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