Efficacia di psicoterapie e psicofarmaci contro la malattia mentale/Psicoterapie per il disturbo di panico

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Parte 1: Dati

All'indirizzo https://docs.metapsy.org/databases/panic-psyctr/ è possibile scaricare documenti in formato pdf e dati in formato zip relativi ad una meta analisi fatta da ricercatori dal titolo "Panic Disorder: Psychotherapy vs. Control" in cui vengono analizzati 82 studi clinici relativi alle psicoterapie contro gli attacchi di panico, confrontando gruppi sottoposti a psicoterapia e gruppi di controllo. Nel dataset csv è presente per ogni studio l'effect size g di Hedges con la sua relativa deviazione standard , la variabile condition_arm1 che contiene il tipo di psicoterapia utilizzata nello studio :

• CBT: Terapia Cognitivo-Comportamentale tradizionale.
• CT: Terapia cognitiva.
• PT: Terapie fisiologiche (es. rilassamento, respirazione)
• BT: Terapia comportamentale.
• IPT: Terapia interpersonale.
• PD: Terapia psicodinamica.
• EMDR: Desensibilizzazione e rielaborazione tramite movimenti oculari.
• 3W: Terapie di terza onda.

La variabile condition_arm2 che contiene il tipo di gruppo con cui si confronta il gruppo sottoposto a psicoterapia : (TAU/NT= Trattamento usuale / nessun trattamento, WL= Liste d'attesa (Waiting List): Dove i pazienti non ricevono alcun trattamento immediato, PL (Placebo)= Condizione di controllo con placebo ecc.) .

Caricamento e visualizzazione dei primi 6 studi :

df <- read.csv("data.csv", sep = ";", dec = ",", stringsAsFactors = FALSE)

df %>%
  select(study,.g,.g_se,condition_arm1,condition_arm2) %>%
  head()

study	.g	.g_se	condition_arm1	condition_arm2
Addis, 2004	0.0161750627495288	0.223890554729454	CBT	TAU/NT
Allen, 2016	-0.972512153444725	0.324292277601381	CBT	WL
Bakker, 1999	-0.141202426916712	0.244895341518145	CT	PL
Barlow, 1989	-0.43330687233944	0.317863739274094	CBT	WL
Barlow, 1989	-0.556280081810442	0.416274889821373	PT	WL
Barlow, 2000	-0.483415186554789	0.236280209040239	CBT	PL

Parte 2: Meta analisi

Calcolo di g di Hedges

Calcoliamo g di Hedges in meta analisi negli studi con time=post e facciamo il test di Egger per valutare se c'è un bias di pubblicazione dovuto al fatto che gli studi con risultati positivi e g elevati hanno maggiori probabilità di essere pubblicati rispetto a quelli con risultati modesti o negativi. Essendo p-value<0.05 nel test c'è effettivamente un bias di pubblicazione, quindi si utilizza la procedura "trim and fill" di Duval e Tweedie, che stima il numero di studi mancanti e ricalcola g, ottenendo g = -0.49 con intervallo di confidenza al 95%: [ -0.65 , -0.34 ] quindi in tal caso l'effetto di riduzione degli attacchi di panico è medio:

df_eff <- df %>%
  filter(!is.na(.g), !is.na(.g_se))

meta_eff <- metagen(
  TE = .g,
  seTE = .g_se,
  studlab = study,
  data = df_eff,
  sm = "SMD",
  method.tau = "REML",   # random effects
  method.random.ci = "HK"            # Hartung-Knapp
)

# Test di Egger per il bias di pubblicazione
metabias(meta_eff, method.stat = "linreg")

Linear regression test of funnel plot asymmetry
Test result: t = -4.37, df = 76, p-value < 0.0001
Bias estimate: -2.0106 (SE = 0.4605)
Details:
- multiplicative residual heterogeneity variance (tau^2 = 2.9623)
- predictor: standard error
- weight:    inverse variance
- reference: Egger et al. (1997), BMJ

m_g<- trimfill(meta_eff)
print(paste("g =",round(m_g$TE.random,2),"; 95%CI: [",round(m_g$lower.random,2),",",round(m_g$upper.random,2),"]"))

"g = -0.49 ; 95%CI: [ -0.65 , -0.34 ]"

Misurando g per le varie psicoterapie immediatamente dopo il trattamento (time=post) si ottiene che BT= Terapia comportamentale ha il g maggiore (g=-0.97), PT : Terapie fisiologiche (es. rilassamento, respirazione) (g=-0,87), CBT= Terapia Cognitivo-Comportamentale (g=-0,83) ecc. , quindi l'effetto della maggior parte delle psicoterapie sugli attacchi di panico a meno del bias di pubblicazione è alto, sebbene alcune abbiano un g basso:

for (p in unique(df_eff$condition_arm1)) {
  df_post <- df_eff %>% filter( condition_arm1==p)
  m_pst<-metagen(TE = .g,
                 seTE = .g_se,
                 data = df_post,
                 studlab = study,
                 sm = "SMD",
                 random = TRUE,
                 method.random.ci = "HK"
                 )

  print(paste(p,": g=",round(m_pst$TE.random,2),"; 95%CI: [",round(m_pst$lower.random,2),",",round(m_pst$upper.random,2),"]"))
}

[1] "CBT : g= -0.83 ; 95%CI: [ -0.98 , -0.68 ]"
[1] "CT : g= -0.31 ; 95%CI: [ -0.58 , -0.03 ]"
[1] "PT : g= -0.87 ; 95%CI: [ -1.79 , 0.05 ]"
[1] "BT : g= -0.97 ; 95%CI: [ -1.47 , -0.47 ]"
[1] "EMDR : g= -0.57 ; 95%CI: [ -2.23 , 1.08 ]"
[1] "3W : g= -0.3 ; 95%CI: [ -1.11 , 0.51 ]"
[1] "PD : g= -0.48 ; 95%CI: [ -11.11 , 10.16 ]"