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Evidenzbasierte Medizin Glossar A-Z
Likelihood Ratios. Wahrscheinlichkeitsverhältnis*
Matched-Pairs-Technik
Verfahren zur Herstellung von möglichst strukturgleichen Untersuchungsgruppen in kontrollierten klinischen und epidemiologischen Studien. „Strukturgleich“ bezieht sich auf alle Faktoren, die einen wesentlichen Einfluss auf die Zielgröße der Studie haben können. Für jedes Individuum der Untersuchungsgruppe wird ein in möglichst vielen Einflussfaktoren (Matchingkriterien) entsprechendes Individuum in die Kontrollgruppe aufgenommen. Häufig verwendete Matchingkriterien sind Alter, Geschlecht, Ethnizität, Schweregrad der Erkrankung, Komorbidität und Risikofaktoren.
Matching („Anpassung“)
Bestreben, zwei Untersuchungsgruppen möglichst vergleichbar zu machen. Dabei sollten alle Merkmale beachtet werden, die einen wesentlichen Einfluss auf die Zielgröße der Studie haben.
Beim Matching nach Häufigkeiten werden die Merkmalsträger in den zu vergleichenden Gruppen ausgezählt (Frequency Matching). z.B. sollen in einer Studie zur koronaren Herzkrankheit in beiden Gruppen gleich hohe Anteile von Frauen, Rauchern, Diabetikern oder Hypertonikern vertreten sein um eine systematische Verzerrung der Ergebnisse zu verhindern.
Beim individuellen Matching sollen für jedes Individuum der Untersuchungsgruppe ein oder mehrere, den Matchingkriterien entsprechende, Individuen in die Kontrollgruppe aufgenommen werden. S.auch „Matched-Pairs-Technik“*.
Meta-Analyse
Statistisches Verfahren, um die Ergebnisse mehrerer Studien, die die gleiche Frage bearbeiten, quantitativ zu einem Gesamtergebnis zusammenzufassen und dadurch die Aussagekraft (Genauigkeit der Effektschätzer) gegenüber Einzelstudien zu erhöhen. Meta-Analysen werden mit zunehmender Häufigkeit in systematischen Reviews* eingesetzt. Allerdings beruht nicht jede Meta-Analyse auf einem systematischen Review.
Nachtest-Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung (post-test probability)
Beschreibt die Wahrscheinlichkeit über das Vorliegen einer Erkrankung unter Berücksichtigung der Ergebnisse eines diagnostischen Tests. Bei Tests mit hoher Testgenauigkeit ändern sich die geschätzten Nachttest-Wahrscheinlichkeiten beträchtlich gegenüber den Vortest-Schätzungen.
Negativer prädikativer Wert
Anteil der Personen mit negativem Testergebnis, bei denen die gesuchte Krankheit tatsächlich nicht vorliegt. Dieser Wert hängt von der Prävalenz* der Erkrankung in der untersuchten Gruppe ab.
Nullhypothese
Bei der Durchführung statistischer Signifikanztests wird die Hypothese aufgestellt, dass zwischen den verschiedenen Gruppen einer Studie kein Unterschied besteht. Aus statistischer Sicht ist z.B. eine Behandlung wirksam, wenn man durch den statistischen Test die Nullhypothese, dass es zwischen den Ergebnissen der experimentellen und der Kontrollgruppe keinen Unterschied gibt, verwerfen kann (s. auch statistische Signifikanz*).
Number Needed to Treat (NNT)
Klinisch intuitives Effektmaß für dichotome* Endpunkte, um die Auswirkung einer Behandlung zu beschreiben. Gibt die Anzahl an Patienten wieder, die behandelt werden müssen, um 1 zusätzliches ungünstiges Ereignis zu verhindern. Die NNT wird als 1/ARR (s. a. absolute Risikoreduktion*) berechnet.
Number Needed to Harm (NNH)
Klinisch intuitives Effektmaß für dichotome Endpunkte, um die ungünstigen Auswirkung einer Behandlung zu beschreiben. Gibt die Anzahl an Patienten wieder, bei deren Behandlung mit einem zusätzlichen Fall unerwünschter Ereignisse/einer Komplikation gerechnet werden muss. Die NNT wird als 1/ARI (s. a. absolute Risikozunahme*) berechnet.
