Lernplan

Ähnlichkeit zwischen Stichprobe und Grundgesamtheit in der Zusammensetzung

hohe Repräsentativität ist Voraussetzung dafür, dass von einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit geschlossen werden kann!

Messungen, die unter gleichen Bedingungen gleiche Ergebnisse liefern

Valide sind Messungen, wenn die Fragestellung mit dem gemessenen Parameter tatsächlich beantwortet werden kann

Nur valide Messungen sind in der Praxis anwendbar. Validität setzt Reliabilität und Objektivität voraus!

häufigster Wert in der Stichprobe

kann bei allen Skalen angegeben werden (auch qualitativ)

deskriptives Maß zum Vergleich der Ereigniszeitdaten zweier Gruppen

Formel: Hazard Ratio = Hs2(t) / Hs1(t)

In 95% der Fälle enthält das berechnete 95%-Konfidenzintervall den wahren Wert aus der Grundgesamtheit, der mit dem Punktschätzer geschätzt wird

Wahrscheinlichkeit, dass ein Effekt in der Stichprobe nur durch Zufall zustande gekommen ist

Signifikantes Ergebnis: p-Wert ist kleiner als das Signifikanzniveau

Vor Studienbeginn sollte festgelegt werden, wie wahrscheinlich ein α-Fehler maximal sein darf

Häufig: 0,05 (= 5%) (wird letzten Endes zufällig festgelegt)

Entspricht der Wahrscheinlichkeit, dass ein Test einen tatsächlich vorhandenen Unterschied auf einem vorgegebenen Signifikanzniveau auch nachweist

Vor der Durchführung klinischer Studien wird mittels einer sog. Fallzahlberechnung geschätzt, wie groß die Stichprobe mind. sein sollte, um mit ausreichender Wahrscheinlichkeit ein signifikantes Ergebnis zu erzielen

Zur Berechnung der Fallzahl werden i.d.R. das α-Fehler-Risiko auf 5% und die Power auf 80% festgesetzt. Darüber hinaus wird eine Schätzung der Größe des erwarteten Unterschieds zwischen Ereignisrate in der Behandlungsgruppe und Ereignisrate in der Kontrollgruppe benötigt (Effektstärke). Diese Schätzung bezieht sich auf den a priori definierten primären(!) Endpunkt der Studie

bedingte Wahrscheinlichkeit

AR = Anzahl der interessierenden Ereignisse in der Untergruppe / Gesamtzahl der Ereignisse in der Untergruppe

Definition: Verhältnis des Risikos einer Gruppe (im Allgemeinen der Exponierten) zu einer zweiten Gruppe (der Nicht-Exponierten)

Berechnung: RR = Absolutes Risiko der Exponierten / Absolutes Risiko der Nicht-Exponierten = AR1 / AR2

Synonym: Risikodifferenz (RD), attributables Risiko

Definition: Unterschied des absoluten Risikos zwischen den Gruppen

Berechnung: ARR = Risiko der Exponierten - Risiko der Nicht-Exponierten = AR1 - AR2

Definition: Relative Änderung des Risikos durch eine Intervention

Berechnung: RRR = 1 - Relatives Risiko (RR) = 1 - (Absolutes Risiko der Exponierten / Absolutes Risiko der Nicht-Exponierten) = 1 - (AR1 / AR2)

Definition: Anzahl der Personen, die behandelt werden müssen, um genau ein Ereignis zu verhindern

NNT = 1 / ARR

Vergleich der Mortalität einer untersuchten Gruppe mit der Mortalität einer Vergleichsgruppe (z.B. dem Bundesdurchschnitt)

Berechnung: Standardisierte Mortalität = Aufgetretene Todesfälle in der untersuchten Gruppe / Erwartete Todesfälle gemäß Mortalität in der Vergleichsgruppe

Definition: Gibt die Wahrscheinlichkeit eines positiven Ergebnisses an, wenn der Patient krank ist

Sensitivität = Anzahl der richtig-positiven Ergebnisse des untersuchten Tests / positive Ergebnisse des Goldstandards = Anzahl der richtig-positiven Ergebnisse des neuen Tests / richtig-positive und falsch-negative Ergebnisse = a / (a + b)

Interpretation: Wenn man eine erkrankte Person mit dem betrachteten Test testet, ist dieser mit einer Wahrscheinlichkeit von 90% positiv

Gibt die Wahrscheinlichkeit eines negativen Ergebnisses an, wenn der Patient gesund ist

Spezifität = Anzahl der richtig-negativen Ergebnisse des betrachteten Tests / die negativen Ergebnisse des Goldstandards = Anzahl der richtig-negativen Ergebnisse des betrachteten Tests / Anzahl der richtig-negativen und falsch-positiven Ergebnisse = d / (c + d)

Interpretation: Wenn man eine gesunde Person mit dem betrachteten Test testet, ist dieser zu 80% negativ

Grafische Darstellung des Zusammenhangs von Richtig-Positiv-Rate (Sensitivität) und Falsch-Positiv-Rate (1 - Spezifität) zur Beurteilung der diagnostischen Güte eines Tests

Definition: Wahrscheinlichkeit, dass ein Patient mit positivem Testergebnis tatsächlich krank ist

Berechnung: Anteil der richtig-positiven an allen positiven Testergebnissen (= richtig-positiv + falsch-positiv)

PPW = Sensitivität × P(krank) / [Sensitivität × P(krank) + Falsch-positiv-Rate × P(gesund)] = Sensitivität × P(krank) / [Sensitivität × P(krank) + (1 - Spezifität) × P(gesund)]

Wahrscheinlichkeit, dass ein Patient mit negativem Testergebnis tatsächlich gesund ist

Analyseprotokoll bei RCTs

Teilnehmer verbleiben in der zugeteilten Gruppe, auch wenn sie ausscheiden/sich nicht ans Protokoll halten

Gegenmodell: Per-protocol

Von Barthel 1965 verfasster Index zur Beurteilung der Fähigkeitsstörung bzw. von alltäglichen Fähigkeiten eines Patienten

10 Leistungen von 0-10(15) Punkten -> 100 Punkte Maximum

Zahl der wahrscheinlich zu erwartenden Lebensjahre unter Therapie wird mit einem Faktor verrechnet, der die Lebensqualität einbringen soll

1 = ein Jahr voller Gesundheit ohne Krankheitserscheinungen

0 = Versterben