HC2 - Methodologie / Evidence Based Practice (EBP) Flashcards
Toetsen (experimental)
Verklaren van oorzaak-gevolg relatie tussen twee variabelen
Verkennen (analytical)
Samenhang tussen determinant en uitkomstmaat onderzoeken
Beschrijven (descriptive)
Gericht op (andere) frequentiematen, bijvoorbeeld absolute aantallen of incidentie
Toetsen
Experimenteel
Verkennen en beschrijven
Observationeel
Bias
Geeft resultaten of conclusies die systematisch afwijken van de werkelijkheid
Differentiele selectie
Selectie en / of uitval van deelnemers voor de referentie- en indexgroep zijn niet gelijk
Selectiebias
Treedt op als de slectie van proefpersonen in een onderzoek (of de waarschijnlijkheid dat ze het onderzoek afmaken) tot een resultaat leidt dat systematisch afwijkt van de kenmerken van de doelpopulatie.
Informatiebias
Een systematische vertekening van de determinant-uitkomstrelatie door het gebruik van onjuiste informatie over de determinant of over de uitkomst (of beide). Het duidelijkse voorbeeld is het verkeerd meten van de determinant of de uitkomst.
Confounding
Er is sprake van confounding wanneer er een factor bestaat die gerelateerd is aan zowel de determinant als de uitkomst die het causale verband tussen die twee verstoort.
Attrition bias
Treedt op wanneer participanten die uitvallen tijdens een onderzoek systematisch verschillen van degene die in het onderzoek blijven.
Intention-to-treat analyse
Alle deelnemers tellen mee in de originele groep. Het analyseren van alle deelnemers op basis van de aan hen toegewezen interventie noemt men een intention-to-treat analyse. Dus ook deelnemers die zich slecht aan de interventie hebben gehouden, deelnemers die zijn gestopt met de interventie en zelfs de deelnemers die zijn overgestapt naar de andere groep dragen bij aan het gemiddelde effect van de groep, waaraan ze door de randomisatie waren toegewezen.
Per-protocol analyse
Alleen deelnnemers die de hele interventie doen tellen mee. Wie zich niet aan het protocol gehouden heeft telt niet mee.
Beoordeling van risico op informatiebias door middel van twee essentiele vragen (waarvan de een is):
Meetinstrumenten
Zijn de determinant en uitkomstmaat op dezelfde gestandaardiseerde manier gemeten in alle groepen?
Beoordeling van risico op informatiebias door middel van twee essentiele vragen (waarvan de een is):
Blindering (single/double)
Zijn deteminant en uitkomstmaat onafhankelijk gemten? Ofwel: de meting van uitkomst hangt niet af van kennis over de determinant.
Single blind
Deelnemers weten niet in welke onderzoeksgroep ze zijn ingedeeld
Double blind
Deelnemers en proefleiders weten niet in welke onderzoeksgroep de deelnemers zijn ingedeeld.
Hoe herken je confounding?
- Bestaan van een of meerdere factoren, gerelateerd aan zowel de determinant als de uitkomst.
- Bias die kan optreden in onderzoek naar een causale relatie tussen determinant en uitkomst.
- In elk niet-gerandomiseerd onderzoek.
- In elk gerandomiseerd onderzoek indien randomisatie niet goed is.
- Ongelijke verdeling van prognostische factoren onder de groepen (geslacht, leeftijd, etc.)
Oplossingen confouding:
- Gerandomiseerde trial
Beste optie; confounders worden random verdeeld, vergelijkbare groepen voor de start van het onderzoek. Als dit niet mogelijk is moet er bij de onderzoeksopzet rekening worden gehouden met (bekende) confounders.
Oplossingen confounding:
- Matching
Groepen maken dmv matching voor bekende factoren —> vergelijkbare deelnemers zoeken voor de beide groepen.
Oplossingen confounding:
- Restrictie
Restrictie bij selectie van deelnemers —> precieze selectie waarmee je zorgt dat bepaalde factoren niet varieren. Gehele onderzoekspopulatie heeft dezelfde waarden op de betreffende (vooral bekende!) confounder, waardoor deze geen vertekening meer kan veroorzaken. Dit heeft wel consequenties voor de mogelijkheden tot generalisatie van de effecten.
Oplossingen confounding:
- Multivariabele regressieanalyse
Statische correctie achteraf —> Rekening houden met confounders tijdens de analyse van resultaten door middel van statische technieken. Bijvoorbeeld confounders includeren als covariabelen.
Betrouwbaarheid (precisie)
- Afwezigheid van toevallige fouten
- Beoordelen: geeft de beschrijving van de methoden voldoende informatie voor reproductie van het onderzoek?
Test-hertest betrouwbaarheid
Herhaalde metingen bij een bepaald persoon moet dezelfde waarde / test uitkomst geven
Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid
Mate van overeenkomst tussen de resultaten van een meting die door meerdere onderzoekers in uitgevoerd
Precies / reproduceerbaar
Een meetinstrument moet telkens hetzelfde resultaat geven
Toevallige fouten kunnen niet uitgesloten worden. Wat zijn twee oplossingen hiervoor?
- Herhaalde metingen doen en gemiddelde uitkomst nemen —> toevallige fouten vallen zo geheel of gedeeltelijk weg: statische manier om toevallige fouten te verminderen.
- Training voor effectbeoordelaars —> mate van subjectiviteit verminderen door te trainen volgens een protocol; de procedure moet in het artikel beschreven worden (als observatieschalen zijn gebruikt)