Odds ( Chance)
Beschreibt in einer Gruppe das Verhältnis zwischen der Anzahl von Teilnehmern mit einem Endpunkt und der Anzahl von Teilnehmern ohne diesen Endpunkt. Wenn also 30 von 100 Teilnehmern den Endpunkt entwickeln (und 70 nicht), beträgt die Odds oder 0.42 (siehe auch Risiko*).
Odds Ratio (OR, Chancenverhältnis)
Effektmaß für dichotome* Daten. Bezeichnet das Verhältnis (Ratio) der Odds, dass ein Ereignis oder Endpunkt in der experimentellen Gruppe eintritt, zu der Odds, dass das Ereignis in der Kontrollgruppe eintritt. Eine OR von 1 bedeutet, dass zwischen den Vergleichsgruppen kein Unterschied besteht. Bei ungünstigen Endpunkten zeigt eine OR < 1, dass die experimentelle Intervention wirksam ist, um die Odds für das Auftreten dieser ungünstigen Endpunkte zu senken (s. auch relatives Risiko*).
Outcomes (Ergebnis, Endzustand)
Übergeordneter Begriff für die Auswirkungen von therapeutischen oder präventiven Maßnahmen und anderen Expositionen.
p-Wert
p-Werte (p von probability) beschreiben die Wahrscheinlichkeit, dass der beobachtete (oder ein noch extremerer) Effekt einer Studie aufgetreten sein könnte, wenn die Nullhypothese* richtig und der Effekt auf das Spiel des Zufalls zurückzuführen ist. Je kleiner der Wert, desto deutlicher spricht das beobachtete Ergebnis gegen die Nullhypothese. Es ist eine Konvention, dass ein p-Wert gleich oder kleiner 0.05 als statistisch signifikant angesehen wird. Wenn die Signifikanz von Effekten interpretiert wird, sollten p-Werte immer im Zusammenhang mit Konfidenzintervallen* verwendet werden.
Parallelgruppen-Studie
Klassisches Design von kontrollierten Interventionsstudien*, bei denen die Studienarme zeitlich parallel laufen (s. auch Cross-over-Studie*).
Per-Protocol Analyse
Auswertungsmethode für (randomisierte kontrollierte) Interventionsstudien. Die Ergebnisse der Studienteilnehmer werden nur dann in der Auswertung berücksichtigt, wenn die Behandlungen (Verum- oder Kontrollbehandlung) protokollgemäß durchgeführt wurden. Die Per-Protocol Analyse erlaubt die Abschätzung des Wirkungspotentials einer Behandlungsform unter optimalen Bedingungen. Nachteil der Per-Protocol Analyse ist, dass das Randomisierungschema durchbrochen wird. Damit ist die Strukturgleichheit der zu vergleichenden Gruppen nicht mehr gegeben und es besteht die Möglichkeit systematisch verzerrter Ergebnisse. Per-Protocol Analysen werden vor allem in Interventionsstudien der Phasen I und II eingesetzt, um das therapeutische Potential und optimale Dosierungen für eine Behandlungsform zu finden. Das Gegenteil einer Per-Protocol Analyse ist die Intention-to-Treat Analyse*.
Plazebo
In einer pragmatischen Definition ein meist zu Studienzwecken eingesetztes „Schein-Medikament“ ohne pharmakologisch aktive Substanz. Das Placebo darf hinsichtlich seiner äußeren Eigenschaften nicht von der aktiven Behandlung (dem Verumpräparat) unterscheidbar sein, wenn es seinen Zweck erfüllen soll.
Positiver prädiktiver Wert
Anteil der Personen mit positivem Testergebnis, bei denen die gesuchte Krankheit auch tatsächlich vorliegt. Dieser Wert hängt von der Prävalenz* der Erkrankung in der untersuchten Gruppe ab.
Power (statistische Trennschärfe)
Die Fähigkeit einer Studie, einen tatsächlich vorhandenen Unterschied statistisch signifikant (s. statistische Signifikanz*) nachzuweisen und die Nullhypothese* zu verwerfen, wenn sie tatsächlich falsch ist. Der Nachweis bezieht sich auf a priori festgelegte Unterschiede in den Endpunkten („Outcomes“) von Therapie- und Kontrollgruppe. Da die Power u.a. entscheidend vom Stichprobenumfang abhängt, kann der allgemein übliche Wert von 80% nur durch eine ausreichend große Stichproben sichergestellt werden.
