Statistische Methoden für Meta-Analysen mit Doppel-Null-Studien

• Applicant: Professor Dr. Oliver Kuß
• Subject Area: Epidemiology and Medical Biometry/Statistics
• Term: from 2011 to 2013
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 186312014

Der Bedarf an Meta-Analysen und systematischen Reviews ist in den letzten Jahren vor dem Hintergrund der Einführung und Etablierung der Prinzipien der „Evidencebased medicine“ (EBM) sowohl unter Praktizierenden im Gesundheitswesen als auch auf der Ebene der Entscheidungsträger enorm gewachsen. Erkenntnisse aus derartigen Studien werden als Grundlage individueller Patientenversorgung einerseits, aber zunehmend auch für gesundheitspolitische und gesundheitsökonomische Entscheidungen herangezogen. Während die allgemeinen statistischen Methoden für die Meta-Analyse inzwischen gut beschrieben und etabliert sind, gibt es im Falle von seltenen binären Ereignissen (Nebenwirkungen oder Ereignisse, die Sicherheit von Interventionen betreffend) immer noch Unsicherheiten über die anzuwendenden statistischen Verfahren. Vor allem Einzelstudien komplett ohne Ereignisse („Doppel-Null-Studien") stellen hierbei ein Problem dar. Das hier beantragte Projekt widmet sich statistischen Methoden der Meta-Analyse für binäre Zielgrößen, die auch die Information aus Studien ohne Ereignisse („Doppel-Null- Studien") nutzen und dabei auf die Addition von Pseudo-Beobachtungen verzichten. Diese Methoden sollen systematisch zusammengestellt, in Standardsoftware umgesetzt und bzgl. ihrer statistischen Güte in einer Simulationsuntersuchung verglichen werden.

• DFG Programme: Research Grants