Metaanalys i mikrodataform, fa llor och fel i stora observationsstudier. Johan Sundström. Kohortstudier

Transkript

1 Metaanalys i mikrodataform, fa llor och fel i stora observationsstudier Johan Sundström Kohortstudier Sundström & Lind, Handbok i biomedicinsk forskning, Liber

2 Fall-kontrollstudier Sundström & Lind, Handbok i biomedicinsk forskning, Liber 2015 Ekologiska studier Sundström & Lind, Handbok i biomedicinsk forskning, Liber

3 Hur lika är exponeringarna? Barone BMJ 2000;321: Exempel: The Global BMI Mortality Collaboration 8.8 miljoner personer i 233 kohorter 3

4 Exempel: The Emerging Risk Factors Collaboration personer i 97 kohorter The Emerging Risk Factors Collaboration N Engl J Med 2011;364:829 Mindre än 3 METS Lågintensiv Känns lätt, varm men kanske inte svettig Mellan 3-6 METS Medelintensiv Behagligt och du blir svettig Mellan 6-10 METS Intensiv Tungt och du får ta i Exempel: Över 10 METS Träningsintensitet Högintensiv Slitsamt och inte & alltid risk behagligt för förmaksflimmer 1 MET=1kcal/kg Exempel på olika aktiviteters intensitet AKTI VI TET BESKRI VNI NG METS KOMMENTAR Springa 8 km/h 8,0 10 km/h 10,0 12 km/h 11,5 13 km/h 13,5 15 km/h 15,0 17 km/h 16,0 19 km/h 18,0 Rephoppning Långsamt tempo 8,0 Måttligt tempo 10,0 Snabbt tempo 12,0 Promenera 4 km/h (långsamt) 3,0 6 km/h (bestämt) 4,0 8 km/h (snabbt) 6,5 9 km/h (mycket snabbt) 8,0 Simma Ej tävling 6,0 Cykling km/h 6, km/h 8, km/h 10, km/h 12,0 Volleyboll Inomhus 8,0 Beach 10,0 Aerobic Low impact 5,0 High impact 7,0 Steps 10,0 Gräsklippning Ej självgående 6,0 Badminton Sällskapsspel 4,5 Tävling 8,0 Basketboll Ej tävlingsidrott 6,0 Golf Bära klubbor 4,5 Rida Allmän 4,0 In-lines Utomhus 12,0 Fotboll Ej tävling 7,0 Bordtennis Ej tävling 4,0 Tennis Ej tävling 7,0 Styrketräning Låg vikt, många gånger 7,0 Tungt, få gånger 5,0 4

5 Exempel: Träningsintensitet & risk för förmaksflimmer Michaëlsson & Sundström, Eur Heart J 2014;35:S

6 Hur lika är utfallen? Almquist CJL 1838 A selection of Swedish registries Registry Swedish Population Registry Contents Place of residency; country of own and parents birth; marital status Swedish Censuses Swedish National Insurance Agency Swedish Education Registry Swedish 9th Grade Registry Socioeconomic group; education; income; sick leave Sick leave, pensions Highest education Junior high school grades Swedish Multi-Generation Registry Number of children and siblings; identity of parents if born after 1932 Swedish Medical Birth Registry (since 1973) Numbers of pregnancies and births; pregnancy outcomes Swedish Prescription Registry (since 2005) Pharmacy-expedited drug prescriptions Swedish In-Patient Registry (since 1987) All diagnoses of all hospitalisations; surgical and other procedures Swedish Cancer Registry (since the 50 s) All cancer diagnoses Swedish Cause-of Death Registry Swedish Out-Patient Registries (since 2005) Causes of death, including conributing factors Hospital-based -> mandatory; primary care -> voluntary 6

7 Utfall Utfall Hur handskas med att data kommer från olika studier? Exponering Exponering 7

8 Olika sätt att metaanalysera individdata Tvåstegs-metaanalys Analysera först varje studie för sig, kombinera sedan alla studiespecifika estimat Om fixa effekter och slumpeffekter 8

9 Fixed-effects-modeller Fixed-effects-modeller 9

10 Random effects-modeller Random effects-modeller 10

11 Random effects-modeller Fixed vs. random effects-modeller 11

12 Olika sätt att metaanalysera individdata Tvåstegs-metaanalys Analysera först varje studie för sig, kombinera sedan alla studiespecifika estimat Olika sätt att metaanalysera individdata Tvåstegs-metaanalys Analysera först varje studie för sig, kombinera sedan alla studiespecifika estimat Poolad analys Data flyttas till en central server och analyseras gemensamt 12

13 Utfall Utfall Exponering Exponering Mixade modeller Bell, J Clin Epidemiol 2009;62:

14 Mixade modeller Bell, J Clin Epidemiol 2009;62:650-9 Mixade modeller Bell, J Clin Epidemiol 2009;62:

15 Mixade modeller Bell, J Clin Epidemiol 2009;62:650-9 Olika sätt att metaanalysera individdata Tvåstegs-metaanalys Analysera först varje studie för sig, kombinera sedan alla studiespecifika estimat Poolad analys Data flyttas till en central server och analyseras gemensamt 15

16 Olika sätt att metaanalysera individdata Tvåstegs-metaanalys Analysera först varje studie för sig, kombinera sedan alla studiespecifika estimat Poolad analys Data flyttas till en central server och analyseras gemensamt Federerad analys Centraliserad analys, men individnivådata stannar på lokala servrar DataSHIELD 16

17 Pilot study: Risk factors for subarachnoid hemorrhage 17

18 Pilot study: Risk factors for subarachnoid hemorrhage 7 years 2,800 work hours 3,300,000 SEK Project management 640 h Data management 1530 h Statistical analysis 270 h SAP 60 h

19 Problems Projects underpowered by using only one cohort at a time, leading to uncertain results with little benefit to patients and the public. Rare diseases and exposures are impossible to study in individual cohorts due to lack of statistical power, and are therefore discriminated. Swedish cohorts are underused, due to limitations in documentation, presentation and red tape. Too much waste in research. Waiting times. Reinventions of the wheel. Some cohorts threatened by total oblivion. Data sharing challenging (for legitimate ethicolegal reasons). Linkages between cohorts and registries held by Statistics Sweden and the National Board of Health and Welfare are suboptimally managed. Missed opportunities to build competence, community, and competitiveness. Sundström et al, Ups J Med Sci 2018, in press Detailed proposal 2017 on researchers 42 cohorts 7 universities Abbreviation University AAA UU BEDA GU COSM KI EpiHealth UU InterGene GU Kvinnostudien GU LSH LiU LifeGene KI MA UMU MDC LU MISS LU MrO/MANOS LU MrPeak LU MONICA-Gbg GU MONICA-Northern UMU MOS LU MPP LU NKCx KI NMC KI NSHDS-VIP UMU PIVUS UU PREV GU RHINE UU SDPP SLL (KI) SHE UU SHM UU SHEEP UU SMC KI SNAC-S LU (GÅS) SPHC KI STR KI UBCoS KI Multigen UFS UU ULSAM UU VHS ÖU WICTORY UU WLH KI WOLF KI X-69 UU 60-årskohorten KI 50 åringar i Göteborg GU 19

20 Presentera studier Sök studier 20

21 Sök och harmonisera variabler Project management 640 h Data management 1530 h Statistical analysis 270 h SAP 60 h

22 Project management 20 h Data management 120 h Statistical analysis 80 h SAP 10 h