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Systematische Übersichtsarbeiten zu prognostischen Fragestellungen
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Nicole Skoetz
- Uniklinik Köln, Cochrane Haematological Malignancies Group, Köln, Deutschland
| Published: | February 23, 2016 |
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Zielsetzung: Die Teilnehmer des Kurses lernen unterschiedliche Arten einer systematischen Übersichtsarbeit zu einer prognostischen Fragestellung kennen und unterscheiden: zu prognostischen Faktoren, zu prognostischen Modellen und zu Meta-Analysen von prognostischen Modellen. Aktuelle Standards, die Cochrane derzeit für diesen neuen Review Typ etabliert, werden vorgestellt [1].
Relevanz: Prognostische Faktoren messen oder klassifizieren die Wahrscheinlichkeit für ein bestimmtes Ereignis eines individuellen Patienten zum Zeitpunkt der Diagnose. Sie ermöglichen Klinikern, die entsprechenden Behandlungsstrategien für definierte Patientengruppen zu wählen.
Die Anzahl an Publikationen, die sich mit prognostischen Aussagen beschäftigen, ist in den letzten Jahren enorm gestiegen. So stieg die Zahl an Publikationen zu jedweden prognostischen und potentiell prädiktiven Markern, wie z.B zu genomischen Aberrationen oder Gen-anomalien. Allerdings ist die Berichterstattung dieser Studien häufig mangelhaft mit einem hohen Risiko für verzerrte Ergebnisse [2].
Der Workshop richtet sich insbesondere an Personen, die Interesse an systematischen Übersichtsarbeiten zu prognostischen Fragestellungen haben. Sie erhalten einen Überblick und Hinweise, was besonders bei diesem Review Typ zu beachten ist.
Methoden: In dem Workshop wechseln sich Kurzpräsentationen mit Kleingruppenübungen und Diskussionen im Auditorium ab. Es wird auf bedeutsame Checklisten wie CHARMS [3], TRIPOD [4] und QUIPS [5] eingegangen.
Kosten: es fallen keine Kosten an
Literatur
- 1.
- Skoetz N, et al. Prognostic models for chronic lymphocytic leukaemia: an exemplar systematic review and meta-analysis. Cochrane Database of Systematic reviews. (Protocol): accepted
- 2.
- Peat G, et al. Improving the transparency of prognosis research: the role of reporting, data sharing, registration, and protocols. PLoS Med. 2014 Jul 8;11(7):e1001671.
- 3.
- Moons KG, et al. Critical appraisal and data extraction for systematic reviews of prediction modelling studies: the CHARMS checklist. PLoS Med. 2014 Oct 14;11(10):e1001744.
- 4.
- Collins GS, et al. Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis (TRIPOD). Ann Intern Med. 2015 May 19;162(10):735-6.
- 5.
- Hayden JA, et al. Assessing bias in studies of prognostic factors. Annals of Internal Medicine. 2013;158(4):280–6.
