Block 6

1. Quantifizieren der Wirksamkeit einer Behandlung und/oder der Unsicherheit

2. Power erhöhen

3. Präzision verbessern

4. Unterschiede zwischen Studien untersuchen

5. Widerspruch zwischen Studienergebnissen auflösen

6. Neue Hypothesen generieren

“Garbage in – garbage out”

1. Metaanalyse ist nur so gut wie die eingeschlossenen Studien.

2. Falls Ergebnisse eingeschlossener Studien verzerrt sind:

   • ist Ergebnis der Metaanalyse ebenfalls nicht korrekt.

3. Bei erheblichem Reporting-Bias führt eine nicht repräsentative Studienauswahl zu irreführenden Ergebnissen.

Äpfel mit Birnen vergleichen

1. Jede Studie sollte die gleiche Fragestellung haben: erfordert meist subjektive Einschätzung.

2. Wenn eine breitgefächerte Auswahl von Studien kombiniert wird, kann auch nur eine weitgefasste Frage beantwortet werden.

3. Wenn Studien zu unterschiedlich sind, ist die Antwort möglicherweise nicht aussagekräftig oder tatsächliche Studieneffekte werden nicht sichtbar.

PICOS (Population, Intervention, Comparison, Outcome, Study Design)

PICOS ist ein Framework, das verwendet wird, um Forschungsfragen für systematische Reviews und klinische Studien klar und präzise zu formulieren. Es hilft Forschern, die relevanten Elemente ihrer Studien zu identifizieren und sicherzustellen, dass alle wichtigen Aspekte berücksichtigt werden.

• Population (P): Die spezifische Gruppe von Menschen, die in der Studie untersucht wird. Zum Beispiel: Erwachsene mit Typ-2-Diabetes.

• Intervention (I): Die spezifische Behandlung oder der Eingriff, der untersucht wird. Zum Beispiel: Eine neue Diabetes-Medikamententherapie.

• Comparison (C): Die Vergleichsgruppe oder Standardbehandlung, gegen die die Intervention getestet wird. Zum Beispiel: Standard-Diabetes-Medikament.

• Outcome (O): Die Ergebnisse, die gemessen werden, um die Wirkung der Intervention zu bewerten. Zum Beispiel: Blutzuckerkontrolle, Nebenwirkungen.

• Study Design (S): Die Art der Studie, die durchgeführt wird. Zum Beispiel: Randomisierte kontrollierte Studie (RCT), Kohortenstudie.

PRISMA = Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses

• Kleine Effektstärke: SMD 0.2 bis 0.5

• Mittlere Effektstärke: SMD 0.5 bis 0.8

• Große Effektstärke: SMD > 0.8

Forest Plots:

Publication Bias:

Der Funnel-Plot ist ein Werkzeug, das häufig in der Meta-Analyse verwendet wird, um die Möglichkeit von Publikationsbias zu beurteilen. Publikationsbias tritt auf, wenn Studien mit signifikanten Ergebnissen oder positiven Ergebnissen eher veröffentlicht werden als solche mit nicht-signifikanten oder negativen Ergebnissen. Dies kann zu einer verzerrten Sicht auf die Forschungslage führen.

Wie funktioniert der Funnel-Plot?

1. Datenpunkte: Auf einem Funnel-Plot werden die Ergebnisse von Studien in einem Meta-Analyse-Datensatz graphisch dargestellt. Typischerweise wird die Effektgröße (z.B. die durchschnittliche Wirkung eines Treatments) auf der x-Achse und die Maßzahl der Präzision (wie der Standardfehler der Effektgröße) auf der y-Achse dargestellt.

2. Form des Plots: In einem idealtypischen Funnel-Plot sind die Datenpunkte symmetrisch um die x-Achse angeordnet, und die Verteilung sollte eine Trichterform oder „Funnel“-Form haben. Studien mit größerer Präzision (also kleinere Standardfehler) erscheinen oben am Plot, und solche mit geringerer Präzision erscheinen weiter unten.

3. Symmetrie und Bias: Ein symmetrischer Funnel-Plot deutet darauf hin, dass keine signifikante Verzerrung durch Publikationsbias vorliegt. Wenn der Plot jedoch asymmetrisch aussieht (z.B. wenn sich viele Punkte auf einer Seite der Trichterform ansammeln), könnte dies auf einen Publikationsbias hinweisen.

Warum ist der Funnel-Plot nützlich?

• Erkennung von Verzerrungen: Der Funnel-Plot hilft dabei, visuell zu überprüfen, ob kleinere oder weniger signifikante Studien fehlen, was auf einen möglichen Publikationsbias hinweisen könnte.

• Qualität der Meta-Analyse: Ein asymmetrischer Funnel-Plot kann darauf hindeuten, dass die Ergebnisse der Meta-Analyse durch Verzerrungen beeinflusst sind, was die Zuverlässigkeit der Schlussfolgerungen beeinträchtigen könnte.

Grenzen des Funnel-Plots

• Subjektivität: Die Beurteilung der Symmetrie kann subjektiv sein und durch andere Faktoren beeinflusst werden.

• Nicht immer ein klarer Indikator: Ein asymmetrischer Funnel-Plot zeigt nicht immer Publikationsbias an. Andere Gründe wie heterogene Effektgrößen oder methodische Unterschiede zwischen Studien können ebenfalls zu Asymmetrien führen.

Zusammengefasst ist der Funnel-Plot ein hilfreiches, aber nicht perfektes Werkzeug zur Beurteilung des Publikationsbias in einer Meta-Analyse. Er bietet eine visuelle Methode, um mögliche Verzerrungen zu identifizieren, erfordert jedoch eine sorgfältige Interpretation zusammen mit anderen Analysemethoden und Kontextinformationen.

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