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Quelle: Behrens, L. & Langer, G. (2010). Evidence-based Nursing and Caring (3. Aufl.) Bern: Hans Huber

A

Absolute Risiko-Reduktion (ARR) (engl. Absolute Risk Reduction) (Syn. Absolute Risikodifferenz)
Die Differenz zwischen der Ereignisrate in der Kontrollgruppe (CER) und der Therapiegruppe (EER). Berechnung: ARR = |CER - EER|

Abstract
Kurze Zusammenfassung einer Studie, die der Studie als Übersicht meist vorangestellt wird. Enthält zum Beispiel Angaben über Fragestellung, Design, Setting, Pflegebedürftige, Intervention, Ergebnisse und Schlussfolgerung.

AGREE
(Appraisal of Guidelines for research and Evaluation)
Instrument zur Qualitätsbewertung medizinischer Leitlinien; angepasste und übersetzte Version: --> DELBI

Allocation Concealment
siehe Zuteilung, verdeckte

alpha  (Syn. p-Wert)
Die Wahrscheinlichkeit einen Typ-I-Fehler zu begehen.

Alternativhypothese (HA) (Syn. Arbeitshypothese)
Die Behauptung, dass eine Beziehung zwischen zwei oder mehreren Merkmalen besteht bzw. zwei oder mehr Interventionen unterschiedlich wirksam sind. Die Alternativhypothese ist komplementär zur Nullhypothese.

Attrition Bias
Ungleicher oder sehr hoher Verlust in einer Untersuchungsgruppe, zum Beispiel auffallend mehr Drop-outs oder andere Protokollverletzungen.


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B

Basischarakteristika
Merkmale der Studienteilnehmer zu Beginn der Studie, zum Beispiel Alter und Begleiterkrankungen.

beta
Die Wahrscheinlichkeit einen Typ-II-Fehler zu begehen.

Bias
Systematischer Fehler im Studiendesign, der die Ergebnisse der Studie in eine falsche Richtung beeinflussen kann, so dass die Ergebnisse der Untersuchung stark vom wahren Wert abweichen können. Beispiel:

  • Selektionsbias: Kontroll- und Fallgruppe haben mehr Unterschiede als nur die Intervention.
  • Interviewer-Bias: Ergebnisse eines Interviews werden durch bewusste oder unbewusste Annahmen des Interviewers verfälscht.

Einen Bias kann man nicht völlig vermeiden, man sollte ihn aber so weit wie möglich reduzieren.

blind
siehe Verblindung

Blockrandomisierung
Bildung von Blöcken aus zum Beispiel 6 Teilnehmern, wobei innerhalb der Blöcke randomisiert wird; bewirkt ausbalanciertere Gruppe.

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C

Case-Control Study (engl.)
siehe Fall-Kontroll-Studie

Chi-Quadrat-Test (engl. Chi-Square Test) (Syn.: x²-Test)
Statistischer Test, mit dem sich die Signifikanz der Ergebnisse einer Untersuchung bestimmen lässt, also der Vergleich zwischen beobachteten und erwarteten Werten. Die einzelnen Werte für x², ab denen Unterschiede also zufällig betrachtetet werden müssen, schwanken je nach Freiheitsgrad und alpha, so dass man immer in einem geeigneten Tafelwerk nachschlagen muss, ab welchem x²-Wert die Unterschiede in den Merkmalen auf Zufall beruhen. Grob kann man die Faustregel anwenden, dass ein x²-Test für zufällige Unterschiede spricht, wenn x² einen ähnlichen oder kleineren Wert als die vorliegenden Freiheitsgrade hat.

Cluster
Untersuchungseinheit; definierte Gruppen von Individuen (zum Beispiel Heime oder Stationen, nicht einzelne Personen), die beispielsweise bei der Cluster-Randomisierung als Randomisierungseinheit genommen oder bei der Cluster Analyse als Gruppe ausgewertet werden.

Cohort Study (engl.)
siehe Kohortenstudie

Confidence Interval (engl.)
siehe Konfidenzintervall

Confounder
Ein Confounder ist ein das Ergebnis einer Studie beeinflussender Risikofaktor, der mit der interessierenden Größe assoziiert ist. Confounder sind meist ungleichmäßig auf die Studienpopulation verteilt. Ihr Einfluss kann durch eine Randomisierung gering gehalten werden. Im Gegensatz zu einem Confounder, der meist bei Pflegebedürftigen zu finden ist, bezieht sich der Bias mehr auf das Konzept des Studiendesigns.