Prädiktion
Vorhersage, dass mit einer beschreibbaren Wahrscheinlichkeit ein Zustand oder ein Ereignis eintreten wird.
Prädiktoren/Risikofaktoren (Unterschied zu Risikomarker s.u.)
Zustände, Merkmale oder Ereignisse, deren Vorhandensein oder Ausprägung die Vorhersage erlauben, dass ein bestimmter Zustand oder ein bestimmtes Zielereignis eintreten wird. Beispiele für Prädiktoren im Bereich Medizin sind genetische Merkmale, die zum Auftreten bestimmter Erkrankungen prädisponieren oder Risikofaktoren wie Diabetes für das Auftreten eines Herzinfarkts. Der Begriff Risikomarker wird oft verwendet, um eine Assoziation ohne gesicherte Kausalität auszudrücken, während der Begriff Risikofaktor häufig eine Kausalität impliziert. Die Nomenklatur ist hier jedoch nicht einheitlich. Wie gut sich Outcomes* aus Prädiktoren voraussagen lassen, wird in der Epidemiologie mithilfe von Regressionsanalysen ermittelt.
Prävalenz
Die Prävalenz beschreibt den Anteil Erkrankter an der Gesamtzahl einer definierten Population zu einem bestimmten Zeitpunkt. S. auch Inzidenz*.
Primärliteratur
Publikationen, in denen Wissenschaftler ihre eigenen bzw. die Ergebnisse ihrer Forschungsgruppe (Primärforschung) veröffentlichen. S. Sekundärliteratur*.
Publikationsbias (publication bias)
Systematischer Fehler (Bias*) aufgrund einer selektiven Publikationspraxis, bei der Studien mit positiven und signifikanten Ergebnissen eine größere Chance haben, publiziert zu werden als Studien mit negativen und nicht-signifikanten Resultaten. Ein systematischer Review* oder eine Meta-Analyse*, die sich ausschließlich auf publizierte Studien stützt, läuft Gefahr, den Effekt der untersuchten Intervention zu überschätzen.
Publikationsbias (publication bias)
Systematischer Fehler (Bias*) aufgrund einer selektiven Publikationspraxis, bei der Studien mit positiven und signifikanten Ergebnissen eine größere Chance haben, publiziert zu werden als Studien mit negativen und nicht-signifikanten Resultaten. Ein systematischer Review* oder eine Meta-Analyse*, die sich ausschließlich auf publizierte Studien stützt, läuft Gefahr, den Effekt der untersuchten Intervention zu überschätzen.
Randomisierte kontrollierte Studie (RCT)
Eine experimentelle Studie, bei der die Patienten nach einem Zufallsverfahren (mit verdeckter Zuordnung*) auf die Therapie- bzw. die Kontrollgruppe verteilt (Randomisierung*) und auf das Auftreten der festgelegten Endpunkte in den einzelnen Gruppen nachbeobachtet werden.
Randomisierung
Verfahren, das eine zufällige Verteilung der Patienten auf eine Therapie- und eine Kontrollgruppe bewirkt (s.a. randomisierte kontrollierte Studie). Dies kann durch (computergenerierte) Zufallszahlen oder andere Mechanismen erreicht werden. Damit soll sicher gestellt werden, dass alle Teilnehmer die gleiche Chance haben, der einen oder anderen Gruppe zugeordnet zu werden und es wahrscheinlich ist, dass sich (bei ausreichender Studiengröße) bekannte wie unbekannte Risiko- und Prognosefaktoren ausgeglichen auf die beiden Gruppen verteilen. Wenn sich zwischen den beiden Gruppen in den Endpunkten ein Unterschied zeigt, kann dieser tatsächlich der experimentellen Intervention zugeordnet werden.
Referenzstandard (Goldstandard)
Bei der Erfassung der Testgenauigkeit („accuracy“) von diagnostischen Tests gilt als Referenzstandard das Verfahren, das die derzeit beste zur Verfügung stehende Methode beschreibt und an dem neue bzw. alternative Methoden gemessen werden.
