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Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:bsz:25-opus-87004
URL: http://www.freidok.uni-freiburg.de/volltexte/8700/


Sekula, Peggy

Statistical modelling for risk assessment in pharmacoepidemiology: the case-crossover method

Statistische Modellierung zur Risikobeurteilung in der Pharmakoepidemiologie: die case-crossover-Methode

Dokument1.pdf (1.032 KB) (md5sum: 50c107a2feb7705b22f146059c77e4f2)

Kurzfassung in Deutsch

Die Analyse von Fallserien kann unter bestimmten Umständen von Vorteil sein. Solch eine Situation lag vor, als das Risiko von Medikamenten in Bezug auf schwere Hautreaktionen (SCAR) untersucht werden sollte. Zudem werden in der aktuellen Studie RegiSCAR keine Kontrollinformation gesammelt.
Die case-crossover Methode ist eine Möglichkeit, die für solch eine Analyse vorgeschlagen wird. Sie dient zur Bestimmung des Risikos eines zeitvariierenden Faktors auf ein akutes Ereignis und ist somit ein vielversprechender Ansatz für die oben erwähnte Situation. Die Ziele dieser Arbeit waren es, einen Überblick zu vorgeschlagenen Schätzern zu geben und diese in der erwähnten Situation mittels einer erneuten Analyse der EuroSCAR-Daten (frühere Fall-Kontroll-Studie) zu evaluieren. Darüber hinaus war die Entwicklung eines Simulationsmodells erforderlich, um das Verständnis in diesem Kontext systematisch zu vertiefen. Das finale Ziel lag dann in der Analyse der Daten der RegiSCAR-Studie.
Unter Verwendung der zwei vorgeschlagenen Schätzer ergab die erneute Analyse der EuroSCAR-Daten den Erwartungen entsprechende Risikoschätzungen für eine Reihe von Medikamenten. Für die restlichen waren die Schätzungen entweder unplausibel oder nicht möglich. Nur ein gewisser Teil dieser Abweichungen konnte erklärt werden, während andere offen blieben wie die Tatsache, dass die case-crossover Schätzungen im Mittel niedriger ausfielen als die Schätzungen aus der Fall-Kontroll-Analyse. Diese Umstände bildeten dann den Ausgangspunkt für die Simulationsstudie.
Basierend auf der Datensituation in solchen Studien umfasste das allgemeine Simulationsmodell einen zeitvariierenden binären Faktor und ein terminales Ereignis, welche die Medikamentenexposition und die Hautreaktion widerspiegeln sollten. Eine Markov-Kette wurde als das zugrunde liegende stochastische Modell gewählt, um den Verlauf einer Population über die Zeit zu simulieren. Um sowohl eine case-crossover Analyse als auch eine Fall-Kontroll-Analyse zu ermöglichen, wurden Fälle und Kontrollen aus den simulierten Populationsdaten geeignet gezogen. Es konnte aufgezeigt werden, dass die Schätzung eines relativen Risikos basierend auf diesem Simulationsmodell prinzipiell möglich ist. Darüber hinaus bietet dieses Simulationsmodell den Vorteil, dass verschiedenste Szenarien von praktischer Bedeutung separat betrachtet werden können. Erweiterungen des Simulationsmodells sind ebenfalls möglich, z.B. die Inkorporation eines zeitvariierenden Confounders.
Aus den Ergebnissen der Simulationsstudie konnte geschlossen werden, dass das Risiko eines zeitvariierenden Faktors unter Verwendung der case-crossover Methode geschätzt werden kann, sofern die erforderlichen Anforderungen erfüllt sind und die Expositionsinformation in ausreichendem Umfang vorhanden ist. In dieser Situation waren die Schätzer der case-crossover Analyse denen der Fall-Kontroll-Analyse sehr ähnlich. Verzerrungen der case-crossover Schätzer traten auf, wenn ein nicht stationärer Expositionsprozess simuliert wurde oder die Expositionsinformation nicht informativ genug war.
Abschließend wurden die RegiSCAR-Daten mit Hilfe der case-crossover Methode analysiert, wobei die Schätzungen überwiegend den bisherigen Erfahrungen entsprachen. Andere erfordern weitere Untersuchungen.


Kurzfassung in Englisch

Under certain circumstances, the analysis of a case series is of advantage. Such situation occurred when studying the risk of drugs in severe cutaneous adverse reactions (SCAR). Furthermore, no control information is collected in the current study RegiSCAR.
The case-crossover method is one of the methods proposed for such an analysis. It assesses the risk of a time-varying factor on an acute event and is the most promising approach for this practical setting. The objectives of this work were therefore to provide an overview regarding proposed estimators and to evaluate them in the practical setting by a re-analysis of data obtained in the earlier case-control study EuroSCAR. Moreover, a simulation model was to be developed in order to further deepen the understanding by assessing the method in a systematic way. The final goal was then to analyse data obtained in RegiSCAR.
Using two different estimators, the re-analysis of the EuroSCAR-data revealed reasonable estimates for a series of drugs. However, it also provided either conspicuous results or even could not provide any risk estimate at all for few drugs. While some of the discrepancies could be explained, others could not, e.g. the fact that the case-crossover estimates were lower on the average than the case-control estimates. These questions were then the starting point for the simulation study.
On the basis of the practical setting, the general simulation model comprised a time-varying binary factor reflecting the drug exposure and a terminal event reflecting the reaction. By assuming a Markov chain as the underlying stochastic model, simulation of the course of a population over time was possible from which cases and controls were appropriately drawn in order to allow a case-crossover analysis as well as a case-control analysis. It could be shown that estimation of relative risks is principally possible with this model. Moreover, it had the advantage that several different scenarios of practical relevance could be considered and that extensions such as the incorporation of a time-varying confounder were possible.
Based on the observed results from the simulation study, it could be concluded that the risk of a time-varying factor using the case-crossover method can be estimated when necessary requirements were correctly defined and exposure information was sufficient. In this situation, the estimates of a case-crossover analysis were rather similar to those of the corresponding case-control analysis. Only in the presence of a non-stationary exposure process and of a less informative exposure history, the case-crossover estimates revealed greater bias than the corresponding case-control estimates.
Finally, the RegiSCAR-data were analysed using the case-crossover method that presented reasonable results for a series of drugs, while other require further investigations.


SWD-Schlagwörter: Epidemiologie , Modellierung , Risikoanalyse
Freie Schlagwörter (deutsch): Fallserie , case-crossover-Methode
Freie Schlagwörter (englisch): case series , case-crossover method
MSC Klassifikation 62-07 , 92C60
Institut: Inst. für Medizin. Biometrie und Medizin. Informatik (IMBI)
Fakultät: Fakultät für Mathematik und Physik
DDC-Sachgruppe: Mathematik
Dokumentart: Dissertation
Erstgutachter: Schumacher, Martin (Prof. Dr.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 25.06.2012
Erstellungsjahr: 2012
Publikationsdatum: 30.07.2012
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