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EbM zwischen Best Practice und inflationärem Gebrauch
16. Jahrestagung des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin

Deutsches Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e. V.

13.03. - 14.03.2015, Berlin

GRADE I: Qualitätsbewertung der Evidenz

Meeting Abstract

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EbM zwischen Best Practice und inflationärem Gebrauch. 16. Jahrestagung des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin. Berlin, 13.-14.03.2015. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2015. Doc15ebmB5

doi: 10.3205/15ebm042, urn:nbn:de:0183-15ebm0423

Veröffentlicht: 3. März 2015

© 2015 Skoetz et al.
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Gliederung

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Zielsetzung: Bei der Beurteilung der Qualität eines Evidenzkörpers im Rahmen von systematischen Übersichtsarbeiten oder im Kontext von klinischen Leitlinien spielen nicht nur Studiendesign und Studiendurchführung (Risiko für Bias) eine wichtige Rolle, sondern auch weitere Konzepte wie Publikationsbias, unzureichende Präzision der Ergebnisse oder indirekte Resultate. Diese Qualitätsbewertung ist entscheidend für die Ergebnisinterpretation in systematischen Reviews und die daraus abgeleiteten Empfehlungen. Die Teilnehmer des Kurses lernen zunächst die GRADE Faktoren kennen, die das Vertrauen in Effektschätzer verringern bzw. erhöhen können. Außerdem erstellen die Teilnehmer zu einer klinisch relevanten Fragestellung mit GRADE eine Summary of Findings-Tabelle und ein Qualitätsprofil der Evidenz.

Relevanz: GRADE wird international von vielen Organisationen wie z.B. Cochrane, NICE und der WHO eingesetzt und erlaubt eine systematische und transparente Qualitätsbeurteilung. Der Workshop richtet sich insbesondere an Personen, die systematische Übersichtsarbeiten erstellen oder z.B. im Rahmen der Leitlinienerstellung verwenden.

Methoden: In dem Workshop wechseln sich Kurzpräsentationen mit Kleingruppenübungen und Diskussionen im Auditorium ab. Der Kurs orientiert sich an dem GRADE-System zur Beurteilung der Qualität der zugrundeliegenden Evidenz für eine bestimmte Fragestellung. Das Studiendesign, potentielle Heterogenität, das Ausmaß des Effektes sowie ein eventueller Bias der zugrundeliegenden Evidenz gehen neben weiteren Kriterien in die Qualitätsbewertung ein.