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B15 - Biometrie > 11. Validität von Studienergebnissen > Flashcards

11. Validität von Studienergebnissen Flashcards

1
Q

Was müssen Leser eines medizinischen Artikels?

A
    1. Beurteilen, wie Studienplanung, -durchführung und Datenauswertung die Ergebnisse beeinflussen

und danach

    1. entscheiden, ob den Ergebnissen zu trauen ist
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2
Q

Was sind Vor- und Nachteile der systematischen kritischen Beurteilung von Literatur?

A
  • keine exakte Wissenschaft
  • Vorteile:
    • “objektiver” / transparenter
    • nicht schwierig
  • Nachteile
    • zeitaufwändig
    • evtl. enttäuschend / frustrierend
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3
Q

Mit welchen Instrumenten wird die Fragestellung bewertet?

A
  • PEO

- PICO

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4
Q

Anhand welcher Indikatoren wird die interne Validität bewertet?

A
  • Bias, Confounding
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5
Q

Anhand welcher Indikatoren wird die externe Validität bewertet?

A
  • Generalisierbarkeit
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6
Q

Wie wird die Datenanalyse und -darstellung bewertet?

A
  • Statistik, Ergebnisse
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7
Q

Wie wird bei der Bewertung vorgegangen?

A
  • größtenteils durch gesunden Menschenverstand
  • kein statistischer Experte
  • Einsatz von
    • Checklisten für unterschiedliche Studientypen
    • Checklisten und Skalen für systematische Reviews (system. Literaturübersichtsarbeiten)
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8
Q

Was macht eine klare Fragestellung aus?

A
  • ist Grundlage zur Einschätzung des Validitätsgrades einer Studie
  • steht am Ende der Einleitung und beinhaltet präzise Angaben:
    • zum Patienten bzw. Probanden-Kollektiv
    • zur Intervention (in Interventionsstudien)
    • zur Exposition (in Beobachtungsstudien)
    • zum primären Endpunkt (evtl. zu sekundären Endpunkten)
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9
Q

Was bedeutet PICO und wofür benötigt man das?

A
  • Population
  • Intervention
  • Comparison
  • Outcome
  • Interventionsstudien
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10
Q

Was bedeutet PEO und wofür benötigt man das?

A
  • Population
  • Exposure
  • Outcome
  • Beobachtungsstudien
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11
Q

Mit welchen Fragen bewertet man die Qualität wissenschaftlicher Studienergebnisse?

A
  • Ist das Studiendesign geeignet für die Fragestellung?
  • Was ist das beste Studiendesign für die Beurteilung der Wirksamkeit und Sicherheit einer Intervention?
  • Was ist das beste Studiendesign für die Beurteilung von Risikofaktoren und protektiven Faktoren?
  • Wofür sind Querschnittstudien am besten geeignet?
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12
Q

Was ist statistische Validität?

A
  • “Sind die richtigen stat. Verfahren verwendet worden?”
  • “Wurden die Ergebnisse stat. korrekt interpretiert?”
  • Wurden die richtigen statistischen Tests eingesetzt?
  • Wurden mathematische Annahmen für die statistischen Tests berücksichtigt (z.B. Normalverteilung beim t-Test)?
  • Wurden einzelne Signifikanzen (z.B. aus einer Korrelationsmatrix) “herausgefischt” (Fishing)?
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13
Q

Was ist interne Validität?

A
  • “Sind die Ergebnisse innerhalb der Studienpopulation gültig, korrekt, nachvollziehbar?”
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14
Q

Was ist Validität?

A
  • Gültigkeit der Studienergebnisse
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15
Q

Was ist Reliabilität?

A
  • Zuverlässigkeit einer Messung
    -> Ist ein Messergebnis bei einem erneuten Versuch bzw. einer erneuten Befragung unter den gleichen Umständen stabil?
  • Entstehung zufälliger Fehler
    -> Stichprobenfehler
    -> biologische Variation
    -> Messfehler
  • Beispiel für reliable Fragestellung:
    -> Wie viele Mitarbeiter hat Ihre Abteilung?
  • Beispiel für nicht-reliable Fragestellung:
    -> Wie viele teamfähige Mitarbeiter hat Ihre Abteilung?
    => unklar gestellt
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16
Q

Was ist Selektionsbias?

A
  • jeder Aspekt bzgl. der Auswahl der Studienteilnehmenden…
    • …der zu einer systematischen Verfälschung des Ergebnis’ führt
    • …bzw. zu einem systematischen Unterschied zwischen den zu vergleichenden Gruppen führt
17
Q

Was sind Bias?

A
  • Verzerrung
  • systematische Fehler
  • führen zu fehlerhaften Ergebnissen
18
Q

Welche zwei Hauptarten von Bias gibt?

A
  • Selektionsbias

- Informationsbias

19
Q

Wie wird Selektionsbias definiert?

