Instrumente der Prognose

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1 Instrumente der Prognose MeCuM Modul I L 5 Seminar Prinzipien der klinischen Epidemiologie Prof. Dr. Joerg Hasford Institut für medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie Ludwig-Maximilians-Universität has@ibe.med.uni-muenchen.de Prognosefaktoren - Begriffsbestimmung Prognosefaktoren sind Variable, die den weiteren Verlauf der Erkrankung statistisch vorherzusagen erlauben. PF werden meist zum Zeitpunkt der Diagnose oder Behandlungsbeginn (Baseline) oder zu einem festgelegten Zeitpunkt (zeitabhängige PF) erhoben. 1

2 Meist werden mehrere Prognosefaktoren in einem Prognosemodell kombiniert. Die Terminologie ist oft uneinheitlich, begrifflich wird nicht klar zwischen validierten PF/PM und unvalidierten PF/PM unterschieden. Surrogat-Zielgrößen sind zeitabhängige PF. Instrumente der Prognose Begrifflichkeiten Studiendesign für Prognoseforschung Statistische Verfahren für Prognoseforschung Notwendigkeit von Validierungsstudien verstehen Anwendungsfelder für prognostische Modelle Kriterien für die kritische Bewertung von Publikationen zu Prognosemodellen MeCuM Modul I L 5 Blockvorlesung Prinzipien der klinischen Epidemiologie 2

3 Stellenwert Prognostischer Faktoren Prognose einzelner Patienten Entwicklung und Anwendung Prognose-(risiko) - adaptierter Therapieschemata - Individualisierung der Therapie Verhütung unerwünschter Arzneimittelwirkungen Einblick in die Atiologie und den natürlichen Verlauf der Erkrankung Qualitätssicherung der Krankenversorgung Stellenwert Prognostischer Faktoren Förderung ökonomischen Ressourceneinsatzes Ausgleich von Heterogenitäten beim Vergleich von Behandlungen - Strukturgleichheit - Berücksichtigung bei der statistischen Analyse der Zielgrößen statistischer Test Schätzung der Größe des Behandlungseffektes Analyse möglicher Wechselwirkungen zwischen Prognose und Therapie 3

4 Stellenwert Prognostischer Faktoren Vergleichende Bewertung der Ergebnisse von Studien Planung neuer Studien Stellenwert zeitabhängiger Prognosefaktoren Präzisierung der Prognose Entscheidungshilfe, z.b. bezüglich Fortführung der Therapie als Surrogat-Zielgröße erforderlich zur schnelleren Beurteilung neuer Therapien / Behandlungsstrategien 4

5 Number needed to treat - NNT-Definition Die NNT gibt die Zahl an Patienten an, die für einen definierten Zeitraum behandelt werden müssen, um e i n Ereignis z.b. Schlaganfall, Herzinfarkt etc. zu verhüten. Number needed to treat - NNT-Definition Absolute Risiko Reduktion = NNT = 1 : ARR m i n u s Erkrankungsrate unter Kontrolle Erkrankungsrate unter Verum X Studiendauer in Jahren normierte NNT / pro Jahr Annahme: über die Zeit konstanter Behandlungseffekt 5

