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Klasse statt Masse – wider die wertlose Wissenschaft: 18. Jahrestagung des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin

Deutsches Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e. V.

09.03. - 11.03.2017, Hamburg

Methodik der Metaanalyse

Meeting Abstract

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Klasse statt Masse – wider die wertlose Wissenschaft. 18. Jahrestagung des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin. Hamburg, 09.-11.03.2017. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2017. Doc17ebmTW1

doi: 10.3205/17ebm105, urn:nbn:de:0183-17ebm1052

Veröffentlicht: 23. Februar 2017

© 2017 Sommer et al.
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Gliederung

Text

Hintergrund: Als Grundlage für evidenzbasierte Medizin spielt die Zusammenfassung randomisierter klinischer Studien zur gleichen Fragestellung eine immer wichtigere Rolle. Werden die Ergebnisse mehrerer unabhängig voneinander durchgeführter Studien in einer zusammenfassenden statistischen Analyse bewertet, spricht man von einer Metaanalyse. Bezieht sich diese nur auf publizierte Studien, so kann ihr Ergebnis sehr stark davon abhängen, inwieweit alle zur Fragestellung durchgeführten Studien auch tatsächlich publiziert wurden. Dieses als Publikationsbias bezeichnete Phänomen muss bei der kritischen Bewertung der Ergebnisse von Metaanalysen unbedingt beachtet werden.

Zielsetzung: In diesem Workshop wird das methodische Konzept der Metaanalyse in leicht verständlicher Form und am Beispiel von konkreten Studien mit dichotomen Zielkriterien diskutiert. Die Teilnehmer und Teilnehmerinnen sollen dazu befähigt werden, selbstständig Therapieeffekte zu bestimmen und zu bewerten, unterschiedliche Metaanalysen in der Fachliteratur im Hinblick auf die verwendeten Methoden zu unterscheiden, einzuordnen und kritisch zu beurteilen.

Inhalt:

  • Maßzahlen zur Bewertung eines Therapieeffekts
  • Konfidenzintervalle und Forestplot
  • Fixed Effect und Random Effects Modell
  • Heterogenität
  • Publikationsbias und Funnelplot

Zielgruppe und Teilnahmevoraussetzungen: Der Workshop wendet sich an Interessierte, die sich mit der Methodik der Metaanalyse vertraut machen möchten und lernen möchten, wie man diese einsetzt. Grundkenntnisse der Statistik sind von Vorteil, werden aber nicht vorausgesetzt. Ein Taschenrechner wird gebraucht.