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23. Jahrestagung des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin e. V.

Deutsches Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e. V.

01. - 03.09.2022, Lübeck

Back to Basics: Effektschätzer und Metaanalysen verstehen und interpretieren

Meeting Abstract

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  • Waldemar Siemens - Universitätsklinikum Freiburg, Medizinische Fakultät, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Institut für Evidenz in der Medizin, Freiburg, Deutschland; Cochrane Deutschland Stiftung, Cochrane Deutschland, Deutschland
  • Tim Mathes - Universitätsmedizin Göttingen, Institut für Medizinische Statistik, Göttingen, Deutschland
  • Guido Schwarzer - Medizinische Fakultät und Universitätsklinikum Freiburg, Institut für Medizinische Biometrie und Statistik, Freiburg, Deutschland

Evidenzbasierte Medizin für eine bedarfsgerechte Gesundheitsversorgung. 23. Jahrestagung des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin. Lübeck, 01.-03.09.2022. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2022. Doc22ebmWS07

doi: 10.3205/22ebm176, urn:nbn:de:0183-22ebm1769

Veröffentlicht: 30. August 2022

© 2022 Siemens et al.
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Gliederung

Text

Beschreibung: Das dynamische Publikationsgeschehen in vielen medizinischen Fachgebieten erfordert zunehmend strukturierte und aussagekräftige Zusammenfassungen der Evidenz durch Systematische Reviews und Metaanalysen. Anwendungsorientierte Softwares erleichtern die schnelle Durchführung von Metaanalysen mehr denn je. Die „richtigen“ Schlüsse aus Metaanalysen haben eine enorme Bedeutung für Leitlinien und mitunter eine adäquate Gesundheitsversorgung im Allgemeinen. Deshalb ist es entscheidend, Effektschätzer sowie deren Verwendung in Metaanalysen zu verstehen und korrekt interpretieren zu können.

Geplante Methoden: In diesem Workshop geben wir eine anwendungsorientierte und leicht verständliche Übersicht zum grundlegenden Verständnis von Effektmaßen und Metaanalysen.

Anhand von Beispielen werden verschiedene Maßzahlen zur Bewertung eines Therapieeffektes berechnet und interpretiert. Die Teilnehmenden kennen nach diesem Workshop das Prinzip von Metaanalysen. Sie können ferner die Ergebnisse eines Forestplots richtig interpretieren sowie die Angemessenheit von Metaanalysen im Falle von Heterogenität und Publikationsbias kritisch hinterfragen.

Es werden folgende Inhalte thematisiert:

  • Maßzahlen für die Darstellung von Therapieeffekten
  • Bedeutung von Konfidenzintervallen auf Studienebene und im Forestplot
  • Fixed-Effect VS-Random-Effects Modell: Dos and Don’ts
  • Erfassung und Umgang mit Heterogenität in Metaanalysen
  • Publikationsbias und Funnelplot (Exkurs)

Interessenkonflikte: Siemens, W.: Keine Interessenskonflikte. WS war von April 2020 bis Juni 2021 bei der Roche Pharma AG beschäftigt.

Schwarzer, G.: Keine Interessenskonflikte. GS ist seit August 2019 externer statistischer Berater für die Roche Pharma AG.


Literatur

1.
Borenstein M, Hedges LV, Higgins JPT, Rothstein H. Introduction to meta-analysis. Chichester (GB): John Wiley & Sons; 2009. DOI:10.1002/9780470743386 Externer Link