Dokument: Systematic literature review of external validation in type 2 diabetes computer simulation models: definitions, approaches, implications and room for improvement

Titel:	Systematic literature review of external validation in type 2 diabetes computer simulation models: definitions, approaches, implications and room for improvement
Weiterer Titel:	Systematische Literaturübersicht der externen Validierung von Typ-2-Diabetes Computersimulationsmodellen: Definitionen, Ansätze, Implikationen und Verbesserungsmöglichkeiten
URL für Lesezeichen:	https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=64819
URN (NBN):	urn:nbn:de:hbz:061-20240209-144254-2
Kollektion:	Dissertationen
Sprache:	Englisch
Dokumententyp:	Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Medientyp:	Text
Autor:	Frings, Marko [Autor]
Dateien:	[Dateien anzeigen] Adobe PDF [Details] 1,64 MB in einer Datei [ZIP-Datei erzeugen] Dateien vom 01.02.2024 / geändert 01.02.2024
Beitragende:	Prof. Dr. med. Dr. PH Andrea Icks [Gutachter] Prof. Dr. Rolf Holle [Gutachter]
Dewey Dezimal-Klassifikation:	600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften » 610 Medizin und Gesundheit
Beschreibungen:	Computer simulation models of type 2 diabetes mellitus (T2DM) are used in health care decision-making to assess the cost-effectiveness of therapeutic and preventive interventions. To be generally applicable for decision makers, the models need to prove their validity. External validation can be used to assess the general applicability by testing whether a model can simulate the results observed in new independent studies or clinical trials. There are several guidelines and recommendations for conducting external validation. However, no systematic review of current practice exists. Thus, I aimed to conduct a systematic literature review to describe and appraise the external validation approaches employed in computer simulation models of T2DM. The systematic literature review (SLR) was conducted referring to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). The literature search was conducted in 15 databases in September 2017 and in May 2020. A title and abstract and full text screening were conducted to select models that met predefined criteria. Only those models in which external validation was preformed were subject to data extraction and synthesis. The analysis is presented in a narrative and descriptive way due to diversity of the models and the external validation methods. A total of 21,737 records were found in literature. After the title and abstract screening, I identify 79 T2DM models and selected 24 of them for which the external validation was performed or mentioned (in 43 papers). In addition, six models were added to the analysis for which external validation was only performed at Mt Hood Challenges, meetings to discuss current modeling topics in diabetes. Thus, in total, I selected 30 models in which external validation was applied. In general, the level of detail and quality of the external validation varied considerably between studies. 18 models did not provide an explanation for the selection of their data sources. Regression analysis on predicted vs. observed outcomes was performed for 9 models (30 % of 30 models) and precision of prediction was calculated in 12 models (40 % of 30 models). This SLR gives an overview of the current practices of external validation in the literature: the majority of modelers did not assess the external validity of their diabetes simulation models at all, or did not provide sufficient details required in the guidelines above-mentioned. At the same time, “state of art” examples of external validation performed in accordance with the guidelines can be found in the literature. For the future, it would be desirable for authors of models to clearly state whether they perform external validation and then describe the process as precisely as possible. Computersimulationsmodelle des Typ-2-Diabetes mellitus (T2DM) werden in der gesundheitsökonomischen Evaluation zur Beurteilung der Kosteneffektivität von therapeutischen und präventiven Maßnahmen eingesetzt. Damit diese Modelle von Entscheidungsträgern allgemein eingesetzt werden können, muss die Validität dieser Modelle überprüft werden. Externe Validierung kann zur Beurteilung einer generellen Anwendbarkeit verwendet werden, indem ein Modell die beobachteten Ergebnisse einer neuen und unabhängigen (klinischen) Studie simulieren sollte. Es gibt mehrere Leitlinien und Empfehlungen zur Durchführung von externer Validierung, jedoch gibt es keine systematische Übersichtsarbeit über die derzeitige Praxis. Das Ziel dieser Arbeit war, eine systematische Literaturübersicht durchzuführen, um die externen Validierungsansätze bei Simulationsmodellen von T2DM zu beschreiben und zu bewerten. Der systematische Literaturübersicht (SLR) wurde in Anlehnung an die Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) durchgeführt. Dazu wurden im September 2017 und im Mai 2020 15 Datenbanken durchsucht und es wurde ein Titel- und Abstract- sowie ein Volltextscreening durchgeführt, um Modelle nach zuvor festgelegten Kriterien auszuwählen. Nur Modelle mit realisierter externer Validierung wurden einer Datenextraktion und -synthese unterzogen. Die Analyse wird aufgrund der Vielfalt der Modelle und der externen Validierungsmethoden in einer narrativen und deskriptiven Weise präsentiert. Die Recherche lieferte insgesamt 21.737 Treffer. Nach dem Titel- und Abstractscreening wurden 79 T2DM-Modelle identifiziert und 24 von ihnen ausgewählt, für die eine externe Validierung durchgeführt oder erwähnt wurde (in 43 Veröffentlichungen). Weiterhin wurden 6 Modelle in die Analyse aufgenommen, für die eine externe Validierung nur auf Mt Hood Challenges, Tagungen des Fachbereichs, durchgeführt wurde. Somit wurden insgesamt 30 Modelle mit durchgeführter externer Validierung ausgewählt. Im Allgemeinen waren die Detailtiefe und die Qualität der externen Validierung unter den Studien sehr unterschiedlich. 18 Modelle enthielten keine Erklärung der Herkunft ihrer Datenquellen. Für 9 Modelle (30 % von 30 Modellen) wurde eine Regressionsanalyse der simulierten gegenüber den beobachteten Ergebnissen durchgeführt und für 12 Modelle (40 % von 30 Modellen) wurde die Vorhersagegenauigkeit berechnet. Dieser SLR gibt einen Überblick über die derzeitige Praxis der externen Validierung in der Literatur: Die Mehrheit der Modellierer führt keine externe Validierung durch oder es werden keine ausreichenden Ergebnisse hinsichtlich der Leitlinien angeben. Gleichzeitig finden sich in der Literatur "State of the Art"-Beispiele für externe Validierung. Für die Zukunft wäre es wünschenswert, dass Autoren klar angeben, ob sie eine externe Validierung durchführen und den Prozess so genau wie möglich beschreiben.
Lizenz:	Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz
Fachbereich / Einrichtung:	Medizinische Fakultät
Dokument erstellt am:	09.02.2024
Dateien geändert am:	09.02.2024
Promotionsantrag am:	28.06.2023
Datum der Promotion:	30.01.2024