Extensions of threshold analysis in network meta-analysis
Creators: name: Ιωαννίδης, Θεοφάνης Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Σύνθεση στοιχείων
Αναλλοίωτα διαστήματα
Ετερογένεια
Evidence synthesis
Invariant Intervals
Heterogeneity

description: Network meta-analysis is a statistical methodology that extends pairwise meta-analysis by providing estimates of the effectiveness of multiple treatments simultaneously. Threshold analysis assesses the stability of results in network meta-analysis systematically, investigating how changes in effect estimates of individual studies impact the overall outcome of the network meta-analysis and, consequently, decision-making. Invariant intervals, where a specific criterion (e.g., the probability of a treatment being the best) remains unchanged, are integral to this approach. Despite the utility of invariant intervals, the method does not provide information about heterogeneity and inconsistency within these defined ranges. This work aims to compute potential heterogeneity and inconsistency across the entire spectrum of given invariant intervals for each study. To quantify heterogeneity and inconsistency within the invariant intervals, hypothetical studies were simulated to conduct a network meta-analysis. Subsequently, the extent of heterogeneity and/or inconsistency was calculated using established metrics. This proposed framework serves as an extension of threshold analysis to enhance our understanding of uncertainty and contribute to more informed recommendations. To illustrate the application of the methods, we used a hypothetical network meta-analysis as an example, interpreting the results through line plots showing the evolution of explored metrics. The presented method aims to act as a tool to inform clinicians, decision-makers, and researchers about potential heterogeneity and inconsistency within invariant intervals, thereby enhancing the reliability and validity of treatment recommendations. Additionally, in cases of excessive heterogeneity or inconsistency within the range, it may suggest unreliability in conducting a network meta-analysis.
description: Η μετα-ανάλυση δικτύου είναι μια στατιστική μεθοδολογία που επεκτείνει την μετα-ανάλυση κατά ζεύγη, παράγοντας εκτιμήσεις αποτελεσματικότητας πολλαπλών θεραπειών. Η ανάλυση κατωφλίου αξιολογεί τη σταθερότητα των αποτελεσμάτων μιας μετα-ανάλυσης δικτύου εξετάζοντας συστηματικά πώς μεταβολές των εκτιμήσεων αποτελεσματικότητας των επιμέρους μελετών επιδρούν στο συνολικό αποτέλεσμα της μετα-ανάλυσης δικτύου και κατ’ επέκταση στη λήψη αποφάσεων. Τα διαστήματα μέσα στα οποία ένα ορισμένο κριτήριο, για παράδειγμα η πιθανότητα μια θεραπεία να είναι η καλύτερη, μένει αμετάβλητο, ονομάζονται «αναλλοίωτα διαστήματα». Παρά τη χρησιμότητα των «αναλλοίωτων διαστημάτων», η μέθοδος δεν παρέχει πληροφορίες σχετικά με την ανομοιογένεια και την ασυνέπεια εντός των καθορισμένων διαστημάτων. Σκοπός αυτής της εργασίας είναι ο υπολογισμός της δυνητικής ανομοιογένειας και ασυνέπειας σε όλο το εύρος των δοθέντων «αναλλοίωτων διαστημάτων» για κάθε μελέτη. Για την ποσοτικοποίηση της ανομοιογένειας και της ασυνέπειας μέσα στα «αναλλοίωτα διαστήματα», ως πρώτο βήμα προσομοιάσαμε υποθετικές μελέτες σε όλο το εύρος των διαστημάτων. Έπειτα, υπολογίσαμε με χρήση γνωστών μετρικών την έκταση της ανομοιογένειας και/ή ασυνέπειας. Το προτεινόμενο πλαίσιο προτείνεται ως μια επέκταση της ανάλυσης κατωφλίου για να ενισχύσει την κατανόηση της αβεβαιότητας και να συμβάλει σε μια πιο ενημερωμένη σύσταση. Για την επεξήγηση της εφαρμογής της μεθόδου, χρησιμοποιούμε σαν παράδειγμα μια υποθετική μετα-ανάλυση δικτύου. Ερμηνεύουμε τα αποτελέσματα μέσω διαγραμμάτων που δείχνουν την εξέλιξη των μετρικών που διερευνήθηκαν. Η μέθοδος που παρουσιάζουμε στοχεύει στο να δρα ως εργαλείο για την ενημέρωση των κλινικών, των ληπτών αποφάσεων και των ερευνητών για την πιθανή ανομοιογένεια και ασυνέπεια εντός των «αναλλοίωτων διαστημάτων», και, επομένως, για την αξιοπιστία και την εγκυρότητα των συστάσεων για τη θεραπεία. Επιπλέον, σε περιπτώσεις υπερβολικής ανομοιογένειας ή ασυνέπειας στο διάστημα, μπορεί να υποδεικνύεται η έλλειψη αξιοπιστίας κατά τη διενέργεια μιας μετα-ανάλυσης δικτύου.