE O INTERVENTO vs GRUPPO DI CONTROLLO ESITO che guideranno l’intero processo di metanalisi A. Nei pazienti che abbiano avuto un ictus  gli anticoagulanti  sono utili? B. Nei pazienti con ischemia acuta cerebrale  gli anticoagulanti vs nessun trattamento  riducono morbidita’ e mortalita’ ?

5 PROCESSI STEP-BY-STEP PER METTERE INSIEME GLI RCT DI UNA METANALISI
1 Formulare un preciso quesito basato sulle 4 componenti basilari: STUDY POPULATION ESPOSIZIONE O INTERVENTO vs GRUPPO DI CONTROLLO ESITO che guideranno l’intero processo di metanalisi A.  L’esposizione al fumo  e’ dannoso ? B. Nei pazienti di eta’pediatrica L’esposizione ambientale al fumo di sigaretta vs. la non esposizione aumenta la prevalenza e/o la necessita’ di ospedalizzazione per infezioni del tratto respiratorio inferiore ?

6 2. Sviluppare un protocollo
Quesito/i alla base degli obiettivi della Revisione degli RCT Delineare i Criteri di inclusione ed esclusione degli studi (= pts inclusion & exclusion criteria degli RCT), definendo precisamente le 4 componenti basilari: STUDY POPULATION ESPOSIZIONE O INTERVENTO vs GRUPPO DI CONTROLLO ESITO

7 Localizzare gli studi rilevanti  MEDLINE,…
Localizzare gli studi rilevanti  MEDLINE,….. ( publication bias degli unpublished studies) Ricercare gli studi che sembrano soddisfare i criteri di inclusione Elencare le caratteristiche di ciascuno studio reperito e valutarne la qualita’ metodologica Applicare i criteri di inclusione e giustificare le eventuali esclusioni Mettere insieme la maggior Q possibile di dati, ricorrendo ove possibile all’assistenza degli autori degli studi originali

8 ANALISI DELLA QUALITA’ DELLO STUDIO
Popolazione N pazienti trattati N controlli Outcome nei pazienti trattati Outcome nei controlli Qualita’ ( score) cieco, popolazione ben definita, condizione di base ben definita, tipo di outcome ben definito, …..

9 TEST di OMOGENEITA’ Il TdO assume che le differenze nei risultati dei singoli trial sono dovute solo al caso (cioe’ tutti i risultati dello studio sono omogenei). Il TdO fornisce un Q statistico con una distribuzione 2 ed n-1 gradi di liberta’, dove n e’ il numero di trial. Un valore di p > 0.05 suggerisce che l’assunzione della omogeneita’ non e’ violata , e che le tecniche statistiche usuali possono essere applicate il TdO puo’ essere un warning di variazione inusuale che richiede una determinazione qualitativa della omogeneita’

10 Modelli ad effetto fisso :
Analizzare i risultati degli studi inclusi con le tecniche statistiche della MA Modelli ad effetto fisso : assunzione che tutti gli studi misurano lo st/so effetto del trattamento variabilita’ among-study dipende esclusivamente dal caso ed e’ = (test di omogeneita’  studi OMOGENEI, non eterogenei ). Non generalizzabilita’ a studi diversi da quelli considerati Esempio : Mantel-Haenszel; Peto

11 Modelli ad effetto random :
assunzione che il vero effetto non e’ fisso, ma varia da studio a studio secondo la distribuzione normale variabilita’ among-study (eterogeneita’) incorporata nel modello in associazione alla variabilita’ within-study  generalizzabilta’ dei risultati a differenza dei modelli ad effetto fisso. Esempio: Der Simonian and Laird method  log OR pesato in base all’inverso delle varianze  IC piu’ ampi.

12 Scegliere le Misure di Efficacia
Differenza assoluta/relativa a. Incremento assoluto/relativo del BENEFICIO b. Riduzione assoluta/relativa del RISCHIO - Risk ratio - Odds ratio - NNT Applicare le possibili Sensitivity analysis permette di verificare la robustezza dei dati ottenuti (  OR invariati) dopo aver tenuto conto - analisi di sottogruppi, - esclusione di lavori con scarsa study quality - trial size  publication bias  valutazione mediante analisi del funnel plot

13 · Confrontare con analisi alternative
· Redigere un riassunto critico della revisione con SCOPI, MATERIALI E METODI, RISULTATI

14 EasyMA EasyMA - home page
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