Kritisk læsning af artikler om kohortestudier

I denne artikel vil vi vejlede læseren i, hvordan man kritisk gennemgår et moderne kohortestudie. Vi tager udgangspunkt i et konkret klinisk relevant forskningsspørgsmål og gennemgår et studie, der søger at besvare dette spørgsmål. Epidemiologiske fagtermer forklares ikke løbende, men er beskrevet i Tabel 1.

Randomiserede forsøg har vist lavere niveau af serumurat blandt brugere af SGLT2-hæmmere ift. placebo [1]. Der er en plausibel mekanisme [2], øget diurese og dermed øget udskillelse af urat, men forsøgene har ikke kunnet vise, at reduktionen af urat også nedsætter forekomsten af urinsyregigt [3]. Da patienter med type 2-diabetes er i øget risiko for at få urinsyregigt [4], kunne en beskyttende effekt over for urinsyregigt i nogle tilfælde være udslagsgivende ved præparatvalg.

Ideelt set burde spørgsmålet besvares ved et randomiseret forsøg. Urinsyregigt er ikke en hyppig sygdom, og dette studie ville derfor blive prohibitivt ressourcekrævende. Alternativt kunne spørgsmålet besvares med et studie, hvor man sammenligner brugere af SGLT2-hæmmere med ikkebrugere, uden at randomisere. Men hvordan kan vi vide, om et sådant studie er retvisende?

FORMULERING AF FORSKNINGSSPØRGSMÅL

Til formulering af forskningsspørgsmålet kan population, intervention, comparator, outcome (PICO)-strukturen anvendes: P: personer med type 2-diabetes; I: SGLT2-hæmmere; C: glukagonlignende peptid 1 (GLP-1)-receptoragonister eller dipeptidylpeptidase-4-hæmmere; O: urinsyregigt.

Studieeksempel

Ovennævnte problemstilling blev undersøgt af Fralick et al [5]. I et kohortestudie sammenlignede man forekomsten af urinsyregigtdiagnoser blandt brugere af SGLT2-hæmmere og GLP-1-receptoragonister (GLP-1-RA) med type 2-diabetes. Grupperne blev fulgt fra dagen, hvor de indløste deres første recept for hhv. SGLT2-hæmmere eller GLP-1-RA. Personer med tidligere urinsyregigt blev ekskluderet. Brugere af SGLT2-hæmmere og GLP-1-RA kan dog ikke forventes at være umiddelbart sammenlignelige. F.eks. foretrækkes GLP-1-RA ved overvægt, mens SGLT2-hæmmere foretrækkes ved nedsat nyrefunktion. For at tage højde for disse forskelle blev der anvendt propensity score matching [6]. Raten af urinsyregigt i grupperne blev sammenlignet vha. Cox-regressionsanalyse, hvorved man fandt en 36% lavere rate blandt brugere af SGLT2-hæmmere end blandt brugere af GLP-1-RA.

CENTRALE STUDIEKOMPONENTER

Active comparator new user-designet

I moderne farmakoepidemiologiske kohortestudier anvendes ofte active comparator new user-designet [7]. Brugen af en aktiv komparator (fremfor sammenligning med ikkebrug af lægemidlet) er begrundet i, at man mindsker confounding by indication (Tabel 2). I eksemplet ville ikkebrugere hovedsageligt udgøres af personer uden diabetes og ville således afvige fra brugerne af SGLT2-hæmmere på faktorer såsom en lavere forekomst af overvægt og hjertesygdom. Dette ville medføre en lavere forekomst af urinsyregigt i kontrolgruppen og maskere en beskyttende effekt af SGLT2-hæmmere. Hvis man derimod sammenligner brugere af SGLT2-hæmmer med brugere af et andet antidiabetisk lægemiddel, opnår man en sammenlignelig fordeling af prognostiske faktorer grupperne imellem. En forudsætning er dog, at det andet diabetesmiddel ikke i sig selv påvirker risikoen for urinsyregigt.

New user-elementet indebærer, at man kun inkluderer nye brugere af lægemidlerne og følger dem, fra de påbegynder brugen af lægemidlet. Dette kan illustreres vha. p-piller og risikoen for venøs tromboemboli. Personer, der har en høj risiko for at få denne bivirkning, vil ofte få den tidligt i deres forløb, og efterhånden vil der fortrinsvis være kvinder i kohorten med lav risiko, da de har tålt lægemidlet i længere tid. Sammenlignes risikoen ved et nyt præparat, hvor alle er nye brugere, med risikoen ved et gammelt præparat, hvor der kun er personer tilbage, der tåler behandlingen, vil det nye præparat fejlagtigt fremstå som havende den største risiko.

