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Bereicherung des Wissens und der Methodik zur Bewertung der Transitivitäts- und Konsistenzannahmen in komplexen Interventionsnetzwerken

Fachliche Zuordnung Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik
Förderung Förderung von 2021 bis 2025
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 462260733
 
Erstellungsjahr 2025

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Transitivität ist der Eckpfeiler der Netzwerk-Metaanalyse (NMA), um gültige indirekte Effekte sicherzustellen. Es gibt eine umfangreiche Literatur über die Bedeutung der Transitivität; allerdings mangelt es derzeit an Methoden, um die Gültigkeit der Transitivität transparent zu bewerten. Zu diesem Zweck wurde zunächst eine systematische Literaturrecherche von 721 veröffentlichten systematischen Reviews (SR) mit NMA durchgeführt, um empirische Belege für die Berichts- und Bewertungsqualität der Transitivität zu liefern. Obwohl sich die Qualität der Berichterstattung über die Transitivität leicht verbessert hat, ist das Bewusstsein für diese Annahme gering. Die meisten SR bewerteten die Plausibilität der Transitivität anhand von Methoden zur Konsistenzbewertung und nicht anhand der PICO-Merkmale der eingeschlossenen Studien, die der Definition der Transitivität zugrunde liegen. Diese Einschränkung führte zur Einführung etablierter unbeaufsichtigter Methoden zur Untersuchung der Transitivität. Insbesondere wurden die Unterschiede zwischen den Studien anhand des gewichteten Gower- Unähnlichkeitskoeffizienten berechnet, der auf den aggregierten Teilnehmer- und methodischen Merkmalen basiert. Anschließend wurden die Unterschiede zwischen den Studien verwendet, um (i) einen Index der Unterschiede zwischen den Vergleichen zu entwickeln, und (ii) hierarchisches Clustering anzuwenden, um Vergleiche zu ermitteln, deren Studien in mehrere Cluster eingeteilt wurden, was Bedenken hinsichtlich einer möglichen Intransitivität aufwirft. Der Index der Unähnlichkeiten zwischen Vergleichen wurde empirisch anhand einer Datenbank mit aggregierten Merkmalen auf Studienebene ausgewertet, die aus 209 veröffentlichten SR extrahiert wurden. Die Auswertung ergab eine Vielzahl von Unterschieden bei den Vergleichen, was auf eine mögliche Intransitivität hindeutet, sowie mehrere Mängel bei statistischen Tests zur Transitivitätsbewertung. Anschließend wurde das tracenma R-Paket erstellt, das eine Datenbank mit 217 veröffentlichten systematischen Übersichtsarbeiten mit NMA enthält. Methodische Merkmale dominierten die Datenbank, gefolgt von klinischen Merkmalen, bei denen die meisten Daten fehlten. Einige Merkmale mussten transformiert werden, da sie in den Studien uneinheitlich berichtet wurden. Die tracenma-Datenbank zielt darauf ab, die Methodik für die Transitivitätsannahme weiterzuentwickeln und zu bewerten. Aufgrund der geringen Aussagekraft lokaler Inkonsistenztests und der Fehlinterpretation großer p-Werte als Beweis für Konsistenz wurde ein Interpretationsindex für Inkonsistenz auf der Grundlage des Kullback-Leibler- Divergenzmaßes vorgeschlagen. Außerdem wurde ein Schwellenwert für eine akzeptable geringe Inkonsistenz entwickelt, um Knoten mit signifikanter Inkonsistenz bei statistischen Tests mit großen p-Werten leichter identifizieren zu können. Der Interpretationsindex wurde auf 57 Netzwerke mit einem binären Ergebnis unter Verwendung des node-splitting Ansatzes angewendet, und die Schlussfolgerungen wurden mit denen verglichen, die darauf basierten, ob das 95 %-Konfidenzintervall der Inkonsistenz Null einschloss. Die Interpretation ergab weitere Knoten mit potenziellen materiellen Inkonsistenzen und warnte davor, dass echte Inkonsistenzen in spärlichen Netzwerken mit erheblicher statistischer Heterogenität verborgen sein könnten.

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