Medizinische Psychologie (Subject) / Grundlagen wissenschaftlicher Studien (Lesson)

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• Hypothese Annahme über den Zusammenhang zwischen der zu untersuchenden Variablen und den Ausgang der Studie. Ausreichend geprüfte und gesicherte Hypothesen führen zur Theoriebildung.
• Deduktion Schluss von einer allgemeinen Aussage auf einen Einzelfall
• Induktion Schluss von einem Einzelfall auf eine allgemeine Aussage
• Falsifizierbarkeit Eine Aussage, die man widerlegen kann, nennt man falsifizierbarEine wissenschaftliche Hypothese/Theorie muss falsifizierbar sein.
• Falsifikationsprinzip nach Karl Popper Wissenschaftlicher Fortschritt basiert auf der Widerlegung nicht zutreffender Aussagen. Die endgültige Wahrheit einer Behauptung nachzuweisen (Verifikation) ist jedoch nicht möglich, da immer noch die Möglichkeit besteht, dass die Hypothese sich irgendwann später doch noch als unrichtig herausstellt.
• Bradford-Hill-Kriterien Kritische Bewertung eines möglichen Kausalzusammenhangs in der Medizin, neun Kausalitätskriterien nach Bradford-Hill keine Voraussetzungen für eine Kausalität! Effektstärke, Reproduzierbarkeit, Zeitlicher Zusammenhang, Spezifität, Dosisabhängigkeit, Biologische Plausibilität, Kohärenz, Experimentelle Überprüfung, Analogie
• Effektstärke BFH Ein starker, statistisch signifikanter Effekt macht einen Zusammenhang wahrscheinlicher (aber ein kleiner Effekt schließt ihn nicht aus).
• Reproduzierbarkeit BFH Ein Zusammenhang, der unter verschiedenen Bedingungen auffällt.
• Spezifität BFH Eine bestimmte Ursache führt zu einer bestimmten Wirkung.
• Zeitlicher Zusammenhang BFH Die Exposition muss vor der vermuteten Folge liegen.
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• Dosisabhängigkeit BFH Stärkere Exposition zeigt stärkeren Effekt.
• Biologische Plausibilität BFH Der Effekt kann durch einen biologischen Mechanismus erklärt werden.
• Kohärenz BFH Der Zusammenhang ist vereinbar mit anderen Erkenntnissen über die Krankheit (z.B. Laboruntersuchungen, andere epidemiologische Auffälligkeiten)
• Experimentelle Überprüfung BFH Der Kausalzusammenhang zeigt sich in Experimenten (z.B. tierexperimentell, im Labor, durch Interventionen). vs. ökologische Studie: natürlich vorkommende Daten
• Analogie BFH Es gibt ähnliche Zusammenhänge, für die eine Kausalität bekannt ist.
• Deterministische Hypothese Zusammenhang zwischen Faktoren besteht mit einhundertprozentiger Sicherheit Kommt in der Medizin und Psychologie eher nicht vor, sondern bspw. in der Physik und Mathematik
• Probabilistische Hypothese Sagt einen wahrscheinlichen Zusammenhang von Faktoren vorausFindet in der Medizin und Psychologie am häufigsten Anwendung Beispiel: Das Auftreten einer Erkrankung beim Vorliegen bestimmter Risikofaktoren psychologische Hypothesen sind immer probabilistisch, da man die Richtigkeit ihres Zutreffens anhand einer bestimmten Wahrscheinlichkeit (Signifikanzniveau) prüfen will.
• Nullhypothese HO X = Y („Es gibt keinen Unterschied zwischen den Gruppen.“)
• Alternativhypothese H1 X ≠ Y („Es gibt einen Unterschied zwischen den Gruppen.“)
• Fehler 1. Art (α-Fehler) Nullhypothese wird zurückgewiesen, obwohl sie in Wirklichkeit wahr ist Festgelegtes Signifikanzniveau ist die Wahrscheinlichkeit für den Fehler erster Art = Irrtumswahrscheinlichkeit
• Fehler 2. Art (β-Fehler) Nullhypothese wird beibehalten, obwohl in Wirklichkeit die Alternativhypothese zutrifft
• α-Fehler-Kumulierung bei multiplen Tests: werden mehrere Tests hintereinander ausgeführt, so hat dies Auswirkungen auf die Fehlerwahrscheinlichkeit Wahrscheinlichkeit für α-Fehler steigt mit der Anzahl der durchgeführten Tests Der Grund dafür liegt in der Nullhypothese einer Testreihe: Diese lautet „Keiner der Tests zeigt einen Unterschied“. Die Wahrscheinlichkeit dafür ist das Produkt der Wahrscheinlichkeiten, dass jeder einzelne Test keinen Unterschied zeigt. Da das Produkt von Wahrscheinlichkeiten immer geringer ist als die Ausgangswahrscheinlichkeiten, wird die Nullhypothese einer Testreihe also seltener erfüllt als die Nullhypothesen der Einzeltests.