Ovenstående studiedesign er illustreret i Figur 1, som demonstrerer den tidsmæssige rækkefølge af elementerne i Fralick et al [5], i overensstemmelse med principperne beskrevet af Schneeweiss et al [8].

Persontidsbaserede analyser

Fralick et al målte raten af urinsyregigtsdiagnoser blandt brugere af SGLT2-hæmmere hhv. GLP-1-RA. Rater er forekomsten af et udfald over et bestemt tidsrum divideret med mængden af den opfølgningstid, hvor udfaldene forekom [9]. Hvis der er tale om nye (incidente) tilfælde, kaldes raten en incidensrate. Rater kan beregnes, selvom nogle personer kun er fulgt i få måneder, mens andre er blevet fulgt i flere år. Dette står i modsætningen til en kumuleret incidensproportion, oftest kaldet risiko, hvor alle deltagere skal følges lige lang tid (f.eks. risikoen for urinsyregigt inden for seks mdr. efter påbegyndelse af behandling). Ved at foretage den simple beregning »rate lig med antallet af hændelser delt med persontid«, antager man, at raten er konstant over den indsamlede persontid – noget, der i mange situationer ikke er gældende [10]. En hyppig måde at undgå denne begrænsning er ved brug af en Cox-regressionsanalyse [11]. Her beregnes relative forskelle i raten mellem to grupper, en hazard ratio, hvor raten frit kan variere over den indsamlede persontid. Det kræver dog en antagelse om, at effekten af en given eksponering er konstant over tid.

Håndtering af konfounding

I observationelle studier vil de grupper, man ønsker at sammenligne, som regel ikke være sammenlignelige. I Fralick et al-studiet har brugere af GLP-1-RA en højere forekomst af nyresygdom og brug af diuretika, begge prognostiske faktorer for at udvikle urinsyregigt. En direkte sammenligning af de observerede rater vil fejlagtigt tilskrive effekter fra disse faktorer til SGLT2-behandlingen, dvs. der er tale om konfounding eller på dansk: årsagsforveksling. Konfounding kan håndteres i design- eller analysefasen. Matching af brugere af SGLT2-hæmmere til lignende brugere af GLP-1-RA, f.eks. på baggrund af alder, køn, forekomsten af nyresygdom og brug af diuretika, kan gøres i designfasen. Man vil opnå mindre grupper, der dog vil være mere sammenlignelige. En betydelig fordel ved denne metode er, at sammenligneligheden kan vises direkte. En anden udbredt måde er ved anvendelse af regressionsmodeller, som f.eks. Cox-regressionsanalyse. Her justeres (læs: ophæves) effekten af faktorer, der disponerer for udfaldet, der undersøges.

KRITISKE SPØRGSMÅL

Når et observationelt studie viser en sammenhæng, er det centrale spørgsmål, om denne vurderes at afspejle en årsagssammenhæng, dvs. kausalitet. For at vurdere, om en sammenhæng er kausal, må man overveje, om sammenhængen alternativt kunne være forårsaget af bias, herunder konfounding, eller statistiske tilfældigheder. Bias defineres som forhold i forskningsprocessen, der medfører fund, der afviger fra sandheden. Bias kan opstå enten i udvælgelse af studiepopulationen eller bortfald under opfølgningen, dvs. selektionsbias, ved fejlbehæftet måling af eksponering eller effektvariable, dvs. informations- eller misklassifikationsbias, eller ved konfounding (se ovenfor).

Det er vigtigt at være opmærksom på, at kliniske målinger og alle registerdata er behæftet med en vis grad af misklassifikation. I mange studier bestemmes eksponering på baggrund af indløste recepter fra Lægemiddelstatistikregisteret og sygdomsudfald på baggrund af diagnoser fra Landspatientregisteret. Den indløste recept afspejler ikke den eksakte indtagelse af lægemidlet og tager f.eks. ikke højde for lav adhærens. Diagnoser i Landspatientregisteret kan være behæftet med fejl i de kliniske diagnoser, egentlige kodningsfejl og manglende specificitet af diagnosekoderne. Selv nogle af de mest valide diagnoser i Landspatientregisteret udviser en ikkenegligabel grad af misklassifikation [12]. Hvis denne misklassifikation er uafhængig af andre variable (også kaldet tilfældig misklassifikation), vil det medføre, at man underestimerer den reelle effekt [13].

Det er vores erfaring, at de fleste tekniske problemer i kohortestudier kan henføres til en af disse tre kategorier: selektionsbias, informationsbias eller konfounding. Der findes dog andre tekniske fejlkilder (Tabel 2), og man bør altid forholde sig til de ikketekniske problemer i studiets kontekst, tolkning, generaliserbarhed og valg af design.

