Netzwerk-Metaanalyse zur Entscheidungsfindung (Statistik in der Praxis) 1. Auflage – ORIGINAL PDF

Ein praktischer Leitfaden zur Netzwerk-Metaanalyse mit Beispielen und Code

Bei der Bewertung der Gesundheitsversorgung sind strenge Methoden der quantitativen Bewertung erforderlich, um festzustellen, welche Interventionen wirksam und kostengünstig sind. Oft liefert eine einzelne Studie keine Antworten, und es ist wünschenswert, Beweise aus mehreren Quellen, normalerweise randomisierten kontrollierten Studien, zusammenzufassen. Dieses Buch verfolgt einen Ansatz zur Evidenzsynthese, der speziell für die Entscheidungsfindung gedacht ist, wenn es welche gibt zwei oder mehr Behandlungsalternativen, die evaluiert werden, und geht davon aus, dass der Zweck jeder Synthese darin besteht, die Frage zu beantworten: „Welche Behandlung ist für diese vorab identifizierte Patientenpopulation die ‚beste‘?“

Ein umfassender, kohärenter Rahmen für die Netzwerk-Metaanalyse (Vergleiche gemischter Behandlungen) wird übernommen und mit Bayes'schen Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methoden geschätzt, die in der frei verfügbaren Software WinBUGS implementiert sind. Jedes Kapitel enthält ausgearbeitete Beispiele, Übungen, Lösungen und Code, die von den Lesern angepasst werden können, um sie auf ihre eigenen Analysen anzuwenden.

Dieses Buch kann als Einführung in die Evidenzsynthese und Netzwerk-Metaanalyse, ihre wichtigsten Eigenschaften und politischen Implikationen verwendet werden. Beispiele und fortgeschrittene Methoden werden auch für den erfahreneren Leser vorgestellt.

• Methoden, die in diesem Buch verwendet werden, können konsistent angewendet werden: Modellkritik und Prüfung auf Evidenzkonsistenz werden betont.
• Die Methoden basieren auf technischen Unterstützungsdokumenten, die für die NICE Decision Support Unit erstellt wurden, die die NICE Methods of Technology Appraisal unterstützen.
• Der vorgestellte Code ist auch die Grundlage für den Code, der von der ISPOR Task Force für indirekte Vergleiche verwendet wird.
• Enthält umfangreiche, sorgfältig ausgearbeitete Beispiele mit ausführlichen Erläuterungen, wie Daten zur Verwendung in WinBUGS angelegt und die Ausgabe interpretiert werden.

Network Meta-Analyse zur Entscheidungsfindung wird für Entscheidungsträger, medizinische Statistiker, Gesundheitsökonomen und jeden, der mit der Bewertung von Gesundheitstechnologien zu tun hat, einschließlich der pharmazeutischen Industrie, von Interesse sein.