• Interventionsstudien Definition Intervention und Durchführung Intervention ist eine Behandlungsmaßnahme, deren Effekt in einer Studie gemessen werden soll. Dazu werden die Ausgangswerte vor der Intervention gemessen (Präzeitpunkt) und mit den Werten nach der Intervention verglichen (Postzeitpunkt).
• Randomisierte kontrollierte Studie Studienform mit der höchsten Aussagekraft Zur Beurteilung, ob das Studienergebnis wirklich auf die Intervention und nicht auf andere Faktoren zurückzuführen ist.
• Maßnahmen zur Durchführung einer randomisierten kontrollierten Studie Aufteilung der Teilnehmer in Gruppen Experimentalgruppe (EG): Gruppe, die eine Intervention durchläuft (Beispiel: Bekommt Medikament) Kontrollgruppe (KG): Gruppe, die keine Intervention durchläuft (Beispiel: Bekommt Placebo) Randomisierung: Die Aufteilung in EG und KG erfolgt per Zufall
• Vorteil der Randomisierung? Reduziert a priori (d.h. vor Durchführung der Studie) mögliche personenbezogene Einflüsse auf das Ergebnis.
• Intention-to-treat-Prinzip Alle Patienten, die durch die Randomisierung in Gruppen aufgeteilt wurden, sollen in die Analyse miteinbezogen werden, einschließlich derer, die das Experiment nicht beendet haben.
• Ratingskala Nutzen und Formen Erfassung subjektiver Einschätzungen von bspw. Schmerzen, ermöglichen das Bilden einer Rangfolge (Indexbildung) und haben somit mindestens das Niveau einer Ordinalskala Numerische Ratingskala: Beurteilung anhand von ZahlenwertenSymbolische Ratingskala: Beurteilung anhand von SymbolenVerbale Ratingskala: Beurteilung anhand eines beschreibenden Textes
• Likert-Skala Ratingskalen, die von einem Extrem über einen neutralen Wert zu einem anderen Extrem reichen
• Hawthorne-Effekt und Gegenmaßnahme Systematischer Fehler Versuchspersonenfehler = durch die bewusste Teilnahme an einer Studie ändern die Versuchspersonen ihr Verhalten und beeinflussen so das Ergebnis. Gegenmaßnahme → Einfachverblindung: Um den Effekt einzudämmen, wissen die Versuchspersonen nicht, ob sie der EG oder KG angehören
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• Rosenthal-Effekt und Gegenmaßnahme Versuchsleiterfehler= durch die Erwartungen des Versuchsleiters verhält sich dieser unterschiedlich gegenüber den Teilnehmern der Studie und beeinflusst so das Ergebnis Gegenmaßnahme → Doppelverblindung: Um auch diesen Effekt zu vermindern, kennen weder Patient noch Arzt die Gruppenzugehörigkeit des Patienten
• Querschnittsstudie und Beispiel Zu einem einzigen Zeitpunkt wird eine oder mehrere Gruppen auf ein Merkmal hin untersucht Prävalenzmessung einer Krankheit z.B. Auftretenshäufigkeit einer Krankheit in einer Population zu einem bestimmten Zeitpunkt  Vorteil: Geringer Aufwand, Erste Orientierung Nachteile: Konfundierung von Alter und Generation (man kann nicht sagen, ob unterschied allein auf Alter zurückzuführen ist oder auf die Generation und damit auf die Umstände, in denen die verschiedenen Probanden aufgewachsen sind, rein deskriptiv
• Konfundierung Zusammenhänge zwischen Merkmalen können nicht als kausal interpretiert werden, da auch nicht erfasste Variablen das Ergebnis beeinflussen können Störvariable täuscht einen Zusammenhang vor Bsp. Therapieerfolg bei Depression aufgrund guten Wetters
• Prospektive Längsschnittstudie und Beispiel Prospektiv=vorausschauend Eine oder mehrere Gruppen (Kohorten) werden jetzt und zu einem späteren Zeitpunkt untersucht Zwei Gruppen (Risikofaktor Exponierte/Nicht-Exponierte) werden jetzt und zu einem späteren Zeitpunkt hinsichtlich des Erkrankungsrisiko verglichen Relatives Risiko (RR)= Risiko bei Exponierten/Risiko bei Nicht-Exponierten Vorteile: Entwicklungsverläufe können erfasst werden Nachteile: Hoher zeitlicher und finanzieller Aufwand Konfundierung von Alter und Erhebungszeitpunkt (man kann nicht sagen, ob unterschied am Alter liegt oder am Zeitpunkt der Testung
• Fall-Kontroll-Studie Retrospektiv Eine Fall- und eine Kontrollgruppe werden auf zurückliegende Faktoren untersucht Beispiel: Eine Gruppe von Erkrankten wird mit einer Gruppe von Gesunden hinsichtlich der vergangenen Aussetzung eines Risikofaktors verglichen entspricht einer retroperspektiven Kohortenstudie mit zusätzlicher Kontrollgruppe Vorteile: Erste Orientierung Nachteile: Hohe Fehleranfälligkeit Geringe Aussagekraft Selection bias: Wahl der Kontrollgruppe kann das Ergebnis verändern; Recall bias: Verzerrte Erinnerungen und die Neubewertung von Vergangenem können das Ergebnis verfälschen
• Stichproben Eine zu untersuchende Teilmenge, durch die man auf Eigenschaften der Grundgesamtheit schließen möchte
• Repräsentativität Gibt an, ob eine Teilmenge hinsichtlich relevanter Merkmale einer übergeordneten Menge gleicht Aus hoher Repräsentativität folgt, dass Eigenschaften der Stichprobe wahrscheinlich auch auf die Grundgesamtheit übertragbar sind.
