Datenextraktion & -synthese

Datenextraktion

= systematischer Prozess zur Sammlung von Informationen über die eingeschlossenen Studien

• Vorab: Definition alle relevanten Variablen

• Unabhängig durch mind. 2 Personen

  —>beide Personen extrahieren & bilden einen Konsens

  ODER

  —>Eine Person extrahiert & die andere Person kontrolliert

• Nutzung & Pilotierung eines einheitlichen Datenextraktionsformulars

• Einweisung oder detaillierte Anweisungen bzgl. der Datenextraktion

• Prozess sollte gut dokumentiert werden

Wie/ Womit wird Datenextraktion durchgeführt?

• Elektronische Dokumente (Google Docs, Microsoft Access, …)

• Textverarbeitungsprogramme

• Software für Systematic Reviews (z.B. Covidence, JBI SUMARI [beides kostenpflichtig])

• Paper & Pencil

Mögliche Probleme bei der Datenextrraktion?

• Unstimmigkeiten bei der Extraktion

• Unterschiedliche Berichterstattung in den Studien bzgl. der Ergebnisdaten

• mehrere Publikationen beziehen sich auf die gleiche Studienpopulation

• unklare oder unvollständige Daten

• die richtige Menge an Daten zu extrahieren

Welche Informationen sollte ich extrahieren?

• Allgemeine Studienmerkmale

  • Erstautor & Jahr

  • Land

  • Studiendesign

  • Ziel

  • Setting

  • Informationen zur Studienpopulation (wichtigste Ein- und Ausschlusskriterien; Stichprobenumfang & wichtige Merkmale der Stichprobe)

• Intervention(en)

  • Bestandteile, zugrundeliegende Theorie, beteiligte Personen, …

• Ergebnisparameter/ Zielgrößen

  • Messinstrumente

  • Messmethoden

  • Messzeitpunkte

• Ergebnisse zu allen Zielgrößen

  • Deskriptive Statistik (Häufigkeiten, Mittelwerte, Standardabweichungen, …)

  • Effektschätzungen (z.B. Odds Ratio, relative Risiken, …)

Datensynthese

= Prozess, bei dem Daten aus Studien zusammengeführt werden

=> Beschreibung der zuvor erhobenen Daten & in einen Kontext zu setzen

Datensynthese

Ziel: Das Ziehen von Schlussfolgerungen zur Forschungsfrage

• Beinhaltet die Synthese der Studienmerkmale & -ergebnisse

• Grundsätzlich lassen sich Daten

  • Strukturiert-narrativ („qualitativ“), z.B. in Form von Tabellen/ Grafiken/ Text oder

  • mit statistischen Methoden („quantitativ“, Meta-Analyse) zusammenfassen

• Die Studienergebnisse werden nicht nur aneinander gereiht (also textlich NIE Studie für Studie)

Mögliche Probleme bei der Datensynthese?

• Heterogenität der eingeschlossenen Studien

• Unvollständige Berichterstattung

• Mangelhafte Datenextraktion