ANDRE DESIGNVARIANTER

Kohortestudier kan give stærkt misvisende resultater, hvis man i deres implementering bryder de grundlæggende epidemiologiske principper. Et af disse lyder, at data skal analyseres i den rækkefølge, de blev indsamlet, dvs. man må ikke betinge på fremtidige begivenheder. Et eksempel på en sådan bias er immortal-time bias [14]: I et studie ønsker man at undersøge overlevelsesgevinsten ved behandling med pladehæmmere efter et akut myokardieinfarkt. Man følger derfor folk, fra de udskrives efter deres infarkt, inddeler dem efter, om de inden for 90 dage efter udskrivelse indløser en recept på pladehæmmer eller ej, og følger dem fra udskrivelsen og et år frem. Her vil man, uafhængigt af lægemiddeleffekten, finde, at lægemidlet er associeret med en reduceret risiko for død.

Dette skyldes, at personer, der overlever frem til receptindløsningen, bringer »udødelig« eksponeret tid med ind i analysen – tiden fra udskrivelse og frem til indløsningen. Tiden er udødelig, da den klassificeres på basis af fremtidige begivenheder (receptindløsningen). Den korrekte håndtering er at klassificere denne persons tid frem til indløsningen som ikkebrugertid, eller at alle personer i studiet først følges fra dag 91, dvs. efter den periode, der bruges til at identificere brug og ikkebrug af lægemidlet. Problemer med tidsrelateret bias er hyppige i kohortestudier [15], og den kritiske læser bør forholde sig til, om der forekommer followup, der klassificeres på baggrund af fremtidige begivenheder.

TOLKNING

Generaliserbarhed

En afgørende styrke af de observationelle studier sammenlignet med lodtrækningsforsøg er, at studiepopulationen afspejler patienterne, der behandles i klinisk praksis. Selvom en repræsentativ studiepopulation normalt ikke videnskabeligt er det vigtigste af hensyn til håndtering af bias og konfounding, er det vigtigt, at patienter, der inkluderes i studiet, omfatter segmenter af populationen med høj risiko for det udfald, der ønskes undersøgt. Mange lodtrækningsstudier er små, bruger surrogatmarkører eller omfatter ikke de patientgrupper, der har højest risiko for at få given sygdom. Observationelle undersøgelser baseret på registre er derfor et alternativ til lodtrækningsforsøg, da de omfatter store populationer, hvilket gør det muligt at studere sjældne eksponeringer og sygdomme billigt og hurtigt.

Absolutte og relative effektestimater

Kohortestudiers resultater angives som regel enten som et relativt effektestimat, f.eks. en relativ risiko (RR), en hazard ratio (HR) eller et absolut effektestimat, f.eks. en incidensratedifference (IRD). Det relative effektestimat fortæller, hvor stærk sammenhængen er mellem eksponeringen og outcome, men ikke noget om, hvorvidt effekten vil være klinisk relevant. Fralick et al rapporterer en absolut forskel på −3 tilfælde pr. 1.000 personår i en population af diabetespatienter, hvilket næppe i sig selv ville diktere behandling med en SGLT2-hæmmer. Det er vigtigt, at relative effektestimater så vidt muligt kontekstualiseres af absolutte effektestimater, samt at effekter estimeret i én population ikke nødvendigvis kan overføres til en anden.

AVANCEREDE DESIGNVARIANTER

Mange kohortestudier anvender propensity score-baserede metoder, især når et lægemiddel undersøges. En propensity score er en beregnet sandsynlighed for, at en given person er eksponeret [16] baseret på målte patientkarakteristika og bruges til at modvirke konfounding. Propensity scores bruges hyppigst til at matche individer en til en og på den måde opnå to grupper med ensartede fordelinger af prognostiske faktorer. Alternative måder at bruge propensity scores er at stratificere eller skabe to sammenlignelige pseudopopulationer, ved at personer tildeles en given vægt på baggrund af deres propensity score [17].

RAPPORTERINGSLINJER

Kohortestudier kan rapporteres ud fra »The strengthening the reporting of observational evidence statement« [18]. Denne tjekliste på 22 punkter sikrer en grundig gennemgang af metode, resultater og diskussion. Mere detaljerede tjeklister for studier, der gør brug af i forvejen indsamlede data, såsom registerdata, er også blevet udarbejdet i form af »The reporting of studies conducted using observational routinely-collected health data statement« [19].

Herudover bliver det også almindeligt at registrere protokoller for observationelle studier, inden dataanalysen påbegyndes, som det kendes fra lodtrækningsforsøg. Til dette formål kan EU-PAS-registeret [20] eller Real World Evidence Registry [21] anvendes.