Test für RCT mit Prä-Post-Design

Test für RCT mit Prä-Post-Design

Beitragvon ftb1 » Di 18. Nov 2014, 21:18

Hallo allerseits,

auf http://blog.data-miners.com/2008/12/mul ... ected.html bin ich auf folgendes interessantes Beispiel gestoßen:

A randomized-controlled trial (pre- and post- observations in both an intervention and control group). The outcome of interest is "ate peanut butter in the last week" (yes/no).

Pre Intervention: N = 250
(Yes = 70, No = 180)

Post Intervention N = 200 (some people lost to follow-up)
(Yes = 120, No = 80)

Pre Control N = 275
(Yes = 90, No = 185)

Post Control N = 230
(Yes = 100, No = 130)


Weiß jemand, welchen Test man rechnen kann, um dieses Design auszuwerten?
Beispielfragen wären, z. B.: Verändert sich das Verhältnis (Diagnosewechsel) von Pre zu Post in der Interventionsgruppe mehr als in der Control-Gruppe? Ist der Anteil der No-Yes-Wechsler in der Interventionsgruppe größer als in der Control-Gruppe?

Meine Suche war bislang erfolglos. McNemar funktioniert bekanntlich nur für 2x2-Designs. Und McNemar getrennt pro Gruppe erscheint mir nicht sinnvoll.
Bei 2x2x2 Chi-Quadrat-Test ist die Voraussetzung unabhängiger Beobachtungen durch die Messwiederholung verletzt.

Anders formuliert: Wäre die abhängige Variable nicht dichotom sondern metrisch, könnte man eine 2x2 Varianzanalyse mit einem messwiederholten Faktor rechnen und Gruppenunterschiede, Veränderungseffekte und die Interaktion Gruppe x Veränderung untersuchen. Gesucht wird also eine Alternative, falls die abhängige Variable dichotom ist.
ftb1
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Re: Test für RCT mit Prä-Post-Design

Beitragvon PonderStibbons » Di 18. Nov 2014, 23:51

Das in etwa analoge Verfahren zur Messwiederholungs-ANOVA ist
Generalized Estimating Equations (GEE).

Bei randomisierten Versuchsplänen sollte Vergleich der post-outcomes
aber normalerweise ausreichen.

Eine Alternative wäre Vorhersage des post-Testergebnisses
durch Gruppe und pre-Test mithilfe einer logistischen
Regression, analog zur Kovarianzanalyse.

Das eigentliche Problem hier ist der große Datenausfall
bis follow-up. Falls loss to follow up mit den outcomes assoziiert
sein sollte, kann das die Ergebnisse verfälschen.

Mit freundlichen Grüßen

P.
PonderStibbons
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