CONSORT-Statement
Empfehlungen zur Berichterstattung von Studien, die mit Hilfe von Checklisten und Flussdiagrammen die Publikation von RCTs standardisieren und somit die Qualität der Veröffentlichungen verbessern wollen (http://www.consort-statement.org).

Control Event Rate (CER) (engl.)
Ereignisrate in der Kontrollgruppe. Vorkommen des zu beobachtenden Merkmales in der Kontrollgruppe, bezogen auf die Gesamtpopulation in der Kontrollgruppe.
Berechnung: CER = (Anzahl der Individuen aus der Kontrollgruppe mit Merkmal) / (Gesamtzahl der Individuen aus der Kontrollgruppe)

Cost Benefit Analysis (CBA) (engl.)
siehe Kosten-Nutzen-Analyse

Cost Effectiveness Analysis (CEA) (engl.)
siehe Kosten-Effektivitäts-Analyse

Cost Utility Analysis (CUA) (engl.)
siehe Kosten-Nutzwert-Analyse

Cross-over-Design
Alle Patientinnen / Patienten tauschen die Interventionsgruppen nach einer festgelegten Behandlungsdauer.


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D

DELBI (Deutsches Instrument zur methodischen Leitlinien-Bewertung)
Deutschsprachige Checkliste zur Beurteilung der Qualität von Leitlinien, aufbauend auf AGREE.

Detection Bias
Systematische Unterschiede bei der Auswertung der Untersuchungsergebnisse

Design
siehe Studiendesign

dichotom
Variable, die zwei Ausprägungen annehmen kann (und nicht mehr) zum Beispiel Geschlecht (Mann / Frau), krank (ja / nein), schwanger oder nicht.

Drop-outs
Stichprobenausfälle; Personen, die anfangs in die Studie aufgenommen, aber dann die Studie verlassen haben.
Drop-out-Rate = 100% - Follow-up


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E

Effektivität (engl. Effectiveness)
Unter Praxisbedingungen gemessene Wirksamkeit einer Intervention. Die Effektivität gibt Antwort auf die Frage "Hat die Intervention mehr Vor- als Nachteile für die Pflegebedürftigen, an denen sie durchgeführt werden soll?" 

Effektstärke (d) (engl. Effect Size)
Maß für die Stärke von Ergebnissen, zum Beispiel die Beziehung zwischen zwei Merkmalen oder die Unterschiede zwischen zwei Gruppen. Die Effektstärke normiert diese Unterschiede auf die Streuung der Testwerte und wird berechnet, indem die Differenz der Effektschätzer, zum Beispiel zweier Mittelwerte, durch die Variabilität, zum Beispiel die Streuung, geteilt wird. Grob kann man sagen, dass bei d ~ 0, 2 ein schwacher Effekt, d ~ 0, 5 ein mittlerer Effekt und bei d ~ 0, 8 meist ein starker Effekt vorliegt.

Efficacy (engl.)
siehe Wirksamkeit unter Idealbedingungen

Effizienz (engl. Efficiency)
Maß für die Zunahme an Nutzen für den Pflegebedürftigen bei gleichzeitig konstanter Menge an Ressourcen. Die Effizienz gibt Antwort auf die Frage: Ist es die Intervention wert, durchgeführt zu werden, verglichen mit anderen Maßnahmen, die ich mit den gleichen Ressourcen durchführen kann? Die Effizienz einer Maßnahme kann man mit wirtschaftlichen Analysen berechnen, z.B. Kosten-Effektivitäts-Analyse, Kosten-Nutzen-Analyse oder Kosten-Nutzwert-Analyse.

Evidenz, externe
Wissen aus Studien, die man nicht selbst durchgeführt hat.

Evidenz, interne
Wissen aus eigenen Erfahrungen.

Experimental Event Rate (EER) (engl.)
Ereignisrate in der Fallgruppe. Vorkommen des zu beobachtenden Merkmales in der Fallgruppe, bezogen auf die Gesamtpopulation in der Fallgruppe.
Berechnung: EER = (Anzahl der Individuen aus der Fallgruppe mit Merkmal) / (Gesamtzahl der Individuen aus der Fallgruppe)


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F

Fall-Kontroll-Studie (engl. Case-Control Study)
Bei einer Fall-Kontroll-Studie werden Pflegebedürftige mit einem interessierenden Ergebnis (Fälle) genommen und mit einer ähnlichen Population ohne dieses Ergebnis (Kontrollen) verglichen. Dann wird untersucht, ob die Fallgruppe oder die Kontrollgruppe einer bestimmten Exposition ausgesetzt waren, die von Interesse ist.

