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Regressionsanalyse vs. Propensity Score Matching – Methodenvergleich am Beispiel der Herniamed-Registerdaten
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Published: | August 8, 2016 |
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Herniamed ist ein multizentrisches, internetbasiertes Hernienregister, in das derzeit rund 500 Kliniken und niedergelassene Chirurgen in Deutschland, Österreich, der Schweiz und Italien ihre Operationen eingeben. Die Ergebnisse der Behandlungen werden bis zu zehn Jahre nachverfolgt.
Statistische Auswertungen dieser Daten betreffen oftmals die Untersuchung spezieller Risikofaktoren oder den Vergleich verschiedener Operationsmethoden, wobei jeweils weitere Einflussfaktoren berücksichtigt werden müssen.
Zur Betrachtung mehrerer Einflussgrößen eignen sich einerseits multivariable Modelle, speziell Regressionsverfahren. Aussagen über einzelne Einflussparameter sind dann möglich, da gleichzeitig für die Effekte der anderen Größen adjustiert wird. Andererseits können Vergleiche an Stichproben durchgeführt werden, die über Matching-Verfahren, wie das Propensity Score Matching, aufeinander abgestimmt und somit auch für die dabei verwendeten Parameter adjustiert sind.
Anhand eines konkreten Beispiels, dem Vergleich verschiedener Operationsmethoden bezüglich postoperativer Komplikationsraten sowie Schmerzen im 1-Jahres-Follow-up bei der Leistenhernienchirurgie, werden die Ergebnisse dieser zwei statistischen Vorgehensweisen miteinander verglichen.