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Entwicklung und Untersuchung von statistischen Tests auf Bias in Meta-Analysen mit binären Zielgrößen

Laufzeit:  2000 bis 2004

Studienleiter:

Prof. Dr. rer. nat. Martin Schumacher (IMBI)

Beteiligte des Instituts für Medizinische Biometrie und Medizinische Informatik:

Prof. Dr. rer. nat.  Martin Schumacher (IMBI)

Dr. rer. nat. Guido Schwarzer (IMBI)

Prof. Dr. rer. nat. Gerd Antes (Deutsches Cochrane Zentrum)

 

Beschreibung

Systematische Übersichtsarbeiten haben einen hohen Stellenwert bei der zusammenfassenden Bewertung von medizinischen Maßnahmen. Zur Zusammenfassung kommt hierbei die statistische Methode der Meta-Analyse zur Anwendung. Die Validität der Ergebnisse einer Meta-Analyse wird insbesondere durch das Vorliegen von Publikations-Bias, d.h. der selektiven Veröffentlichung von Studien mit signifikanten Ergebnissen, beeinträchtigt. Statistische Methoden zur Detektion von Bias in Meta-Analysen sind in den letzten Jahren entwickelt worden. Gewöhnlich basieren diese Verfahren auf der Annahme, dass die untersuchten Effekte normalverteilt mit bekannter Varianz sind. Die Eigenschaften dieser Verfahren bei binären Zielgrößen, die insbesondere in medizinischen Fragestellungen eine hohe Bedeutung haben, wurden bisher nicht im entsprechenden Ausmaß untersucht. In Vorarbeiten der Antragsteller wurden in simulierten Datensätzen mit binärer Zielgröße und wenigen Ergebnissen deutliche Niveau Überschreitungen unter der Nullhypothese bei der Anwendung der gebräuchlichsten Tests auf Bias in Meta-Analysen beobachtet. In diesem Projekt werden neue Testverfahren auf Bias in Meta-Analysen mit binären Zielgrößen entwickelt und mit den existierenden Verfahren verglichen.

Publikationen