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Einleitung: Meta-Analysen dienen der quantitativen Synthese aller aktuell vorhandenen Evidenz aus klinischen Studien. Um die Aktualität zu gewährleisten, fordern Organisationen, wie zum Beispiel die Cochrane Collaboration, dass systematische Reviews und damit die darin enthalten Meta-Analysen alle zwei Jahre auf den neusten Stand gebracht werden. Eine zentrale Annahme bei einer Meta-Analyse ist, dass die kombinierten Studien, unabhängig voneinander durchgeführt wurden. Diese Annahme ist jedoch zumeist verletzt, da die Entscheidung eine neue Studie durchzuführen in der Regel abhängig von den Ergebnissen vorangegangener Studien ist und bei der Planung einer neuen Studie, die geschätzten Effekte der bisherigen Studien in die Fallzahlberechnung einfließen. Bei einer nachfolgenden Aktualisierung liegt somit unweigerlich eine Verletzung der Unabhängigkeitsannahme zwischen den Studien vor. Kulinskaya et al. 2016 [1] betrachten zwei daraus entstehende Verzerrungen der Effektgröße: den „sequential decision“-Bias, der auftreten kann, wenn die Wahrscheinlichkeit, eine neue Studie durchzuführen, abhängig vom aktuellen Forschungsstand ist, und den „sequential design“-Bias, der daraus resultieren kann, dass für die Fallzahlplanung einer neuen Studie bisherige Effektschätzer verwendet werden.

Methoden: Es werden die beiden oben genannten Biasarten daraufhin untersucht, mit welchen Methoden und in welchem Ausmaß sich diese reduzieren oder verhindern lassen können. Sequentielle Meta-Analysen, wie die „Trial Sequential Analysis“ (TSA), sind geeignete Methoden, um einen endgültigen Nachweis der Wirksamkeit einer Therapie festzustellen (Wetterslev et al. 2008) [2]. Es wird der Frage nachgegangen, ob diese Verfahren bei der Entscheidungsfindung, eine weitere Studie durchzuführen hilfreich sein können und somit der sequential decision-Bias verhindert oder zumindest reduziert werden kann. Zur Verringerung des sequential design-Bias wird die Fallzahlberechnung der neuen Studie angepasst und adjustiert.

Ergebnisse: Die beiden Ansätze werden analytisch und mit Hilfe von Simulationen bezüglich des auftretenden Bias untersucht. Unter Verwendung von sequentiellen Meta-Analyse Verfahren lässt sich der sequential decision-Bias komplett vermeiden. Der sequential design-Bias kann durch geeignete Anpassung bei der Fallzahlberechnung reduziert werden.

Diskussion: Eine Meta-Analyse, die den aktuellen Forschungsstandes zusammenfasst, ist ein wesentliches Element zur Planung weiterer Studien. Jedoch sollte die Entscheidung, ob weitere Studien zu einer Fragestellung notwendig sind, nicht auf Grundlage von klassischen Meta-Analysen getroffen werden, da hierbei ein Bias der Effektschätzung auftreten kann. Sequentielle Meta-Analyse Verfahren bieten eine adäquate Möglichkeit solche Verzerrungen zu vermeiden.

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.