hege kornör & tord ivarsson forsker i forsker i associate ...¤tverksmeta-… ·...
TRANSCRIPT
Nätverksmeta-analysHege Kornör & Tord Ivarsson
Forsker I Forsker I Associate Professor
RBUP Öst og Sör University of Gothenburg
Vilken behandling är bäst?
NÄR VI LÄSER OLIKA METAANALYSER OCH JÄMFÖR BEHANDLINGAR UNDRAR VI
När det finns många olika behandlingar (t.ex. LM) för samma problem (ex. depression)
När det inte finns studier som direkt parvis jämför alla behandlingarna
VID TADS/CAMS finns direkta jämförelser mellanKBT, fluoxetin/sertraline, combo och PBO
Vid OCD* finns direkt jämförelse mellan KBT, sertralin, COMBO och PBO men även KBT vsklomipramin och grupp-KBT och sertralin
“The technique borrows strength from indirect evidence to gain certainty about all treatment comparisons and allows for estimation of comparative effects that have not been investigated head to head in randomized clinical trials.”
2
TADS team (2007) Arch.Gen.Psychiatry 64(10): 1132-1143; Walkup (2008) New England Journal of
Medicine 359(26): 2753-2766; *Ivarsson (2015) Psychiatry Research 227(1): 93–103; Mills (2013) BMJ 346: f2914.
1. Nätverksgeometri
- Examine the connections between interventions in a graphical way
- a reader can determine how strong the evidence is for the treatment network as a whole and for the individual comparisons,
- Are specific comparisons are over-represented or under-represented?
- Is the network well connected?
- The better connected a network is, the more reliable the estimates it provides will be.
www.r-bup.no
Mills (2013) BMJ 346: f2914.
1. Nätverksgeometri
- En matematisk modell av samtligasamband ger möjlighet att skatta
- Jämförelser som inte gjorts iverkligheten (streckad linje)
- Säkrare skattningar av direktajämförelser som gjorts
- Missvisande resultat i enskildastudier kan förstärka ellerförsvaga jämförelser
- Ger PBO större effekt påsymptom genom vissa studier
- Inkoherens i en modell (ex.) DLX = PBO, FLX > PBO, DLX = FLX
- Risk för typ 1 fel
- Risk för typ 2 fel
www.r-bup.no Mills (2013) BMJ 346: f2914.
1. Nätverksgeometri och mätfel
- En matematisk modell av samtliga
samband ger möjlighet att skatta
- Heterogeniteten i de ingående
mätningarna mäts med I2 som i
vanliga meta-analyser/skiljer sig
olika studier åt fast de gör samma
jämförelse (ex FLX vs PBO)
- Conceptuell heterogenitet pga
skillnader I metoder, studie
design, studiepopulationer,
settings, definitioner och
mätningar av utfall, uppföljning,
“co-interventions”, eller andra
särdrag som gör studier olika
- Kan förekomma trots att I2 inte
visar anomali
www.r-bup.no
Mills (2013) BMJ 346: f2914.
2. Metaanalyser av direkta jämförelser
www.r-bup.no
Mean overall
change in symptoms
SMD (95% CI)
Discontinuation due
to adverse events
OR (95% CI)
Response rate
OR (95% CI)
All-cause
discontinuation
OR (95% CI)
Suicidal behavior or
ideation
OR (95% CI)
Amitriptyline vs.
Placebo 0·09 (-0·63 to 0·80) 0·71 (0·04 to 12·43) 0·47 (0·08 to 2·94) 1·67 (0·33 to 8·42) NA
Citalopram vs.
Placebo -0·18 (-0·51 to 0·15) 1·32 (0·64 to 2·72) 1·05 (0·71 to 1·56) 0·99 (0·65 to 1·51) 1·39 (0·48 to 4·01)
Clomipramine vs.
Paroxetine 0·49 (0·13 to 0·85) 1·01 (0·43 to 2·38) 0·50 (0·24 to 1·04) 1·52 (0·72 to 3·20) 0·82 (0·29 to 2·38)
Desipramine vs.
Placebo -0·46(-1·48to 0·57)# 2·52 (0·10 to 65·72) 1·76 (0·70 to 4·42) 2·38 (0·80 to 7·02) NA
Duloxetine vs.
Fluoxetine -0·09(-0·26to 0·08) 3·17 (0·61 to 16·57) 1·34 (0·93 to 1·91) 1·15 (0·78 to 1·68) 0·92 (0·56 to 1·51)
Placebo -0·11(-0·30to 0·08) 2·75 (1·18 to 6·44) 1·39 (0·97 to 1·99) 1·31 (0·71 to 2·40) 0·90 (0·55 to 1·48)
Escitalopram vs.
Placebo -0·17 (-0·34 to -0·01) 1·90 (0·44 to 8·28) 1·58 (1·13 to 2·20) 1·47 (0·96 to 2·24) 0·99 (0·47 to 2·08)
Fluoxetine vs.
