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Statistik 1 (Subject) / 2. VL (Lesson)
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- Evidence Based Medicin (Nachweis-gestützte Medizin) Ziel? Wozu? Definition? Ziel: rationale,wissenschaftlich belegte MedizinWozu?: Ein großer Teil medizinischer Aktivitäten ist nicht durch Studien belegt Definition: EbM ist der gewissenhafte, ausdrückliche und vernünftige Gebrauchder gegenwärtig besten externen, wissenschaftlichen Evidenz fürEntscheidungen in der medizinischen Versorgung individuellerPatienten. Die Praxis der EbM bedeutet die Integration individuellerklinischer Expertise mit der bestmöglichen externen Evidenz aussystematischer Forschung.
- Evidenzniveaus sortiert vom geringsten zum Höchsten Einzelfalldarstellung Retrospetive, unkontrollierte Studie Retrospektive, kontrollierte Studie Prospektive, unkontrollierte Studie Prospektive, nicht randomisierte, kontrollierte Sudie Prospektive, randomisierte, kontrollierte, offene Studie Prospektive, randomisierte, kontrollierte, einfach blinde Studie Prospektive, randomisierte, kontrollierte, doppelblinde Studie Systematic Review, Meta-Analyse
- Was ist ein Evidenzniveau? Höhere Evidenzniveaus biten eine bessere wissenschaftliche Begründbarkeit für eine Therapieempfehlung (Klassen). Je höher das Niveau, desto breiter ist ihre wissenschaftliche Basis.
- Was ist eine Review? Studien-Übersicht, die nicht nach einer objektivierbaren wissenschaftlichen Methodik entstanden ist. -> subjektive Meinung, systematische Verzerrung (bias)
- Was ist ein Bias? Eine Verzerrung (bias) besteht in einem Fehler der Datenerhebung, der zu fehlerhaften Ergebnissen einer Untersuchung führt.
- Was ist ein systematischer Bias? z.B. Fehler bei der Stichprobenauswahl (Selektionsbias) oder sozial gewünschte Falschaussagen (social bias) z.B. wenn man in Berlin nach der lieblingsfußballmanschaft fragt -> Hertha
- Was ist ein zufälliger Bias? Sie lassen sich nicht auf einen ursächlichen Zusammenhang zurückverfolgen
- Was sind systematische Reviews? Studien-Übersicht zu einer klar formulierten Fragestellung, basierend auf umfassender Literaturuche, mit anschließender Bewertung und Selektion der Suchergebnisse und qualitative Zusammenfassung der einzelnen Ergebnisse
- Was ist eine Metaanalyse? Quantitative Zusammenfassung einzelner Studienergebnisse bzw.individueller Patientendaten mittels statistischer Methoden; kann Teileiner systematischen Übersichtsarbeit sein, muss aber nicht
- Was sind die Vorteile bzw. Nachteile einer Metaanalyse? Vorteile: viel Information in kurzer Zeit Vergleich mehrerer Studien- Überblick über alle vorhandenen Studienergebnisse- Verallgemeinerung der Ergebnisse kann erzielt werden- Generierung neuer Hypothesen erhöhen die Präzision der Gesamtergebnisse durch höhere Fallzahl Nachteile: ungenügende Qualität der Einzelstudien Vergleichbarkeit der Einzelstudien? (z.B. gleiche Ein und Ausschlusskriterien? Identische Interventionen?) Starke Heterogenität in den Studienergebnissen stützt sich ausschließlich auf publizierte Studien (Publikations Bias) => Metaanalyse überschätzt den Behandlungseffekt
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- Was ist ein Publikationsbias? positive und signifikante Ergebnisse werden eher veröffentlicht als negative
- Wie sollte ich vorgehen, wenn ich eine systematische Review bzw. eine Metaanalyse erstellen möchte? Spezifikation der Fragestellung Formulierung von Ein/Ausschlusskriterien für die Einzelstudien Rigorose Suche nach allen relevanten Studien Selektion der Suchergebnisse nach Qualität und Relevanz Extraktion der Daten und Ergebnisse aus den Einzelstudien Kombinierte Auswertung aller Daten (Metaanalyse)/Zusammenfassung der Einzelstudienergebnisse (Systematische Review) Interpretation der Ergebnisse
- Was ist eine Effektschätzung? In einer Studie: das Verhältnis zwischen den bei der Anwendung einer Intervention beobachteten Ergebnissen und den bei einer Kontrollgruppe beobachteten Ergebnissen.
