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Einleitung / Hintergrund: In nahezu allen systematischen Übersichten werden multiple Vergleiche durchgeführt, entweder in Form von multiplen Signifikanztests oder multiplen Konfidenzintervallen oder beides. Eine Adjustierung für multiple Vergleiche wird bei der Berechnung von p-Werten oder Konfidenzintervallen jedoch in der Regel nicht durchgeführt [Ref. 1]. Dies kann zu Problemen bei der Interpretation der Ergebnisse führen [Ref. 2].

Material und Methoden: In dieser Arbeit wird ein Überblick über die wichtigsten Situationen gegeben, in denen bei systematischen Übersichten und Meta-Analysen multiple Vergleiche vorkommen. Für jede Situation werden Vorschläge zum praktischen Umgang mit multiplen Vergleichen gemacht.

Ergebnisse: Die wesentlichen Bereiche und Situationen, die bei systematischen Übersichten zu Multiplizitätsproblemen führen, sind gegeben durch 1) mehrere Zielvariablen, 2) mehr als zwei Gruppen, 3) mehrere Zeitpunkte, 4) mehrere Effektmaße, 5) Subgruppenanalysen und 6) wiederholte Aktualisierung von Meta-Analysen. Die grundlegende Strategie zum Umgang mit multiplen Vergleichen besteht zum einen aus der Vermeidung von Multiplizität - soweit dies möglich ist - und zum anderen aus der Anwendung vorhandener multipler Testprozeduren. Für die Durchführung multipler Testprozeduren sind jedoch häufig individuelle Patientendaten notwendig.

Diskussion / Schlussfolgerungen: Obwohl Multiplizitätsprobleme in systematischen Übersichten nicht vollkommen befriedigend lösbar sind, können die vorgeschlagenen Richtlinien bei der Planung, Datenanalyse und Ergebnisinterpretation hilfreich sein. Autoren und Leser von systematischen Übersichten sollten die Probleme durch multiple Vergleiche bei der Präsentation und Interpretation der Ergebnisse ausreichend berücksichtigen.