Fehler 1. Art
siehe Typ-I-Fehler

Fehler 2. Art
siehe Typ-II-Fehler

Follow-up
Rate an Personen, die anfangs in die Studie aufgenommen wurden und am Ende noch dabei waren.
Follow-up = 100% - Drop-outs

Forest Plot
Graphische Art der Darstellung von Ergebnissen einer Meta-Analyse

Freiheitsgrad (df) (engl. Degrees of Freedom)
Anzahl der (veränderlichen) Werte abzüglich 1. Werden zum Beispiel in einer Meta-Analyse 8 Studien gepoolt, so ist df = 7.

Funnel Plot
Graphisches Verfahren zur Kontrolle eines Publikationsbias bei Meta-Analysen.


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G

Goldstandard (Syn. Referenzstandard)
Eine anerkannte Methode oder ein Messinstrument, das die „Methode der Wahl" darstellt und mit dem neue Methoden verglichen werden. Hierbei handelt es sich meist um einen Standard-Test zur Diagnostik, mit dem ein neuer Test verglichen wird, oder z.B. um die randomisierte kontrollierte Studie als „bestes" Design bei Interventionsstudien.


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H

Health Technology Assessment (HTA)
Systematische Bewertung von Technologien, wobei nicht nur die medizinischen, sondern auch die sozialen, ethischen und finanziellen Aspekte berücksichtigt werden.

Heterogenität (engl. Heterogeneity)
In systematischen Übersichtsarbeiten und Meta-Analysen ist es wichtig, die Unterschiede zwischen den verwerteten Studien einzuschätzen, z.B. in Bezug auf das Studiendesign, die Pflegebedürftigen oder die Interventionen. Zur Einschätzung der Heterogenität verwendet man einen Test, der misst, ob die Unterschiede in den Studien einen größeren Einfluss als den bloßen Zufall auf die Ergebnisse gehabt haben könnten - meist der Chi-Quadrat-Tests, immer häufiger auch der I2-Wert.


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I

I2- Wert
Der I2-Wert gibt die Variationen zwischen den Studien als Prozentsatz an und kann ausgehend von einem angegebenen Wert mit seinen Freiheitsgraden (df) wie folgt berechnet werden: I2 = 100% x (x2 - df) / x2.
Negative I 2 -Werte werden als "0%" behandelt, was keiner Heterogenität entspricht. I 2 - Werte über 25% werden als niedrige, über 50% als mittlere und über 75% als hohe Inkonsistenz interpretiert.

Informed Consent
Informierte Zustimmung; Entscheidung des Patienten, an der Studie teilzunehmen, nachdem er über eventuelle Vor- und Nachteile aufgeklärt wurde.

Intention-to-Treat-Analyse
Art der Auswertung von Studienergebnissen, bei der die Teilnehmer in der Gruppe ausgewertet werden, in der sie per Randomisierung zugeteilt wurden, unabhängig davon, ob die Gruppe gewechselt wurde.

Inzidenz (engl. Incidence)
Anzahl neuer Erkrankungen innerhalb einer festgelegten Zeitspanne, z.B. innerhalb eines Jahres.


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J


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K

Kaplan-Meier-Schätzung
Darstellung, wie viele Patientinnen / Patienten zu einem bestimmten Zeitpunkt noch am Leben sein werden (oder ein bestimmtes Outcome noch nicht vorweisen); Überlebenszeitkurve beginnt bei 100% und nimmt charakteristisch treppenförmig ab.

Kappa
Eine statistische Kenngröße, die den Grad der Übereinstimmung mehrerer auswertender Personen gegenüber einer zufälligen Übereinstimmung misst. Dies ist z.B. bei einer systematischen Übersichtsarbeit von Bedeutung, wo mehrere Personen die ausgewählten Studien beurteilen müssen. Kappa kann zwischen 0 und 1 liegen, wobei 1 eine 100-prozentige Übereinstimmung beschreibt. Bei der Beurteilung von Studien betrachtet man %-Kappa > 0, 7 im Allgemeinen als ausreichend hohe Übereinstimmung.

