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Raccolta e analisi dei dati

SELEZIONE DEGLI STUDI PER L’INCLUSIONE
Due autori (YM e ZH) selezioneranno in modo indipendente gli studi da includere nella revisione in base ai criteri di selezione prespecificati. Qualsiasi disaccordo sarà risolto con la discussione e la consultazione con LiuJP.

VALUTAZIONE DELLA QUALITÀ METODOLOGICA
La qualità delle prove incluse è valutata da due revisori in modo indipendente. In particolare saranno valutati i seguenti fattori:
1. la procedura di randomizzazione era adeguata?
2. l’occultamento dell’allocazione era adeguato?
3. i valutatori dei risultati erano ciechi all’obiezione di osservazione?
4. sono stati completamente descritti i ritiri e gli abbandoni?
5. è stata l’analisi per intenzione-to-treat?
6. i valutatori dell’esito erano ciechi all’intervento?

Come sappiamo, gli studi con qualità metodologica poco chiara o inadeguata possono essere prevenuti e tale pregiudizio può portare a sopravvalutare i benefici dell’intervento (Moher 1998; Schulz 1995). I componenti di qualità più importanti sono la generazione della sequenza di allocazione, l’occultamento di allocazione e l’accecamento. La distorsione dell’attrito può anche portare a stime esagerate degli effetti dell’intervento.

Sulla base delle raccomandazioni contenute nel Cochrane Reviewers’ Handbook (Alderson 2005) e degli studi metodologici, utilizziamo le seguenti definizioni nella valutazione della qualità metodologica.
Useremo le seguenti definizioni nella valutazione della qualità metodologica.

Generazione della sequenza di allocazione
La procedura utilizzata per creare una sequenza casuale assicurando che ogni partecipante abbia una probabilità nota, imprevedibile e solitamente uguale di essere assegnato a gruppi di intervento. La generazione della sequenza di allocazione può essere classificata come:

• “Adeguata, se la sequenza di allocazione è stata generata da un computer o da una tabella di numeri casuali. Il sorteggio, il lancio di una moneta, il miscuglio di carte o il lancio di dadi possono anche essere considerati adeguati se una persona che non è stata altrimenti coinvolta nel reclutamento dei partecipanti ha eseguito la procedura;

• “Non è chiaro, se lo studio è stato descritto come randomizzato, ma il metodo utilizzato per la generazione della sequenza di allocazione non è stato descritto;

• “Inadeguato, se per l’allocazione dei pazienti è stato utilizzato un sistema che includeva date, nomi o numeri di ammissione. Tali studi sono noti come studi quasi-randomizzati e di solito dovrebbero essere esclusi dalle revisioni sistematiche perché sono associati a un notevole rischio di pregiudizi.

Allocazione occultamento
La procedura utilizzata per nascondere la sequenza di allocazione da parte degli investigatori che assegnano i partecipanti ai gruppi di intervento. L’occultamento di allocazione può essere classificato come:

• “Adeguato, se l’allocazione dei pazienti ha coinvolto un’unità centrale indipendente, un computer bloccato in loco, che appare identicamente numerato, flaconi o contenitori di farmaci preparati da un farmacista o un investigatore indipendente o buste sigillate. Le buste devono essere numerate in serie, sigillate e opache. Tuttavia, queste informazioni sono raramente fornite, indicando un aumento del rischio di pregiudizi. In questo caso, le buste sigillate, possono costituire una categoria intermedia tra un’adeguata e chiara;

• “Chiaro, se la prova è stata descritta come randomizzati, ma il metodo utilizzato per nascondere l’assegnazione non è stata descritta;

• “Inadeguata, se la sequenza di allocazione era noto agli investigatori che ha assegnato i partecipanti o se lo studio è stato quasi‐randomizzati.

Accecante
La procedura utilizzata per mantenere i partecipanti allo studio, gli operatori sanitari e i valutatori degli esiti ignari dell’intervento a cui i partecipanti sono stati assegnati. I valutatori giudiziari dei risultati, l’analisi dei dati, la sicurezza dei dati, i membri del comitato di monitoraggio e gli scrittori di manoscritti possono anche essere accecati. L’accecamento può quindi essere valutato come adeguato, se il partecipante o il valutatore del risultato è accecato.

Follow-up
Lo scopo della randomizzazione è quello di generare gruppi di intervento comparabili. Questa equivalenza di base può essere interrotta se i partecipanti vengono persi per il follow-up. Per valutare il rischio di tale pregiudizio di attrito, estrarremo il numero e le ragioni di abbandoni e ritiri. L’estrazione di queste informazioni può essere difficile a causa di rapporti poco chiari. A volte può quindi essere rilevante estrarre l’adeguatezza delle relazioni di follow‐up. Il follow‐up riportato può essere classificato come:
“Adeguato, se sono stati descritti i numeri e le ragioni degli abbandoni e dei ritiri in tutti i gruppi di intervento o se è stato specificato che non vi sono stati abbandoni o ritiri;
“Poco chiaro, se il rapporto dava l’impressione che non ci fossero stati abbandoni o ritiri, ma questo non è stato specificamente dichiarato;
“Inadeguato, se il numero o le ragioni di abbandoni e ritiri non sono stati descritti.

Sulla base di questi criteri, gli studi saranno ampiamente suddivisi nelle seguenti tre categorie:
A ‐ tutti i criteri di qualità soddisfatti: basso rischio di bias.
B ‐ uno o più dei criteri di qualità solo parzialmente soddisfatti: rischio moderato di bias.
C ‐ uno o più criteri non soddisfatti: alto rischio di bias.
Questa classificazione verrà utilizzata nell’analisi di sensibilità.
Due autori (YM e ZH) valuteranno la qualità metodologica in modo indipendente utilizzando i criteri di valutazione definiti nel protocollo. Eventuali differenze nella valutazione della qualità delle prove saranno risolte in discussione e consultazione con LiuJP al fine di raggiungere un consenso.

ESTRAZIONE DEI DATI
Le seguenti caratteristiche e dati saranno estratti da due autori (YM e ZH) da ogni prova inclusa: (Black 2005)

1. Informazioni generali-titolo, autore principale, anno, paese, impostazione, fonte di finanziamento, pubblicato/inedito, lingua di pubblicazione, abstract / articolo completo, pubblicazioni duplicate.
2. Caratteristiche dello studio-design, qualità per metodo e sicurezza della randomizzazione, accecamento, occultamento di allocazione, ragioni e numero di pazienti che hanno abbandonato o perso durante il follow-up,.
3. Partecipanti-età, sesso, razza, criteri di inclusione ed esclusione del paziente, criteri diagnostici, punteggi compositi iniziali, somiglianza basale dei gruppi (inclusa la co‐morbilità), valutazione della conformità, altre terapie.
4. Interventi – tipo di medicinali a base di erbe, placebo, glucocorticoidi e agenti immunosoppressivi.
5. Risultati-comparabilità al basale, esiti di mortalità e morbilità, effetti avversi, preferenza del paziente, qualità della vita, durata dello studio, come osservato e in base all’intenzione di trattare.

la CLASSIFICAZIONE DI PROVA
utilizzare un sistema di classificazione basato su quello descritto nel libro del 2004 ” Evidence‐based Reumatologia (Tugwell 2004) e raccomandato da muscolo-scheletrico Gruppo:
Platinum: pubblicato Una revisione sistematica che ha almeno due studi controllati ogni soddisfare la seguente :
·le dimensioni del Campione di almeno il 50% di gruppo ‐ se non è possibile trovare una differenza statisticamente significativa, sono adeguatamente alimentato per un 20% la differenza relativa al relativo esito.
·Accecamento di pazienti e valutatori per i risultati.
·Gestione dei prelievi > follow-up dell ‘ 80% (sono accettabili imputazioni basate su metodi come Last Observation Carried Forward (LOCF)).
·Occultamento dell’assegnazione del trattamento.

Gold: Almeno uno studio clinico randomizzato che soddisfa tutti i seguenti criteri per i risultati principali come riportato:
·Dimensioni del campione di almeno 50 per gruppo-se questi non trovano una differenza statisticamente significativa, sono adeguatamente alimentati per una differenza relativa del 20% nel risultato pertinente.
·Accecamento di pazienti e valutatori per i risultati.
·Gestione dei prelievi > 80% di follow-up (imputazioni basate su metodi come LOCF sono accettabili).
·Occultamento dell’assegnazione del trattamento.

Silver: una revisione sistematica o uno studio randomizzato che non soddisfa i criteri di cui sopra. Silver ranking includerebbe anche prove da almeno uno studio di coorti non randomizzati che hanno fatto e non hanno ricevuto la terapia, o prove da almeno uno studio caso‐controllo di alta qualità. Uno studio randomizzato con un confronto “testa a testa” degli agenti sarebbe considerato di livello silver a meno che non sia stato fornito un riferimento a un confronto tra uno degli agenti e il placebo che mostrasse almeno una differenza relativa del 20%.

Bronzo: La classifica bronze è data alla prova se almeno una serie di casi di alta qualità senza controlli (inclusi semplici studi prima/dopo in cui i pazienti agiscono come il proprio controllo) o se la conclusione è derivata da un parere di esperti basato sull’esperienza clinica senza riferimento a nessuno dei precedenti (ad esempio, argomento da fisiologia, ricerca su banco o primi principi).
Due autori (YM e ZH) estrarranno i dati in modo indipendente utilizzando un modulo di estrazione dei dati auto‐sviluppato. Il disaccordo sarà risolto in discussione e consultazione con LiuJP.

l’ANALISI di DATI
Ci sono intesi per mostrare prove di confronto di farmaci a base di erbe contro:

• intervento

• placebo

• i glucocorticoidi

• agenti immunosoppressivi

• Sperimentazioni di farmaci a base di erbe plus glucocorticoidi e /o agenti immunosoppressivi contro i glucocorticoidi e /o agenti immunosoppressori, da sole, sono anche presentati come un confronto.

Ogni tipo di medicinali a base di erbe sarà confrontato con ogni controllo. La meta-analisi verrà eseguita all’interno di confronti dello stesso tipo di medicinali a base di erbe rispetto all’intervento di controllo simile. I dati dicotomici saranno presentati come rischio relativo (RR) e risultati continui come differenza media ponderata (ADM), entrambi con intervalli di confidenza del 95% (IC).
Le analisi saranno eseguite dal principio intention‐to‐treat, quando disponibile. Analizzeremo i dati utilizzando l’ultima risposta osservata riportata e includendo tutti i pazienti indipendentemente dalla conformità o dal follow‐up. La meta‐analisi a effetti fissi sarà utilizzata per combinare i dati dello studio se gli studi sono giudicati sufficientemente simili. L’eterogeneità verrà testata per l’utilizzo del punteggio Z e della statistica chi quadrato con significato impostato su p < 0.1. Se questo indica un significativo livello statistico di eterogeneità tra gli studi inclusi in un’analisi, una meta‐analisi random effects sarà preferita per un riepilogo generale. Le possibili fonti di eterogeneità saranno valutate mediante analisi di sottogruppo e sensibilità come descritto di seguito.

ANALISI DEI SOTTOGRUPPI
Eseguiremo l’analisi dei sottogruppi per esplorare le differenze di dimensione degli effetti come segue:
1. Diversi tipi di erbe medicinali
2. Gravità basale della malattia (lieve, moderata, grave)
3. Gara del partecipante

ANALISI DI SENSIBILITÀ
Se appropriato, verranno eseguite analisi di sensibilità al fine di esplorare la randomizzazione, il doppio accecamento e l’intenzione di trattare sulla dimensione dell’effetto. Eseguiremo anche un’analisi dello scenario “peggiore” (contando i pazienti con dati incompleti o mancanti come fallimenti del trattamento) per esplorare il possibile effetto della perdita al follow‐up sui risultati.

TABELLE DI RILEVANZA CLINICA
Le tabelle di rilevanza clinica saranno compilate sotto tabelle aggiuntive per migliorare la leggibilità della revisione. Per i risultati dicotomici, come le complicanze, il numero necessario per il trattamento sarà calcolato dal tasso di eventi del gruppo di controllo e dal rischio relativo utilizzando il calcolatore NNT Rx visivo (Cates 2003). Le tabelle dei risultati continui saranno presentate anche in tabelle aggiuntive. Il beneficio assoluto sarà calcolato come il miglioramento nel gruppo di intervento meno il miglioramento nel gruppo di controllo, nelle unità originali.La differenza relativa nella variazione dal basale sarà calcolata come beneficio assoluto diviso per la media basale del gruppo di controllo (Tugwell 2004).