Nortriptyline -4·33 (-5·48 to -3·17) NA 9·00 (1·64 to 49·45) 0·44 (0·07 to 2·76) NA
Placebo -0·26 (-0·50 to -0·03) 1·09 (0·44 to 2·72) 1·69 (1·11 to 2·58) 0·87 (0·54 to 1·40) 1·12 (0·72 to 1·73)
Venlafaxine 0·00 (-0·51 to 0·51) NA 0·81 (0·27 to 2·43) 1·00 (0·06 to 16·76) NA
Imipramine vs.
Paroxetine 0·27 (-0·02 to 0·56) 4·31 (1·91 to 9·71) 0·57 (0·32 to 1·04) 1·72 (0·93 to 3·17) 0·48 (0·09 to 2·68)
Placebo 0·00 (-0·27 to 0·26) 6·23 (2·45 to 15·88) 1·03 (0·62 to 1·70) 2·74 (0·78to 9·57) 1·85 (0·17 to 20·76)
Mirtazapine vs.
Placebo -0·23 (-0·52 to 0·05) 1·51 (0·39 to 5·88) NA 0·91 (0·48 to 1·74) 1·58 (0·06 to 39·29)
Nefazodone vs.
Placebo -0·14 (-0·39to 0·11) 1·98 (0·35 to 11·06) 2·25 (1·27 to 3·99) 0·55 (0·30 to 1·00) NA
Nortriptyline vs.
Placebo -0·11 (-0·55 to 0·34) NA 1·11 (0·19 to 6·59) 0·62 (0·16 to 2·45) NA
Paroxetine vs.
Placebo -0·10 (-0·26 to 0·05) 1·68 (0·91 to 3·09) 1·33 (0·98 to 1·80) 1·28 (0·91to 1·79) 1·44 (0·44 to 4·74)
Sertraline vs.
Placebo -0·23 (-0·44 to -0·03) 3·60(1·30to 9·96) 1·52 (1·00 to 2·31) 1·52 (0·48 to 4·82) 1·92 (0·33 to 11·06)
Venlafaxine vs.
Placebo -0·14 (-0·36 to 0·07) 3·86 (1·40 to 10·63) 1·08 (0·69 to 1·67) 1·26 (0·80 to 1·97) 9·11(1·14to 73·00)
3. Nätverksmetanalys
www.r-bup.no
…did a random-effects network meta-analysis within a Bayesian framework
…effect sizes (SMD or OR) and their credible intervals (CrI)
…pooled estimates obtained using the Markov Chains Monte Carlo method
To ensure convergence, trace plots and the Brooks-Gelman-Rubin statistic
were assessed
…assessed the global heterogeneity using the I2 statistic
Inconsistency between direct and indirect sources of evidence was
statistically assessed
=> 105 jämförelser
www.r-bup.no
-0.51
(-0.99 till -0.03-0.18
(-1.18 till 0.82
4. Rankning
Surface under the cumulative ranking curve
(SUCRA)
Sannolikheten att en behandling är den bästa
FLX «vinner» racet
.
.
.Nortriptylin sämst
.
Men vi vet inte om SSRI > eller < än KBT
www.r-bup.no
Litteratursökning och
selektion
DESSUTOM: VANLIG SYSTEMATISK ÖVERSIKTSMETODIK
www.r-bup.no
Följer PRISMA standarden
Risk för bias
www.r-bup.no
Publiseringsbias
www.r-bup.no
Tillit till effektestimaten
www.r-bup.no
Konklusion
Läkemedel i Nätverksanalys – en inblick i
en aktuell debatt
Comparative efficacy and tolerability of antidepressants for major depressive
disorder in children and adolescents: a network meta-analysis:
Andrea Cipriani*, Xinyu Zhou*, Cinzia Del Giovane, Sarah E Hetrick, Bin Qin, Craig
Whittington, David Coghill, Yuqing Zhang, Philip Hazell, Stefan Leucht, Pim
Cuijpers, Juncai Pu, David Cohen, Arun V Ravindran, Yiyun Liu, Kurt D Michael,
Lining Yang, Lanxiang Liu, Peng Xie
Lancet (2016) 388:881-890
Kritik: Håkan Jarbin på PsyFarm-kurserna
Walkup, J. (2017). "Antidepressant Efficacy for Depression in Children and
Adolescents: Industry- and NIMH-Funded Studies." American Journal of Psychiatry
174(5): 430-437.
Dagens Quiz
Hur många litar på bedömningen i nätverksanalysen?
JA
Nej
Hur många har läst litteraturen som ingår i bedömningen i nätverksanalysen?
JA
NEJ
Hur många har läst ledaren i AJP Maj 2017 och Walkup J (2017) Antidepressant Efficacy for Depression in Children and Adolescents: Industry- and NIMH-Funded Studies. A. J. Psychiatry 174:430-437?
Ja
Nej
Håkan Jarbin kommer att
sammanfatta kritikenSe nästa föreläsning
2ClassAnx.pptx