Kohortenstudie (engl. Cohort Study)
Studiendesign, bei dem zwei Gruppen von Pflegebedürftigen (Kohorten), von denen eine der interessierenden Intervention oder Exposition ausgesetzt ist und die andere nicht, über einen bestimmten Zeitraum beobachtet werden, um herauszufinden, ob und in welcher Gruppe interessierende Ereignisse eintreten.

Konfidenzintervall (CI 95%) (engl. Confidence Interval) (Syn. Vertrauensbereich)
Ein Intervall, in dem mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit (meist 95%) der gesuchte wahre Wert liegt. Ein CI 95% von 32-45 bedeutet, dass der gesuchte Wert für die Gesamtpopulation, aus der die Studienpopulation ausgewählt wurde, mit einer 95-prozentigen Wahrscheinlichkeit zwischen 32 und 45 liegen wird. Da die Breite des Konfidenzintervalles stark von der Anzahl der Studienpopulation abhängt, kann man mit zunehmender Stichprobengröße ein kleineres Konfidenzintervall und damit eine bessere Eingrenzung des gesuchten wahren Wertes erreichen.

Korrelationskoefizient (engl. Correlation Coeffcient)
Eine statistische Kenngröße, die die Stärke und die Richtung des Zusammenhangs zweier Variablen ausdrückt. Ein Korrelationskoeffzient von +1 drückt eine vollständige direkte Beziehung aus, bei -1 ist die Richtung entgegengesetzt und bei 0 besteht keinerlei Beziehung.

Kosten-Effektivitäts-Analyse (CEA) (engl. Cost Effectiveness Analysis)
Eine wirtschaftliche Bewertung, in der zwei sich gegenseitig ausschließende Interventionen in »Kosten pro Einheit« verglichen werden. Hierbei kann es sich z.B. um Kosten pro gerettetes Leben oder Kosten pro 1 mm HG gesenktem Blutdruck handeln. Die CEA ist sinnvoll, wenn ein festes Budget besteht und zwischen alternativen Maßnahmen, die eine ähnliche Wirkung haben, entschieden werden muss.
Berechnung: CEA = Kosten (€) / Ertrag

Kosten-Nutzen-Analyse (CBA) (engl. Cost Benefit Analysis)
Eine wirtschaftliche Bewertung, bei der die Kosten für eine Intervention mit den wirtschaftlichen Vorteilen der Intervention verglichen werden, und zwar jeweils in Geldwerten. Dabei wird jeder Verlängerung des Lebens und jeder Änderung des Gesundheitszustandes ein Geldwert zugeordnet, wodurch der monetäre Wert einer Intervention ausgedrückt werden kann.
Berechnung: CBA = Nutzen (€) / Kosten (€)

Kosten-Nutzwert-Analyse (CUA) (engl. Cost Utility Analysis)
Eine wirtschaftliche Bewertung, in der die Ergebnisse nach sozialen Faktoren berechnet werden, und zwar in Quality Adjusted Life Years. Hierfür werden alle Wirkungen einer Maßnahme wie Lebensverlängerung oder Änderung des Gesundheitszustandes gewichtet und in einem Index zusammengefasst.
Berechnung: CUA = Kosten (€) / Ertrag (QALY)


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L

Latin Square Design
Methode zur Vorgabe der Reihenfolge von Interventionen; man erstellt so viele Reihenfolgen wie Interventionen, wobei jede Intervention an jeder Position gleich oft vorkommt. Die Interventionen A, B, C und D werden wie folgt gewechselt: Patient 1 erhält A-B-C-D, Patient 2 B-C-D-A. Patient 3 C-D-A-B, Patient 4 D-A-B-C, Patient 5 wieder A-B-C-D usw. Wird häufig bei Cross-over-Designs angewendet, um einen Bias durch die Reihenfolge der Behandlungen zu minimieren.

Letalität
Verhältnis der an einer Krankheit Verstorbenen zu den an dieser Krankheit leidenden Lebenden.

Likelihood Ratio (engl.)
siehe Wahrscheinlichkeitsverhältnis


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M

Matching
Versuch, die Interventions- und Kontrollgruppe bei nicht-randomisierten Studien in möglichst vielen Merkmalen ähnlich zu gestalten.

Median (engl. Median)
Der mittlere Wert in der geordneten Reihe der Messwerte; berechnet wird die Rangzahl (z) in der geordneten Reihe.
Berechnung: (z) = (n + 1) / 2

MeSH-Term (MeSH = Medical Subject Heading)
Schlagwortsystem von Medline, das auch hierarchisch geordnet und über den MeSH-Browser zu erreichen ist.