Relative Risikoreduktion (RRR)
Die relative Senkung der Rate an ungünstigen Ereignissen in der experimentellen Gruppe (E) einer Studie im Vergleich zur Kontrollgruppe. Sie wird wie folgt berechnet: (s.a. absolute Risikoreduktion). Beispiel: Das Risiko für eine gastro-intestinale Blutung auf einer Intensivstation beträgt ohne Behandlung (Kontrollgruppe) 10% oder 0.10, bei Prophylaxe mit H2 -Blockern (E) 7% oder 0.07: Die RRR beträgt = 0.3 oder 30%.
Relatives Risiko (RR)
Effektmaß für dichotome* Variablen. Das relative Risiko in einer Therapiestudie bezeichnet das Verhältnis zwischen des Risikos in der experimentellen Gruppe und dem Risiko in der Kontrollgruppe. Ein relatives Risiko von 1 bedeutet, dass zwischen den Vergleichsgruppen kein Unterschied besteht (s. auch absolute Risikoreduktion*, relative Risikoreduktion* und Odds Ratio*). Bei ungünstigen Ereignissen zeigt ein RR < 1, dass die experimentelle Intervention wirksam ist, um das Auftreten von ungünstigen Ereignissen zu senken.
Responder
1. Personen, die auf eine spezifische Behandlung (z.B. Medikamente) in der erwünschten Weise reagieren, z.B. Anteil an Patienten mit diabetischer Proteinurie, die auf ACE-Hemmer mit dem erwarteten Rückgang der Proteinurie reagiert (vergl. auch Therapieversager).
2. Personen einer Studienpopulation, die sich aktiv an der Studie, z.B. durch Rücksenden eines ausgefüllten Fragebogens, beteiligen.
Responserate
1. Anteil von Patienten, die auf eine Behandlung mit dem angestrebten Ergebnis reagieren (z.B. Rückgang der Tumorgröße).
2. Anteil der Studienpopulation , der sich aktiv an der Studie, z.B. einer Umfrage, beteiligt. Schicken beispielsweise die Hälfte der angeschriebenen Personen in einem Survey einen Fragebogen zurück, beträgt die Responserate 50%. Die Responserate sagt nichts über die Gültigkeit der Antworten aus – z.B. ob der Fragebogen korrekt ausgefüllt wurde. Je höher die Responserate in einer Studie ist, desto valider sind die Ergebnisse zu bewerten. Bei niedrigen Responseraten besteht immer die Gefahr von systematisch verzerrten Ergebnissen – da Charakteristika der nicht-antwortenden Studienpopulation möglicherweise in Beziehung zur Untersuchungsgröße der Studie stehen.
Risiko (Rate, Ereignisrate)
Der Anteil von Personen in einer Gruppe, bei denen ein bestimmter Endpunkt auftritt. Wenn z.B. in einer Gruppe von 100 Personen 30 einen bestimmten Endpunkt entwickeln (und bei 70 Personen das Ereignis nicht auftritt), ist das Risiko (oder die Ereignisrate) oder 0.3 oder 30% (s. auch Odds*).
Risikomarker
Merkmal, welches auf ein erhöhtes Risiko für eine Krankheit oder ein negatives Outcome hinweist, ohne selber kausal an der Entstehung beteiligt zu sein bzw. den Krankheitsverlauf zu beeinflussen. Die Beseitigung eines Risikomarkers verringert nicht das Krankheitsrisiko oder das Risiko eines ungünstigen Verlaufs. Ein typisches Beispiel für Risikomarker sind HLA-Antigene wie z.B. HLA-B-27 für die Entwicklung eines Morbus Bechterew.
Risikostratifikation
Aufteilung („Schichtung“) einer Studienpopulation in mehrere Untergruppen (Strata) in Abhängigkeit vom Risikostatus der Probanden. Die Risikostratifikation wird verwendet, um die Verzerrung von Studienergebnissen durch unterschiedliche Risikoexposition der Studienteilnehmer zu vermeiden. z.B. ist bei vielen Krebserkrankungen ein fortgeschrittenes Krankheitsstadium ein bekannter Risikofaktor für ungünstige Behandlungsergebnisse (= schlechte Prognose). Daher werden die Auswertungen in Therapiestudien nach Krankheitsstadium stratifiziert, was eine Verzerrung der Gesamtergebnisse durch den Einschluss von Probanden mit unterschiedlichen Prognosen vermeidet und eine präzise Aussage zur Wirksamkeit innerhalb der jeweiligen Risikogruppe sicherstellt.
© mit freundlicher Unterstützung des Bundesministerium für Gesundheit