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Hallo zusammen! Ich benötige Hilfe für die Auswertung einer medizinischen Fragestellung. Es handelt sich dabei um eine retrospektive Studie, die Auswertung wird mit Spss durchgeführt. Ich versuche mein Problem mal möglichst einfach zu erklären, da ich in der statistischen Fachsprache nicht sehr fit bin. Bitte entschuldigt das...

Ich betrachte 150 Personen, die eine Erkältung haben. Bei 120 von ihnen wurde als Reaktion auf die Erkältung eine Nasenspray gegeben, bei den anderen 30 wurde nichts unternommen. Untersucht werden soll nun, wie sich die Gabe des Nasensprays auf das Outcome auswirkt (z.B. wie viele Personen waren nach einer Woche wieder gesund?).
Die Schwere der Erkältung wird zu Beginn anhand der Menge des Nasenschleims beurteilt werden. Leichteste Erkältung mit 0 ml Nasenschleim bis maximal 5000ml Nasenschleim bei schwerster Erkältung. Die Menge des Nasenschleims wurde bei jeder Person ermittelt.

Mein Problem ist, dass das Nasenspray vorwiegend bei schwerer Erkältung gegeben wird, wo hingegen bei leichter Erkältung oftmals nichts unternommen wird. Schaue ich das Outcome an, finde ich beispielsweise heraus, dass das Nasenspray gar nichts bringt: 60% von den Personen, die das Nasenspray erhalten haben, sind nach einer Woche wieder gesund, aber 80% der Personen, die kein Nasenspray bekommen haben. Nun weiß ich nicht, ob für diesen Unterschied das Nasenspray verantwortlich ist, d.h. dass das Nasenspray die Erkältung verlängert oder ob es einfach daran liegt, dass die Personen mit Nasenspray die stärkere Erkältung hatten, die logischerweise auch länger braucht um auszuheilen.

Wie kann ich das Outcome unter Berücksichtigung der Menge des Nasenschleims (von 0 - 5000ml, als Indikator für die Schwere der Erkältung) oder quasi bereinigt von diesem Störfaktor auswerten?

Ich bin über jede Hilfe dankbar. Falls es nicht verständlich ist, gerne nachfragen.
Viele Grüße!

Hallo hemax,

das ist doch ganz bestimmt ein Parallelproblem nach Punkt 8 in nutzung-des-forums-f44/das-musste-mal-gepostet-werden-t6682.html#p31013

Niemand misst außerhalb einer prospektiven Studie, wieviel ml Schleim die Nase pro Tag läuft und innnerhalb einer prospektiven Studie würde niemand einen so banalen Endpunkt wie "nach einer Woche gesund/nicht gesund" wählen. Glaub ich Dir nicht. Bitte lies in meinem Link nach, warum Parallelprobleme Mist sind.

Im Allgemeinen böte sich in einer solchen Situation eine matched-pairs-Analyse an: Du findest für jeden der 30 "ohne Nasenspray" einen von den 150, der bei gleichem Geschlecht und gleichem Alter eine möglichst gleichschlimme Nasenschleimproduktion hat (wenn Geschlecht und Alter bei Deinem Nasenschleim nicht so wichtig sind, dann von mir aus Raucherstatus oder Begleitmedikation oder so).

LG,
Bernhard

Hallo Bernhard,
vielen Dank erstmal für deine Antwort! Du hast das Parallelproblem erkannt. Ich wollte es nur möglichst einfach erklären, aber ich habe den Post gelesen und verstehe, dass es nicht sinnvoll ist...

Deshalb jetzt nochmal konkreter:
Die ganze Untersuchung wird bei immunsupprimierten Personen durchgeführt. Es wurde zu Beginn die Zahl der Leukozyten (=weiße Blutkörperchen; entspricht dem Nasenschleim) ermittelt. Diese ist bei Personen, deren Immunsystem unterdrückt wird, vermindert und liegt bei meinen Fällen zwischen 0 und 4000 Blutkörpcherchen pro Einheit. 0 wäre ein besonders schlechter Zustand des Immunsystems, 4000 ein besserer Zustand.