Meta-Analyse (engl. Meta-Analysis)
Eine systematische Übersichtsarbeit, in der mit statistischen Methoden die Ergebnisse zusammengefasst (= gepoolt) werden.

Metaview (Syn. Forest Plot)
Graphische Darstellung der Ergebnisse einer Meta-Analyse, wie sie vor allem bei systematischen Übersichtsarbeiten der Cochrane Collaboration verwendet wird.

Mittelwert, arithmetischer (engl. Mean)
Die Summe der einzelnen Messwerte geteilt durch ihre Anzahl.
Berechnung: x = (x1 + x2 + ... + xn) / n


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N

Nullhypothese (H0) (engl. Null Hypothesis)
Die Annahme, dass kein Unterschied zwischen der Wirkung zweier Maßnahmen liegt. Man stellt zum Beweis einer statistisch signifikanten Wirkung (Signifikanz) eine Nullhypothese auf und versucht anschließend, diese zu widerlegen. Gelingt dies, indem z.B. der p-Wert < 0,05 ist, ist die Nullhypothese widerlegt und die signifikante Wirkung einer Maßnahme bewiesen.

Number-Needed-to-Harm (NNH) (engl.)
Die Anzahl an Pflegebedürftigen, die über einen bestimmten Zeitraum hinweg behandelt werden müssen, um eine zusätzliche schädliche Nebenwirkung zu beobachten. Die NNH ist der Kehrwert des absoluten Risikoanstiegs (ARI).
Berechnung: NNH = 1 / ARI

Number-Needed-to-Treat (NNT) (engl.)
Die Anzahl an Pflegebedürftigen, die über einen Zeitraum hinweg behandelt werden müssen, um ein zusätzliches schädliches Ereignis zu vermeiden. Hierbei sind die Behandlung, die Dauer und das schädliche Ereignis von Bedeutung. Die NNT ist der Kehrwert der absoluten Risikoreduktion, auf die nächsthöhere ganze Zahl aufgerundet.
Berechnung: NNT = 1 / ARR


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O

Odds (engl.) (Syn. Chance, Wettquotient)
Als Odds bezeichnet man die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt, geteilt durch die Wahrscheinlichkeit, dass das Ereignis nicht eintritt.
Berechnung: Odds = Wahrscheinlichkeit / 1 - Wahrscheinlichkeit

Odds Ratio (OR) (engl.), (Syn. Chancenverhältnis)
Die Odds Ratio beschreibt die Chance, dass ein Pflegebedürftiger in der Therapiegruppe ein Ereignis erleidet, verglichen mit der Chance, dass ein Pflegebedürftiger aus der Kontrollgruppe dieses Ereignis erleidet. Interpretieren kann man die Odds Ratio entweder als Faktor, um den die Chance zu erkranken steigt, wenn mann exponiert ist (bzw. eine bestimmte Intervention erhält) - oder aber als Chance, exponiert gewesen zu sein, wenn eine Erkrankung bereits vorliegt (siehe Fall-Kontroll-Studie). Die OR ist bei selten auftretenden Ereignissen eine gute Schätzung des relativen Risikos. Die OR wird häufig in systematischen Übersichtsarbeiten oder Meta-Analysen berechnet. Eine OR von 1 bedeutet dann, dass zwischen der Therapie- und Kontrollgruppe kein Unterschied besteht.
Berechnung: OR = (Kranke mit Exposition x Gesunde ohne Exposition) / ( Gesunde mit Exposition x Kranke ohne Exposition)

Outcome (engl.)
Ergebnismass, Endpunkt; Merkmal, mit dem ein Unterschied zwischen Interventionen oder zwischen dem Vorhandensein von Risikofaktoren gemessen werden soll. Beispiele: Tod, Schmerzen, Dekubitus, Pneumonie, Leukämie, Kosten, Lebensqualität


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P

Per-Protocol-Auswertung
Teilnehmer einer randosmisierten kontrollierten Studie (RCT) werden nur dann ausgewertet, wenn sie die (protokollgemässe) Behandlung erhalten haben. Wechsler und Drop-outs werden nicht in die Auswertung einbezogen (Vgl. Intention-to-Treat-Analyse)

p-Wert (engl. p Value)
Die Wahrscheinlichkeit, dass die gewonnenen Messwerte auf einen Zufall zurückzuführen sind, wird mit dem p-Wert ausgedrückt. Ist der p-Wert < 0.05, so kann man mit mehr als 95-prozentiger Wahrscheinlichkeit sagen, dass die Ergebnisse nicht auf einen Zufall zurückzuführen sind. Die Ergebnisse werden auch als "statistisch signifikant" bezeichnet.