A
  • Aspekte bzgl. der Auswahl der Studienteilnehmenden, der zu einem systematischen Unterschied zwischen den zu vergleichenden Gruppen führt bzw. zwischen Studien- und Gesamtpopulation (abgesehen von den untersuchten Faktoren)
20
Q

Wie wird Informationsbias?

A
  • Aspekte bzgl. der Art und Weise wie Daten einer Studie erhoben werden, der zu einem systematischen Unterschied zwischen den zu vergleichenden Gruppen führt (abgesehen von den untersuchten Faktoren)
21
Q

Welche Kategorien von Selektionsbias gibt es?

A
  • non-respondent bias
  • self referral bias
  • giving consent bias
  • sampling bias
  • withdrawal bias
  • missing data bias
  • lost to follow up bias
  • etc.
22
Q

Welche Kategorien von Informationsbias gibt es?

A
  • measurement bias
  • recall bias
  • reporting bias
  • interviewer bias
  • detection bias
  • observer bias
  • etc.
23
Q

Was ist ein Beispiel für Selektionsbias?

A
  • “Selbstselektion” der Studienteilnehmenden
  • > Personen mit Interesse an einer Studie teilzunehmen
  • > Personen, die einwilligen, an einer Studie teilzunehmen
  • > “healthy worker effect” (arbeitende Bevölkerung in manchen Bereichen gesünder als nicht-arbeitende Bevölkerung)
  • Selektion der Studienteilnehmenden durch Forscher
  • > Vorabauswahl von Studienteilnehmenden
  • > unterschiedliches Auswahlverfahren für Fälle und Kontrollen
  • > unterschiedliches Auswahlverfahren für exponierte und nicht-exponierte Teilnehmende
  • Selektion der Daten für die Analyse
  • > Beseitigung / Umgang mit Extremwerten (Ausreißer)
  • > Umgang mit Studienabbrechenden
24
Q

Was bedeutet “Attrition”?

A
  • Verlust von Teilnehmenden während der Studiendurchführung (loss to follow up, drop out)
25
Q

Was ist Attrition Bias?

A
  • systematischer Drop-Out
  • durch Drop-outs der gesamten Studie
  • durch unterschiedliche Drop-outs in den Gruppen
  • Vergleichbarkeit fragwürdig
26
Q

Was ist der Missklassifikationsbias als Informationsbias?

A
  • systematischer Unterschied in der Bestimmung und Interpretation von Outcome oder Exposition
  • Outcome oder Exposition wird falsch bestimmt (fehlklassifiziert)
  • englisch:
  • > information bias
  • > measurement bias
  • > classification bias
  • > misclassification bias
27
Q

Was ist der Detection Bias (diagnostic suspicion bias)?

A
  • exponierte Personen werden gründlicher untersucht als nicht-exponierte Personen
  • > Outcome wird bei exponierten Personen häufiger entdeckt
  • > Zusammenhang wird überschätzt
  • oft in Kohortenstudien
  • gegen Detection Bias hilft Verblindung
28
Q

Was ist der Recall Bias?

A
  • Erkrankte neigen dazu, frühere Ereignisse (Exposition) anders anzugeben als Gesunde
  • “Fälle” suchen in ihrer Vergangenheit nach möglichen Erklärungen für die Krankheit
  • insbesondere in retrospektiven Studien (Fall-Kontroll-Studien)

-> Recall-Bias in einer Fall-Kontroll-Studie führt i.d.R. zu einer Überschätzung des Zusammenhangs

29
Q

Was ist der Reporting Bias?

A
  • unterschiedliche Angaben über Exposition oder Erkrankung
  • Beispiele:
  • > Fälle (mit schwerer oder lang andauernder Krankheit) sind besser dokumentiert: mehr Informationen über Exposition vorhanden als bei Kontrollen
  • > Teilnehmende berichten eher “erwünschte” Angaben
    • > unterstützen die Hypothesen der Forscher
    • > verheimlichen unerwünschte oder nicht akzeptierte Verhaltensweisen (Rauchen in der Schwangerschaft, Alkoholkonsum) oder spezielle Erkrankungen (sexuell übertragbare Krankheiten, HIV)
30
Q

Was für ein Fazit kann man beim Thema Bias ziehen?

A
  • Bias ist häufig
  • Bias ist häufig vermeidbar
  • Bias betrifft alle Phasen einer Studie und kann bei jedem Studientyp auftreten
  • Bias ist eine systematische Verzerrung
  • > führt zu falschen Ergebnissen (Über- oder Unterschätzung der wahren Wirkung einer Intervention oder Exposition)
  • Bei der Interpretation von Studienergebnissen immer an mögliche Arten von Bias denken, die zu dem Ergebnis geführt haben könnten!
31
Q

Was ist der beobachtete Effekt in medizinischen Studien oft?

A
  • umgekehrt proportional zur Qualität der Studie

B15 - Biometrie (12 decks)

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