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Versuchsplanung > 13. Meta-Analyse und Reviews > Flashcards

13. Meta-Analyse und Reviews Flashcards

1
Q

Qualitative Reviews =

A

narrative Reviews

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Q

Quantitative Reviews =

A

Meta-Analysen

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Q

Generalisierung der Ergebnisse von mehreren Studien ueber:

A
  • narrative Reviews

- Meta-Analysen

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4
Q

Warum Meta-Analysen?

A
  • exponentiell anwachsende Anzahl von publizierten Primaerstudien
  • Zusammenfassung noetig
  • “Evidence Based Medicine”
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5
Q

Was sind Meta-analysen und Reviews?

A

systematische Uebersichtsarbeiten

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6
Q

Zielgruppe fuer Meta-Analysen?

A
  • Praktiker und Forscher (Übersicht zum aktuellen
    Wissensstand für die Anwendung)
    Lehrende und Studierende (Überblick zum aktuellen
    Wissensstand)
    Forscher (Generierung neuer Fragestellungen und
    Hypothesen / Erfassung von Forschungsbedarf)
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7
Q

Warum benoetigen Praktiker und Forscher Meta-Analysen?

A

Uebersicht zum aktuellen Wissensstand –> Anwendung

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8
Q

Warum benoetigen Lehrende und Studierende Meta-Analysen?

A

Uebersicht zum aktuellen Wissensstand

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9
Q

Warum benoetigen Forscher Meta-Analysen

A

Generierung neuer Hypothesen

Erfassung von Forschungsbedarf

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10
Q

Meta-Analysen: Vorteile

A

1) Test der Generalisierbarkeit eines Effekts (=externe
Validität) über Homogenitätstests

2) Prüfung der Grenzen der Ergebnisse (=Abhängigkeit der Zusammenhänge von Drittvariablen) über Moderatoranalysen
3) Prüfung von Vermittlungshypothesen (=direkte oder nur indirekte Einflüsse) über Mediatoranalysen

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11
Q

Erfasse “Narrative Reviews”

A

Eine Beschreibung der existierenden Literatur.

– Oft werden mehrere hundert Studien zu einer
Fragestellung deskriptiv dargestellt.
– Die Bewertung erfolgt durch mehrere Reviewer

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12
Q

Narrative Reviews: Nachteile

A

— keine Zusammenfassung der Studien

– Ueberblicksverlust

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13
Q

Narrative Reviews: Bewertungskategorien fuer die Studien

A

+ Ergebnisse mit signifikanten Unterschieden in die
gewünschte Richtung

0 keine signifikanten Unterschiede / Ergebnisse.

  • Ergebnisse mit signifikanten Unterschieden
    entgegen der erwarteten Richtung.
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14
Q

Narrative Reviews: Wie erfolgt eine Zusammenfassung der Ergebnisse?

A

Auszählen der +/0/- über alle Studien hinweg

—-> box scoring oder vote counting

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15
Q

Box score/Vote counting

A

Abzaehlen von +, 0 und - Werte
- Ergebnis –> Chi-Squared Test

  • Der box score kann durch einen Vergleich von Studien aus den drei Kategorien Hinweise auf potentielle Moderatorvariablen geben.
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16
Q

Box score/ vote counting: Vorteile

A
  • Hinweise auf potentielle Moderatorvariablen
  • Hilfestellung bei der Generierung neuer Hypothesen
  • Inhaltlich-theoretische Argumentation steht hierbei im
    Vordergrund
17
Q

Box score/ vote counting: Nachteile

A

— Überforderung des Lesers (großen Zahlen von
Moderatorvariablen und Studien) da die Übersicht abnimmt

— Einzelne Studien gehen in der Vielzahl der Studien “unter”.

— keine systematische Gewichtung
nach:
der Stichprobengröße
der Größe der Mittelwertsdifferenz
der Effektgrößen
dem erzielten Signifikanzniveau

18
Q

erste Meta-Analyse?

A

Glass 1976

19
Q

Meta-Analyse: definition

A

Statistische Aggregation von Ergebnissen aus mehreren Studien mit gleicher / ähnlicher Fragestellung.

20
Q

Meta-Analyse: Funktion?

A
    • bessere Schätzung der “wahren” Effekte

- - Ermittlung von Konfidenzintervallen über die Studien hinweg möglich

21
Q

Meta-Analyse: Vorteil?