- Was ist ein Konfidenzintervall? Ein Konfidenzintervall ist ein Bereich von Werten, der statistisch aus einer Stichprobe abgeleitet wurde und wahrscheinlich den Wert eines unbekannten Parameters der Grundgesamtheit umfasst. Aufgrund ihrer zufälligen Natur ist es unwahrscheinlich, dass zwei Stichproben aus einer gegebenen Grundgesamtheit identische Konfidenzintervalle aufweisen.
- Effektmaß Im Rahmen einer Meta-Analyse werden alle Studien zu einem Untersuchungsbereich recherchiert und registriert. Anschließend werden methodische Anforderungen an diese Untersuchungen definiert, denen es zu genügen gilt. Nun können die Ergebnisse der registrierten Studien zusammengestellt werden, sofern sie den definierten Anforderungen entsprechen! Bei jeder einzelnen Studie wurden die Lernerfolge einer Untersuchungsgruppe in Bezug zu einer Kontrollgruppe ermittelt. Das Ausmaß der Testunterschiede zwischen der Untersuchungs- und der Kontrollgruppe bestimmt bei der statistischen Auswertung das sogenannte Effektmaß d. Jenes Effektmaß - auch Effektstärke oder Effektgröße genannt - gibt die relative Größe eines Effektes an. Der Zahlenwert dafür liegt zwischen 0 (der Ergebnisvergleich zwischen Untersuchungs- und Kontrollgruppe ist gleich; kein Effekt) und 1 (die Ergebnisse der Untersuchungsgruppe sind besser als bei der Kontrollgruppe; hoher Effekt) bzw. -1 (Ergebnisse der Kontrollgruppe sind besser als die der Untersuchungsgruppe; negativer Effekt). Normalerweise wird bei einem Effektmaß ab d = .20 von einem kleinen Effekt gesprochen. Ab d ≥ .40 liegt ein moderater Effekt vor. Bei Professor Hatties Studie dagegen wird erst ab einem Effektmaß von d ≥ .40 von einem wirksamen Effekt gesprochen; erst ab diesem Schwellenwert wird mehr erreicht als der durchschnittliche Zuwachs eines Lernjahres durch normalen Unterricht!
- Sensitivitätsanalysen Entfernung einzelner Studien aus der Meta-Analyse und Überprüfung derRobustheit des neuen Ergebnisses im Vergleich zum alten. Jede Meta-Analyse mit „instabilen“ Ergebnissen sollte mit Vorsicht interpretiert werden. Aufdecken von systematischen Verzerrungen von Meta-Analysen durchstatistische und graphische Methoden, Trichtergraphik (Funnel-Plot)
- Trichtergraphik (Funnel Plot) Plot des Schätzer für den Behandlungseffekts gegen dieStichprobengröße (oder Varianz). Studien mit kleiner Fallzahl sind weniger präzise Studien mit kleiner Fallzahl zeigen eine breitere Streuung der Effekte als Studien mit großer Fallzahl Bild eines Trichters (Funnel), der auf dem Kopf steht.
- Kritische Beurteilung einer Meta-Analyse Behandelt die Übersichtsarbeit eine klar umschriebene klinische Fragestellung? Sind die Ein-/Ausschlusskriterien aufgeführt? Wurden alle relevanten Studien berücksichtigt? Wurde die Qualität der Studien geprüft? Ist diese Überprüfung reproduzierbar? Sind die Ergebnisse der Einzel-Studien vergleichbar? Wie exakt sind die Ergebnisse (Breite der Konfidenzintervalle)? Leisten die Ergebnisse einen Beitrag für die Patienten? Wurden alle relevanten klinischen Zielgrößen berücksichtigt?