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Einleitung und Fragestellung: Die Erstellung systematischer Reviews (SR) auf Basis von Reviews (Overviews) nimmt aufgrund einer stets ansteigenden Anzahl an wissenschaftlichen Veröffentlichungen und dem Wunsch nach einer schnelleren evidenzbasierten Entscheidungsfindung zu. Dieses Vorgehen bringt jedoch noch methodisch ungelöste Probleme mit sich. Ein Punkt von besonderer Bedeutung ist hierbei der Umgang mit Primärstudien, die in mehreren SR eingeschlossen sind (Overlaps). So soll verhindert werden, dass einzelnen Studien eine mehrfache Gewichtung in der Evidenzsynthese beigemessen wird. Die Studie verfolgt das Ziel, diesbezügliche Darstellungsmöglichkeiten mit ihren Vor- und Nachteilen zu präsentieren. Ferner wird erstmals eine Maßzahl zur Darstellung des Überlappungsgrads eingeführt und validiert.

Material und Methoden: Es wurde eine systematische Recherche in den Datenbanken Medline, Embase, CINAHL, Pedro sowie allen über die Cochrane Library verfügbaren Datenbanken nach (systematischen) Overviews im Zeitraum von 2009 bis 2011 recherchiert. Der Selektions- und Extraktionsprozess wurde unabhängig von zwei Reviewern durchgeführt. Für alle Overviews wurde der Umgang (wenn überhaupt) mit Overlaps extrahiert. Für eine tiefgehende empirische Analyse der Overlaps wurden die in den Overviews enthaltenen Reviews identifiziert. Overviews in denen entweder ≥10% der Reviews nicht identifiziert werden konnten oder aber die darin eingeschlossenen Primärstudien, wurden aus der Analyse ausgeschlossen. Darauf aufbauend wurde je Overview eine Kreuztabelle (Review x Primärstudie) erstellt aus der hervorgeht, welche Studien wie häufig eingeschlossen wurden. Diese Informationen stellen die Basis für die Entwicklung einer Maßzahl dar, die sich aus den ermittelten Überschneidungen über eine simple Formel berechnen lässt. In Anlehnung an die Herangehensweise soll diese corrected covered area (CCA) heißen, um sich von der einfachen Variante, der Berechnung der ausgefüllten Fläche (Anzahl Primärstudien über alle Reviews geteilt durch das Produkt aus Spalte und Zeile; CA = covered area) der Kreuztabelle zu unterscheiden. Bei der CCA hingegen gelangen nur Primärstudien, die mindestens in zwei Reviews eingeschlossen sind in den Zähler. Zu Validierungszwecken werden Korrelationen mit bibliometrischen Kennzahlen bestimmt.

Ergebnisse: Es konnten 60 Overviews identifiziert werden. Nur 32 der 60 Publikationen berichteten die Overlaps. Am häufigsten wurden Overlaps entweder mit Kreuztabellen oder durch Verbalisierung (Anzahl Studien in Anzahl SR) dargestellt. Komplexe graphische Darstellungen sind selten anzutreffen. Im Median werden 6,5 Reviews und 93 Primärstudien je Overview eingeschlossen. Der Median für das CA und CCA lag bei 22,0 (IQR 10,5-30,4) bzw. 3,5 (IQR 1,4-9,9). Alle Korrelationskoeffizienten stimmen mit den a priori festgelegten Hypothesen überein. Die CA korreliert stark mit der Anzahl der eingeschlossenen Reviews sowie Anzahl der Primärpublikationen. Im Gegenzug korreliert die CCA stark mit dem Anteil der mehrfach eingeschlossenen Studien.

Diskussion: Overlaps werden bei der Erstellung von Overviews von knapp der Hälfte der Autoren nicht berichtet. Die mangelnde Berichtsqualität muss verbessert werden, um die Evidenzlage besser einschätzen zu können. Hierzu liegen bereits Darstellungsmöglichkeiten vor. Auf Basis unserer Analysen sollte die CCA der CA vorgezogen werden, wobei es sinnvoll sein mag beide Maßzahlen zu berichten. Beide Maßzahlen stellen den ersten quantitativen Ansatz dar Overlaps zu berichten. Vorteil der neuen Methode ist neben einer platzsparenden Darstellungsmöglichkeit, wie sie häufig für Journals auf Grund von Platzbeschränkungen nötig ist, die Möglichkeit den Overlap unter mehreren Overviews zu vergleichen.