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Kurze Beschreibung des geplanten Inhalts: Prognose beschreibt die Vorhersage des wahrscheinlichen Krankheitsverlaufs eines Patienten. Zum einen können individuelle Faktoren verwendet werden, um Aussagen über die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses, wie zum Beispiel Krankheitsprogression oder Mortalität, zu treffen. Für eine präzisere Vorhersage werden mehrere Faktoren gemeinsam zu einem prognostischen Modell oder Index zusammengefügt. Die Anzahl an Publikationen mit prognostischen Fragestellungen, sowohl zu einzelnen Faktoren als auch Modellen, ist in den letzten Jahren enorm gestiegen. Dieser Workshop richtet sich an Personen, die sich einen Überblick über die Methodik zur Erstellung systematischer Reviews von prognostischen Studien verschaffen möchten. Nach einer generellen Einführung in das Thema wird dabei insbesondere auf die Identifizierung von adäquaten Studien und die Datenextraktion von prognostischen Faktoren und Modellen eingegangen.

Geplante Methoden: Nach einer allgemeinen Einführung zu prognostischen Faktoren und Modellen, sowie einer deutlichen Unterscheidung zwischen prognostischen Faktoren, multivariablen Analysen von Faktoren, und prognostischen Modellen, werden die TeilnehmerInnen in zwei Gruppen aufgeteilt:

• 1. Gruppe: Methodik systematischer Reviews von prognostischen Faktoren
• 2. Gruppe: Methodik systematischer Reviews von prognostischen Modellen

Jede Gruppe wird folgende Übungen durchlaufen:

1.

Studienidentifizierung: Die Berichterstattung in prognostischen Studien ist häufig mangelhaft, was die Identifizierung relevanter Studien erschwert. Aus diesem Grund möchten wir mit den TeilnehmerInnen das Identifizieren von Publikationen basierend auf konkreten Ein- und Ausschlusskriterien anhand aktueller systematischer Cochrane Reviews üben. Dabei werden wir das Screening-Tool Covidence vorstellen und Handouts mit einer Übersicht der Studien vorbereiten, um Titel und Abstracts in Kleingruppen zu evaluieren und anschließend zu diskutieren.

2.

Datenextraktion: Eine erhebliche Schwierigkeit beim Extrahieren von Daten aus prognostischen Studien ist die teilweise lückenhafte Berichterstattung der statistischen Analysen. Oft fehlen relevante Informationen zur Methodik und Analyse, die vom Autor eines Reviews benötigt werden um Studien zusammenfassen zu können (Meta-Analyse). Die TeilnehmerInnen werden anhand von speziell für prognostische Studien angepassten Datenextraktionsformularen in MS Excel das Extrahieren von Kernaspekten üben und einen Eindruck gewinnen, welche Aspekte beim jeweiligen Studientyp zu beachten sind. Im Anschluss sollen die Herausforderungen der Datenextraktion im Plenum diskutiert werden.

Anschließend werden zwei Risk of Bias Tools, QUality In Prognosis Studies (QUIPS) für Faktoren und Prediction model Risk Of Bias ASsessment Tool (PROBAST), vorgestellt.

Interessenkonflikte: Keine Interessenkonflikte.