Statistische Methoden für die Meta-Analyse von ROC-Kurven

• Antragstellerin: Professorin Dr. Annika Hoyer
• Fachliche Zuordnung: Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 519901253

Meta-Analysen und systematische Reviews sind zentrale Bestandteile der evidenzbasierten Medizin und gewinnen im Gesundheitswesen eine immer größere Bedeutung. Erkenntnisse aus solchen Studien sind in erster Linie Grundlage für die Versorgung von Patienten, werden aber auch zusehends für Entscheidungen, die die öffentliche Gesundheit betreffen, herangezogen. Während die statistischen Methoden für die Meta-Analyse von Interventions- oder Therapiestudien inzwischen etabliert bzw. aufgrund der Vorgaben von Cochrane fast standardisiert sind, schreitet die Methodenentwicklung im Bereich der Diagnosestudien immer noch voran. Insbesondere gibt es wenige Methoden zur Zusammenfassung von vollständigen Receiver Operating Chraracteristic (ROC)-Kurven aus einzelnen Studien. Die am häufigsten eingesetzten Methoden zur Berechnung von Meta-ROC-Kurven ignorieren sogar explizit Information von ROC-Kurven aus den einzelnen Studien. Mittlerweile wurden bereits Verfahren für die Meta-Analyse von vollständigen ROC-Kurven, d.h. unter Verwendung aller zur Verfügung stehenden Beobachtungen, vorgeschlagen. Allerdings haben die meisten Methoden mindestens einen der im Folgenden genannten Nachteile. So handelt es sich teilweise um zweistufige Verfahren, die die Schätzunsicherheit aus der ersten Stufe in der zweiten Stufe vernachlässigen. Des Weiteren ist es bei einigen Verfahren Voraussetzung, dass die gleiche Anzahl an Schwellenwerten pro Studie vorliegt. Auch die Information über den konkreten Wert des Schwellenwertes geht häufig verloren. Neu entwickelte Modelle, die aus der Überlebenszeitanalyse motiviert sind, kompensieren diese Nachteile. Bislang wurden die verschiedenen Modelle jedoch nicht systematisch verglichen und evaluiert. Des Weiteren steigt der Bedarf an Methoden für Netzwerk-Meta-Analysen, die mehrere diagnostische Tests hinsichtlich ihrer ROC-Kurven vergleichen. Im vorliegenden Projekt sollen die verschiedenen statistischen Methoden zur Meta-Analyse von vollständigen ROC-Kurven untersucht werden. Diese Methoden werden systematisch zusammengestellt, in einer statistischen Standard-Software programmiert und in einer Simulationsuntersuchung verglichen. In der Simulation werden darüber hinaus zwei weitere Verfahren untersucht, die im Rahmen des Projektes neu entwickelt werden sollen und die frei von den oben genannten Nachteilen sind. Des Weiteren sollen die Auswirkung der Selektion einzelner Schwellenwerte auf die resultierenden Schätzer untersucht, sowie Methoden für die Netzwerk-Meta-Analyse diagnostischer Studien unter Berücksichtigung vollständiger ROC-Kurven entwickelt werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen