Klin Monatsbl Augenheilkd 2017; 234(12): 1493-1501
DOI: 10.1055/s-0043-120923
Klinische Studie
Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Die Frage nach Zusammenhängen in multivariaten Datensätzen zur Behandlung der nvAMD

The Conundrum of Relationships in the Multivariate Dataset of nvAMD Treatment
Robert G. H. Wilke
1  Augenklinik, Städtisches Klinikum Dresden, Dresden
,
Robert Patrick Finger
2  Universitäts-Augenklinik Bonn, Universität Bonn, Bonn
,
Helmut G. Sachs
1  Augenklinik, Städtisches Klinikum Dresden, Dresden
› Author Affiliations
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Publication History

eingereicht 22 May 2017

akzeptiert 06 October 2017

Publication Date:
12 December 2017 (online)

Zusammenfassung

Hintergrund Die statistische Beurteilung klinischer Fallserien ist nicht ohne Schwierigkeiten. Scheinkorrelationen können bei der Analyse entstehen, wenn der Zusammenhang zwischen nur einer einzelnen Einflussgröße und der Zielgröße untersucht wird. Häufig ist dies der Fall, wenn sogenannte konfundierende Variablen (d. h. weitere Variablen, welche das Ergebnis beeinflussen) nicht berücksichtigt werden. In prospektiven Studien werden diese Variablen entweder so weit als möglich kontrolliert, oder sie werden durch Randomisierung zwischen den Gruppen ausgeglichen. In retrospektiven Auswertungen kann diese Technik nicht angewendet werden. Stattdessen sollte eine multivariate Analyse durchgeführt werden, die alle bekannten und dokumentierten Variablen berücksichtigt.

Patienten/Material und Methoden Statistische Evaluation der Einflussgrößen auf das Visusergebnis am Ende des 2. Jahres einer Anti-VEGF-Therapie an einem Datensatz aus 1300 nvAMD-Fällen (nvAMD: neovaskuläre altersabhängige Makuladegeneration). Die folgenden Einflussgrößen (Variablen) wurden untersucht: Ausgangsvisus, Netzhautdicke zur Baseline, Alter bei Baseline, mittleres Visitenintervall, Anzahl an Injektionen, Visusgewinn nach dem Upload sowie ein Wechsel des Anti-VEGF-Präparats. Zielgröße war der Gewinn oder Verlust der Sehschärfe als Letter Score am Ende des 2. Jahres.

Ergebnisse Alle untersuchten Variablen haben einen deutlichen Einfluss auf das Visusergebnis, sofern nur einzelne Regressionen untersucht werden. Eine initiale Analyse des Einflusses einer Therapieumstellung zeigt einen scheinbar großen Einfluss auf den Visusverlauf. Die multivariate Analyse zur Vermeidung von Scheinkorrelationen zeigt jedoch, dass nur die folgenden Variablen das Visusergebnis statistisch signifikant beeinflusst haben: Ausgangsvisus, Visusgewinn nach dem Upload, Anzahl an Injektionen, Visitenintervall sowie Netzhautdicke zur Baseline. Die Therapieumstellung selbst hat keinen statistisch signifikanten Einfluss auf das Visusergebnis.

Schlussfolgerungen Die Umstellung der Anti-VEGF-Therapie ist nicht ursächlich für einen besseren Visusverlauf. Bei der statistischen Analyse von nicht randomisierten, retrospektiven Daten ist es besonders wichtig, konfundierende Variablen zu berücksichtigen. Sind die untersuchten Subgruppen nicht für diese Variablen ausgeglichen, können Scheinkorrelationen entstehen, die nicht die tatsächlichen Zusammenhänge abbilden.

Abstract

Background The evaluation of relationships in clinical case series is complicated by statistical pitfalls, one of which is spurious correlation. In this case, one or more potential factors are actually not related to a target measure, yet it may be wrongly inferred that they are. This may be due to either coincidence or the presence of a one or more confounding unregarded factors. In randomised clinical trials, it is attempted to eliminate such confounding factors or to control them by randomisation. However, this approach is not applicable in retrospective case series, and other statistical methods must be applied, such as multivariate analyses, taking into account all known variables.

Patients/Material and Methods Statistical evaluation of the impact of different variables on the change in visual acuity after year 2 in a cohort of 1300 cases of nvAMD. The investigated variables are: visual acuity (VA) at baseline, central retinal thickness at baseline, age at baseline, mean interval between visits, number of injections, initial gain in VA after upload, and a change of the anti-VEGF compound. The target outcome measure was the change in VA as letter score at the end of year 2.

Results All investigated variables have a marked impact on VA outcome when only single regression analysis is performed. Initial analysis of a switch in therapy gives a seemingly large effect on VA. However, multivariate analysis to avoid spurious correlations shows that only the following variables influence VA outcome with statistical significance: VA at baseline, initial gain in VA after upload, number of injections, mean interval between visits, and central retinal thickness at baseline. A switch in therapy had no statistically significant effect on VA outcome.

Conclusion A switch in anti-VEGF therapy is not causally related to better VA outcome. In the statistical evaluation of non-randomised, retrospective case series, special attention must be given to potential confounding variables. When subgroups under investigation are not well balanced for confounding factors, misleading spurious correlations can result, leading to incorrect inferences.