A

Untergruppenanalysen (Subgruppenanalysen) Moderatoranalysen

(als weitere Auswertungsschritte möglich)

22
Q

Meta-Analyse: Arbeitsschritte

A

1) Identifizierung & Präzisierung der Fragestellung,
Literaturrecherche
2) Kodierung der Studien
3) Ermittlung der Effektgrößen
4) Analysieren der Meta-Analyse-Daten
5) Interpretation und Präsentation der Ergebnisse

23
Q

Meta-Analyse: Schritt 1

A

1) Identifizierung & Präzisierung der Fragestellung,
Literaturrecherche

    • Fragestellung zu breit –> Flut von passenden Studien
    • Fragestellung zu differenziert –> Duerre
    • Vermeidung eines Bias –> moeglichst alle passende Studien sollen erfasst werden
24
Q

Publication Bias

A

Verzerrung:

Diplomarbeiten, Promotionen nur
schwer erreichbar sind (z.B. nicht elektronisch).

Forschungsberichte, interne Papiere unter Verschluss sind

nur die “Guten” Zeitschriften sind gelistet

25
Q

Nenne einen Synonym fuer Publication Bias

A

File-Drawer-Problem

26
Q

Erfasse den File-Drawer-Problem

A

Studien mit “falschen” oder nicht-signifikanten Ergebnissen werden überhaupt nicht veröffentlicht

27
Q

Publication Bias/File Drawer Problem: problematische Folgen

A

“leichteren” Publikation von “richtigen” Studien
—–> Ueberschaetzung der Wirksamkeit einer Therapie
oder eines Treatments

28
Q

Publication Bias: wann ist dieser besonders schwerwiegend?

A

wenn anhand einer Metaanalyse Therapieempfehlungen oder Leitfäden zur Behandlung erstellt werden

29
Q

Wie kann “graue Literatur” erfasst werden?

A

—> Alle bekannten Forscher auf dem jeweiligen
Forschungsgebiet anschreiben.

—> Auch außerhalb der “festgetretenen Pfade” suchen (z.B.
Internet, Tagungen, Fachverbände anschreiben, In diversen Universitätsbibliotheken forschen etc.)

–> Spezielle Kliniken / Zielgruppen anschreiben

30
Q

Gueteprofile von Studien: was sind die 8 Guetekriterien?

A 
1 Klinische Relevanz
2 Interne Validität
3 Güte und Information
4 Vorsicht bei der Interpretation
5 Reichhaltigkeit der Messung
6 Güte der Auswertung
7 Reichhaltigkeit der Ergebnisse
8 Indikationsrelevanz
31
Q

Meta-analyse: was ist der Zweck von der Ermittlung von Effektgroessen?

A

Standardisierung

–> ermoeglicht den Vergleich von Ergebnissen aus verschiedene Studien trotz verschiedene aV

32
Q

Meta-Analyse: Effektgroessen Beispiel

A

intervallskalierte Merkmale = Standardisierte Mittelwertsdifferenzen (d-Maß)

nominalskalierte Merkmale = odds ratio (or)

33
Q

Nenne verschiedene Effektgroessenmasse

A

d-Mass (standardisierte Mittelwertsdifferenzen)

or (odds ratio)

34
Q

d-mass: wie kann man Effekte kategorisieren nach Cohen?

A

kleine (d = 0.2)
mittlere (d = 0.5)
große Effekte (d = 0.8)

35
Q

d-mass: wann ist es klar definiert?

A
  • 2 Gruppen

- 1 Messzeitpunkt

36
Q

d-mass: Problem?

A

wie wird d-Mass berechnet

  • bei mehr als 2 SP?
  • bei abhaengigen SP?
37
Q

Effektgroessen: Bewertung als Alternative zu Cohen

A

Transparente Darstellung…

    • aller deskriptiven Kennwerte.
    • der Streuung.

Bewertung der ermittelten Effektgröße durch einen
Vergleich mit Effektgrößen aus ähnlichen Studien

nicht mit dem Bewertungsvorschlag von Cohen.

38
Q

Erfasse Odds Ratio

A

das Verhältnis zweier Chancen zueinander.

39
Q

Odds Ratio: wie wird es bewertet?

A 
1 = keinen Unterschied zwischen den Gruppen
>1 = “Risiko” für ein Ereignis in der ersten Gruppe
<1 = “Schutzfunktion der Gruppenzugehörigkeit” vor einem Ereignis in der ersten Gruppe

Versuchsplanung (17 decks)

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