• Zufallsstichprobe Jedes Mitglied einer Population kann mit der gleichen Wahrscheinlichkeit in die Stichprobe mit aufgenommen werden. Dadurch erhofft man sich eine repräsentative Darstellung der Gesamtpopulation.
• Geschichtete Zufallsstichprobe Die Population wird hinsichtlich eines Merkmals aufgeteilt, das mit dem zu messenden Merkmal in Zusammenhang stehen kann. Beispiel: Eine Stichprobe wird nach ethnischer Herkunft geschichtet und auf das Einkommen untersucht
• Klumpenstichprobe Aus einer Gesamtpopulation werden Gruppen per Zufall ausgewählt, innerhalb derer dann alle Personen untersucht werden. Beispiel: Es werden fünf Schulen eines Stadtteils zufällig ausgewählt. Aus diesen Schulen werden alle Schüler untersucht.
• Konsekutive Stichprobe Alle Teilnehmer, die während eines Zeitraum behandelt werden und dabei ein bestimmtes Kriterium erfüllen, werden in die Stichprobe mit aufgenommen. Beispiel: Alle an Osteoporose erkrankten Frauen in einer Klinik im Jahr 2016.
• Quotenstichprobe Die Stichprobe wird prozentual (nach Quoten) gemäß der Gesamtpopulation aufgeteilt. Aus den jeweiligen Gruppen kann der Untersucher aber frei auswählen. Beispiel: In der Stichprobe müssen 50% Frauen und 50% Männer sein. Wie diese rekrutiert werden, bleibt dem Untersucher überlassen.
• Ad-hoc-Stichprobe Der Untersucher wählt die Teilnehmer aus, die gerade verfügbar sind. Diese Stichprobe ist nicht sehr zufällig und daher wahrscheinlich nur wenig repräsentativ. Beispiel: Für eine Abschlussarbeit werden Kommilitonen und Freunde untersucht.
• Replizierbarkeit Wiederholbarkeit von Ergebnissen, d.h., dass verschiedene Studien zu gleichen Ergebnissen kommen müssen, damit ein Sachverhalt als verlässlich eingestuft werden kann.
• Metaanalyse Studienart, die Primärdaten aus anderen Studien zu einem bestimmten Thema zusammenfasst und quantitativ analysiert
• Generalisierbarkeit Externe Validität Beschreibt die Verallgemeinerungsfähigkeit der Ergebnisse auf andere Situationen oder Populationen
• Evidenzbasierte Medizin höchste Evidenz zeigt? Medizinische Behandlungen sollen nach Möglichkeit nur noch angewendet werden, wenn ihre Wirksamkeit durch Studien belegt ist Metaanalyse über viele randomisierte kontrollierte Einzelstudien hat die höchste Evidenz.
• Infererenzstatistik und Signifikanzprüfung signifikanter Unterschied p= Wahrscheinlichkeit mit der die Nullhypothese zutrifft, wenn p<5% ist, dann nimmt man die Alternativhypothese an (=signifikanter Unterschied!) 5% = Signifikanzniveau Man berechnet die die Wahrscheinlichkeit mit der die Nullhypothese zutrifft. Ist die Nullhypothese sehr unwahrscheinlich, spricht man von einem signifikanten Unterschied. Ist der gefundene Unterschied unter der Annahme, die unabhängige Variabele habe keinen Einfluss (Nullhypothese) sehr unwahrscheinlich
• Kohortenstudie Sonderform der Längsschnittuntersuchung. Unter Kohorte versteht man eine Gruppe von Personen, die zum gleichen Zeitpunkt ein bestimmtes Lebensereignis erfahren hat, etwa Geburt (Alterskohorten), Heirat (Heiratskohorten), Scheidung usw. Von diesen Kohorten werden (retrospektiv oder prospektiv) Längsschnittdaten erhoben.
• Quasiexperimentelle Studien werden häufig zum Vergleich von Therapieverfahren in Kliniken durchgeführt, wo ein Behandlungszwang besteht und man keine Placebogruppen prüfen darf. Hier werden unterschiedliche Behandlungsverfahren verglichen, es wird jedoch in der Regel keine randomisiert zugeordnete Kontroll- oder Wartegruppe mit einbezogen.

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