6 Zahl der Patienten, die ein Jahr lang zu behandeln sind, um einen Todesfall zu verhindern (NNT) Arzneimittel / Intervention Behandlungsgrund NNT Azetylsalizyl- nach Myokardinfarkt 187 säure nach Hirninsult 162 Betablocker nach Myokardinfarkt 79 Betablocker / Hypertonie (diast. bis 120mm Hg od. isol. syst.) Diuretika - Patienten zwischen 70 und 85 Jahren 63 - Patienten über 60 Jahre Patienten unter 60 Jahren 835 ACE-Hemmer Herzinsuffizienz - schwere (NYHA IV) 3,5 - leichte bis mäßige (NYHA II-III) 75 nach Myokardinfarkt (Langzeittherapie) - klinische Herzinsuffizienz 22 - linksventr. Dysfunktion (AFF** < 35%) 40 - linksventr. Dysfunktion (AF** < 40%) 80 CSE-Hemmer Cholesterinsenkung - Cholesterin mg% bei KHK Cholesterin mg% bei KHK Cholest. ca mg% ohne MI*** Cholesterin < 240 mg% nach MI*** 625 Diäten Fisch, wenig Fett, faserreich Myokardinfarkt, Sekundärprophylaxe 57 mediterran Myokardinfarkt, Sekundärprophylaxe 58 * überwiegend milde bis mäßige Hypertonie mit RR diastol mm Hg, ** AF = Auswurffraktoin im Echokardiogramm, *** MI = Myokardinfarkt Arzneimitteltelegramm 5/1998 Wie kann die NNT gesenkt werden? Einsatz der Biostatistik - Analyse und Validierung prognostischer Faktoren 6

7 Instrumente der Prognose Begrifflichkeiten Studiendesign für Prognoseforschung Statistische Verfahren für Prognoseforschung Notwendigkeit von Validierungsstudien verstehen Anwendungsfelder für prognostische Modelle Kriterien für die kritische Bewertung von Publikationen zu Prognosemodellen MeCuM Modul I L 5 Blockvorlesung Prinzipien der klinischen Epidemiologie Prognostic Models: Clinically Useful or Quickly Forgotten? J.C. Wyatt, D.G. Altmann. BMJ 1995;311:1539 Jährlich werden mehrere Hundert prognostische Modelle publiziert - jedoch werden nur wenige tatsächlich zur klinischen Entscheidungsfindung herangezogen. Hauptursachen: Mangel an klinischer Glaubwürdigkeit Fehlender Nachweis von Genauigkeit, Verallgemeinbarkeit und Wirksamkeit 7

8 Qualitätskriterien prognostischer Studien Kriterien Patientenstichprobe Definierte EAK Genaue Beschreibung der Diagnostik Repräsentativität Vollständige demographische und klinische Beschreibung der Patienten Einheitlicher und definierter Zeitpunkt der Aufnahme in die Studie (meist Zeitpunkt der Diagnose, oder Behandlungsbeginn) Kriterien Genaue Beschreibung der Stichprobengenerierung Beobachtungszeit Zielgrößen Ausreichende Länge Objektiv, unverzerrt (z.b. Erhebung geblindet bzgl. Prognose) Definiert Transparent Geeignet Vollständigkeit der Erhebung und der Verfügbarkeit 8

9 Kriterien Prognostische Variablen Statistische Analyse Behandlung nach Aufnahme in die Kohorte / Studie Definition inkl. Messverfahren Genauigkeit der Messung Vollständigkeit der Information Angemessene Analyse stetiger Variablen, Adjustierung aller wichtigen PF Vollständige Beschreibung, einheitliche Behandlung Unabhängigkeit von der Prognose D.G. Altmann: BMJ 2001;323:224. Probleme systematischer Reviews / Meta- Analysen von Prognosestudien Schwierigkeit alle publizierten Studien zu identifizieren Publication Bias Ungenügende Beschreibung der Methoden Unterschiede im Studiendesign Unterschiedliche EAK Meist retrospektiver Ansatz Mangel an anerkannten Qualitätskriterien für Prognosestudien 9

10 Unterschiedliche Messverfahren / Diagnostiken Unterschiedliche statistische Vorgehensweisen - besonders bei stetigen Variablen - und der Adjustierung Mangelhafte Berichterstattung besonders quantitativer Risikomaße Mangelhafte / fehlende Standardisierung der Ergebnispräsentation (z.b. Überlebensraten zu unterschiedlichen Zeitpunkten) D.G. Altmann: BMJ 2001;323:224. Prognosestudien Medline-Suchstrategien Explode cohort studies incidence explode mortality follow-up studies mortality prognos predict course (MeSH) (MeSH) (MeSH) (MeSH) (subheading) (text word) (text word) (text word) D.G. Altmann: BMJ 2001;323: