Efficacia di psicoterapie e psicofarmaci contro la malattia mentale/Psicoterapie per la prevenzione del suicidio

Caricamento librerie

library(dplyr)
library(metafor)
library(meta)

Parte 1: Dati

All'indirizzo https://docs.metapsy.org/databases/suicide-psyctr/ è possibile scaricare documenti in formato pdf e dati in formato zip relativi ad una meta analisi fatta da ricercatori dal titolo "Suicide Prevention: Psychological Intervention vs. Control" in cui vengono analizzati 199 studi clinici relativi all'efficacia della psicoterapia contro l'ideazione suicidaria e i tentativi di suicidio 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 :

• Cognitive: Cognitiva (include la Terapia Cognitivo-Comportamentale - CBT e la Terapia Cognitiva - CT).
• Psychodynamic: Psicodinamica.
• Mixed/other: Mista o altro.
• ASSIP: ASSIP (Attempted Suicide Short Intervention Program - Programma d'intervento breve per chi ha tentato il suicidio).
• Family: Familiare.
• Problem solving: Risoluzione dei problemi (o Problem solving).
• Mindfulness: Mindfulness.
• Mentalisation-based: Basata sulla mentalizzazione.
• EMDR and imagery based: EMDR e basata sulle immagini mentali (imagery).
• Safety planning: Pianificazione della sicurezza (Safety planning).
• Meaning-making: Ricerca/costruzione di significato.
• CAMS: CAMS (Collaborative Assessment and Management of Suicidality - Valutazione e gestione collaborativa della suicidalità).
• Dialectic: Dialettica (riferito alla Terapia Dialettico-Comportamentale - DBT).
• Interpersonal: Interpersonale

, la variabile condition_arm2 che contiene il tipo di gruppo con cui si confronta il gruppo sottoposto a psicoterapia :

• Waiting list: Lista d'attesa.
• CAU: Cure abituali (Care As Usual) o Trattamento standard.
• Enhanced CAU: Cure abituali potenziate (Enhanced Care As Usual - una forma di trattamento standard con elementi aggiuntivi).
• Supportive counselling: Counseling di supporto o Consulenza di sostegno.
• Other: Altro.
• Placebo: Placebo

Per calcolare il risk ratio RR utilizzo le 4 variabili event_arm1,event_arm2,totaln_arm1,totaln_arm2 che sono rispettivamente : Number of events (responders, remission, deterioration cases) in the first trial arm, Number of events (responders, remission, deterioration cases) in the second trial arm, Total number of participants arm 1 (event data), Total number of participants arm 2 (event data).

La variabile outcome_type contiene ideation se lo studio riguarda idee suicidarie per le quali si calcola g, oppure attempts se lo studio riguarda tentativi di suicidio in cui si calcola RR.

Caricamento e visualizzazione dei primi 6 studi :

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

df %>%
  select(study,.g,.g_se,event_arm1,totaln_arm1, event_arm2,totaln_arm2, condition_arm1,condition_arm2,outcome_type) %>%
  head()

study	.g	.g_se	event_arm1	totaln_arm1	event_arm2	totaln_arm2	condition_arm1	condition_arm2	outcome_type
Alavi 2013	-2.93050147860304	0.533409903311024	NA	NA	NA	NA	Cognitive	Waiting list	ideation
Amianto 2011	NA	NA	6	18	7	17	Psychodynamic	CAU	attempts
Andreoli 2016	NA	NA	6	70	4	30	Psychodynamic	CAU	attempts
Andreoli 2016	NA	NA	3	70	4	30	Psychodynamic	CAU	attempts
Ardashir 2018	-2.16004560814976	0.400887578748478	NA	NA	NA	NA	Cognitive	CAU	ideation
Arnevik 2009	NA	NA	1	58	3	46	Mixed/other	Enhanced CAU	attempts

Parte 2: Meta analisi

Calcolo di g di Hedges

Calcoliamo g di Hedges in meta analisi negli studi selezionati con outcome_type=ideation 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 = -0.21 con intervallo di confidenza al 95%: [ -0.33 , -0.09 ] quindi in tal caso l'effetto della psicoterapia sull'ideazione suicidaria è piccolo ma statisticamente significativo perché l'intervallo di confidenza non include lo 0:

# --- ANALISI PER L'IDEAZIONE SUICIDARIA (Hedges' g) ---
# Il protocollo calcola l'Hedges' g per misurare la differenza tra gruppi
# I dati sono già presenti nelle colonne .g e .g_se del file CSV

data_ideation <- df %>% filter(outcome_type=="ideation")
ma_ideation <- metagen(TE = .g,
                       seTE = .g_se,
                       studlab = study,
                       data = data_ideation,
                       sm = "SMD",
                       method.tau = "REML", # Metodo per la stima dell'eterogeneità
                       random = TRUE)
# --- VALUTAZIONE DEL BIAS DI PUBBLICAZIONE ---
# Test di Egger
metabias(ma_ideation, method.stat = "egger")

Linear regression test of funnel plot asymmetry
Test result: t = -2.89, df = 104, p-value = 0.0046
Bias estimate: -1.2020 (SE = 0.4152)
Details:
- multiplicative residual heterogeneity variance (tau^2 = 2.8600)
- predictor: standard error
- weight:    inverse variance
- reference: Egger et al. (1997), BMJ

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

"g = -0.21 ; 95%CI: [ -0.33 , -0.09 ]"

Misurando g per le varie psicoterapie sul dataframe data_ideation si ottiene che EMDR and imagery based: EMDR e basata sulle immagini mentali (imagery) ha il g maggiore (g=-1.3), ASSIP: ASSIP (Attempted Suicide Short Intervention Program - Programma d'intervento breve per chi ha tentato il suicidio) (g=-0.73), CAMS: CAMS (Collaborative Assessment and Management of Suicidality - Valutazione e gestione collaborativa della suicidalità) (g=-0.46) ecc. , quindi l'effetto delle psicoterapie sull'ideazione suicidaria a meno del bias di pubblicazione va da valori alti a bassi:

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


  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] "Cognitive : g= -0.39 ; 95%CI: [ -0.57 , -0.22 ]"
[1] "Mixed/other : g= -0.22 ; 95%CI: [ -0.34 , -0.09 ]"
[1] "Family : g= -0.25 ; 95%CI: [ -0.44 , -0.06 ]"
[1] "Problem solving : g= -0.42 ; 95%CI: [ -0.56 , -0.29 ]"
[1] "Mindfulness : g= -0.11 ; 95%CI: [ -0.37 , 0.16 ]"
[1] "Psychodynamic : g= 0.01 ; 95%CI: [ -0.21 , 0.24 ]"
[1] "Safety planning : g= -0.41 ; 95%CI: [ -0.76 , -0.07 ]"
[1] "ASSIP : g= -0.73 ; 95%CI: [ -1.53 , 0.06 ]"
[1] "EMDR and imagery based : g= -1.3 ; 95%CI: [ -2.78 , 0.19 ]"
[1] "CAMS : g= -0.46 ; 95%CI: [ -0.72 , -0.21 ]"
[1] "Dialectic : g= -0.42 ; 95%CI: [ -0.94 , 0.1 ]"

Calcolo del Risk Ratio (RR)

Calcolando RR in meta analisi negli studi selezionati si ottiene RR=0.74 quindi in tal caso il gruppo trattato con psicoterapia ha una riduzione del rischio del 1-0.74=26% di tentare il suicidio rispetto al gruppo di controllo:

# TENTATIVI DI SUICIDIO (RR) ---
# Filtriamo prima i dati per l'outcome 'attempts'
data_attempts <- df %>% filter(outcome_type == "attempts")

ma_attempts_sub <- metabin(
  event.e = event_arm1,
  n.e = totaln_arm1,
  event.c = event_arm2,
  n.c = totaln_arm2,
  studlab = study,
  data = data_attempts,
  sm = "RR",
  subgroup = condition_arm1,
  method.tau = "DL",
  random = TRUE
)

summary(ma_attempts_sub)

Number of studies: k = 93
Number of observations: o = 39735 (o.e = 20000, o.c = 19735)
Number of events: e = 2618
                        RR           95%-CI     z  p-value
Common effect model  0.8440 [0.7862; 0.9061] -4.68 < 0.0001
Random effects model 0.7462 [0.6607; 0.8429] -4.71 < 0.0001
Quantifying heterogeneity (with 95%-CIs):
tau^2 = 0.0791; tau = 0.2813; I^2 = 37.3% [19.2%; 51.4%]; H = 1.26 [1.11; 1.43]
Test of heterogeneity:
     Q d.f. p-value
146.73   92  0.0003