Als Endpunkt wird beispielsweise betrachtet, ob das Medikament (=Nasenspray) eine erneute Infektion innerhlab eines bestimmten Zeitraums verhindert hat. Das Problem ist, das Personen mit sehr schlechtem Zustand des Immunsystems wahrscheinlich unabhängig davon ob sie jetzt das Medikament bekommen haben oder nicht, schon ein im Vergleich zu Personen mit höheren Blutkörperchenzahl erhöhtes Risiko für eine erneute Infektion haben.
Die Endpunkte sind binär. (Es gibt auch einzelne numerische Endpunkte, die jedoch weniger bedeutend für meine Auswertung sind.)

Die matched-pairs-Analyse könnte ich anwenden, aber dann werte ich ja letztendlich nur weniger als die Hälfte meiner Fälle aus, richtig?

Wäre folgendes sonst eine Möglichkeit, den Störfaktor mit in die Auswertung einzubeziehen:
Ich unterteile die Zahl der Blutkörperhcen in vier Grade (Grad = 0-999 Blutkörperchen, Grad 3= 1000-1999, Grad 2= 2000-2999, Grad 1= 3000-3999) und führe dann eine logistische Regression durch für die abhängige Variable "erneute Infektion" mit den Kovariaten Medikament (Ja/Nein) und Schweregrad (kategorisch, Grad 1-4). Dann kann ich für das Medikament ein Odds-Ratio erhalten, welches den Schweregrad berücksichtigt im Sinne eines adjusted OR, oder?

Viele Grüße, hemax

hemax77 hat geschrieben:Die matched-pairs-Analyse könnte ich anwenden, aber dann werte ich ja letztendlich nur weniger als die Hälfte meiner Fälle aus, richtig?

Ja, das ist ein Problem, das man abwägen muss. Dafür ist es methodisch sehr sauber.

Wäre folgendes sonst eine Möglichkeit, den Störfaktor mit in die Auswertung einzubeziehen:
Ich unterteile die Zahl der Blutkörperhcen in vier Grade

Schwierig, weil recht willkürlich. Außerdem kann es dann immer noch passieren, dass innerhalb jedes oder einiger der Grade, die weniger schlechteren Blutbilder mit Nicht-Medikation assoziiert sind. Das solltest Du dann innerhalb jedes der vier Grade gesondert testen. Außerdem ist es unlogisch, dass ein Patient mit 5 Leukos und einer mit 3000 in einer Gruppe, Patienten mit 3999 und 4000 Leukos aber in verschiedenen Gruppen sind.

Es gibt noch eine dritte Option: Eine logistische Regression: Du nimmst die Leukozytenzahl und eine Dummyvariable für Mit-/Ohne-Medikation als unabhängige-Variablen und erneute Infektion als abhängige Variable in einer logistischen Regression. Dann brauchst Du keine künstliche Einteilung vornehmen, unterschiedliche Leukozytencounts werden unterschiedlich behandelt und der Test der Dummyvariable beantwortet Deine Fragestellung. Auch kannst Du andere Einflüsse wie Alter, Geschlecht, Anämie etc. recht einfach bie der Auswertung berücksichtigen. Nachteil: Du must einen quasi-linearen Zusammenhang zwischen Leukozytencount und Reinfektion über den gesamten Bereich möglicher Leukozytencounts annehmen. Das ist eine naheliegende und einfache Annahme, aber biologische Systeme sind in der Regel halt nicht linear.

So hat jeder Ansatz seine Stärken und Schwächen.

Wenn logistische Regression Dir nichts sagt - es gibt eine Reihe guter Einführungen auf Youtube.

LG,
Bernhard

Würde man bei solchen biologischen Phänomenen wie Leukozytenzahlen nicht ohnehin routinemäßig
eine logarithmische Transformation in Betracht ziehen? Also ein Modell für Rückfall ja/nein mit den
Prädiktoren Medikament ja/nein, Ln(Leukozytenzahl) und der Wechselwirkung
Ln(Leukozytenzahl)*Medikation.

Ok, vielen Dank für eure Hilfe!
Jetzt habe ich ein paar Ansatzpunkte, wie ich damit umgehen könnte.

Viele Grüße, hemax