Was ist eine Meta-Analyse?
Meta-Analyse bedeutet lediglich, dass die Ergebnisse von einzelnen, systematisch aufgespürten Artikeln zum selben Thema mathematisch zu einem Gesamtergebnis verbunden (synthetisiert) werden. Da die verschiedenen Ergebnisse aus unterschiedlich großen Studi
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Was ist eine Meta-Analyse?
▸ Eine Meta-Analyse ist die quantitative Kombination der Ergebnisse mehrerer Studien ▸ Die Basis einer Meta-Analyse ist die systematische Literatursuche ▸ Nutzen einer Meta-Analyse: ∎ Quantifizierung der Bedeutung von vorhandener Evidenz ∎ Synthese von kleinen Studien mit geringer Aussagekraft zu einer großen Studie mit höherer Präzision und Aussagekraft ∎ Der Effekt kann genauer bestimmt werden ∎ Heterogenität kann gut untersucht werden ∎ Bias kann explizit dargestellt werden ▸ Die Schwachstellen: ∎ Geringe wissenschaftliche Qualität von eingeschlossenen Studien ∎ Bias kann nicht eliminiert werden ▸ Durchführungsschritte eines systematischen Review mit Meta-Analyse: a) Systematische Literatursuche b) Beschreiben von klinischer und statistischer Heterogenität c) Beschreiben des Bias-Risikos d) Quantitative Synthese (Meta-Analyse) e) Suche nach Hinweisen für Reporting Bias f ) Sensitivitätsanalyse g) Präsentation nach definierten Standards (z. B. Cochrane Handbook, PRISMA oder MOOSE)
23.1 Was ist eine Meta-Analyse? Meta-Analyse bedeutet lediglich, dass die Ergebnisse von einzelnen, systematisch aufgespürten Artikeln zum selben Thema mathematisch zu einem Gesamtergebnis verbunden (synthetisiert) werden. Da die verschiedenen Ergebnisse aus unterschiedH. Herkner et al., Erfolgreich wissenschaftlich arbeiten in der Klinik © Springer-Verlag/Wien 2011
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lich großen Studien kommen, kann man nicht einfach einen Mittelwert aus allen eingeschlossenen Studien errechnen, sondern braucht dazu etwas erweiterte Methoden der Regressionsanalyse. Weil die Grundlage einer Meta-Analyse die systematische Literaturübersicht ist, ermöglicht die Meta-Analyse die Erfassung der gesamten auffindbaren Evidenz und deren Bedeutung. Das ist vor allem sinnvoll, (1) wenn einzelne Studien zu klein sind, um einen Effekt zu zeigen (Typ-II-Fehler, siehe Kapitel 9), aber als Gruppe einen Therapieeffekt zeigen bzw. ausschließen können. Durch die Synthese steigt die Aussagekraft. Eine Meta-Analyse ist auch sinnvoll, wenn (2) die vorhandenen Studien unterschiedliche (positive und negative) Effekte zeigen und daher der Gesamteffekt vordergründig unklar ist.
Ein Beispiel Unser Lieblingsbeispiel für die Bedeutung der Meta-Analyse ist ein Artikel von Lau (1993) (siehe auch Kapitel 1). Um den geringen, aber klinisch trotzdem wichtigen therapeutischen Effekt von Thrombolytika (Substanzen, die Blutgerinnsel auflösen können) bei Patienten mit Herzinfarkt nachweisen zu können, muss man mehrere tausend Patienten im Rahmen einer randomisierten, kontrollierten Studie untersuchen. 1986 wurde erstmals eine Studie mit 11.806 Patienten veröffentlicht, die zeigte, dass Streptokinase die 21Tage-Mortalität von 13 % auf 11 % senkt (GISSI 1986). Die meisten Studien, die vor diesem Zeitpunkt veröffentlicht wurden, waren zu klein, um einen Effekt dieser geringen Größe nachweisen zu können. Hätte man 1977 – 9 Jahre vor der Veröffentlichung der genannten Studie – eine Meta-Analyse der 15 damals bereits veröffentlichten Studien
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