Performance-Bias
Die Teilnehmer in den Untersuchungsgruppen werden - unabhängig von der zu untersuchenden Intervention - zusätzlich systematisch unterschiedlich behandelt.

Power (engl.)
siehe Trennschärfe, statistische

Prädiktiver Wert
siehe Wert, prädiktiver

Prävalenz (engl. Prevalence)
Anzahl an erkrankten Personen zu einem bestimmten Zeitpunkt, bezogen auf alle Personen der Stichprobe.
Berechnung (siehe Vierfeldertafel): (a + c) / (a + b + c + d)

Publikationsbias (engl. Publication Bias)
Systematische Verzerrung der Ergebnisse einer Meta-Analyse durch unterschiedliches Veröffentlichungsverhalten; zum Beispiel werden Studien eher in englischer Sprache veröffentlicht oder Studien mit nicht-signifikanten Ergebnissen werden weniger häufig publiziert.


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Q

Quality Adjusted Life Year (QALY) (engl.), (Syn. qualitätsbereinigtes Lebensjahr)
Maßeinheit, die die Lebensjahre unter Berücksichtigung der Auswirkungen einer Krankheit auf die Lebensqualität ausdrückt. Wenn ein Pflegebedürftiger statistisch noch acht Jahre zu Leben hat und seine Lebensqualität durch eine arterielle Verschlusskrankheit um 50% reduziert ist, käme dies 4 QALYs gleich.


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R

Randomisierte kontrollierte Studie (RCT) (engl. Randomized ControlledTrial)
Ein experimentelles Studiendesign, das dadurch gekennzeichnet ist, dass die Pflegebedürftigen per Zufallsauswahl (=randomisiert) der Therapiegruppe und der Kontrollgruppe zugeordnet werden. RCTs sind der Goldstandard, um neue therapeutische Verfahren zu beurteilen, denn durch die Randomisierung werden bekannte und unbekannte Faktoren (Bias, Confounder) gleichmäßig auf beide Gruppen verteilt und ihr störender Einfluss dadurch minimiert.

Randomisierung (engl. Randomization), (Syn. Zufallszuordnung)
Zuteilung von Individuen zu einer Gruppe durch einen Prozess, bei dem jedes Individuum die statistisch gleiche, von der Zuteilung anderer Individuen unabhängige Chance hat, in eine Gruppe zu gelangen.

Range (engl.)
siehe Spannweite

Referenzstandard
siehe Goldstandard

Relative Risiko-Reduktion (RRR) (engl. Relative Risk Reduction)
Die prozentuale Verminderung der Ereignisse in der Therapiegruppe (EER) im Vergleich zu der Kontrollgruppe (CER).
Berechnung: RRR = (CER - EER) / CER = 1 - RR

Relatives Risiko (RR)  (engl. Relative Risk) 
Das relative Risiko beschreibt das Verhältnis der Inzidenz in der Therapiegruppe (EER) zu der Inzidenz in der Kontrollgruppe (CER).
Berechnung: RR = EER / CER

Reliabilität (engl. Reliability)
Drückt die Zuverlässigkeit einer Studie aus und gibt somit Antwort auf die Frage, ob eine Wiederholung der Studie die gleichen Ergebnisse liefern würde.

Review, Systematic
siehe Übersichtsarbeit, systematische

ROC-Kurve (engl. Receiver Operating Characteristic Curve)
Graphische Darstellung der Brauchbarkeit eines mehrstufigen diagnostischen Tests; aufgetragen werden Sensitivität und Spezifität eines diagnostischen Tests, und abgelesen werden kann der Schwellenwert mit den gewünschten Werten.


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S

Sättigung
Zustand bei der Auswertung von Daten aus qualitativen Forschungen, indem durch die Analyse neuer Daten keine weiteren oder nur minimale Ergänzungen und Erkenntnisse produziert werden würden.

Sample (engl.)
siehe Stichprobe

Selection-Bias
Die Ergebnisse werden durch systematische Unterschiede in der Art der Auswahl der Teilnehmer oder in der Art der Zuweisung der Teilnehmer zu den Untersuchungsgruppen verzerrt.

Sensitivität (engl. Sensitivity)
Anzahl an Personen mit einer Erkrankung, die einen positiven Test haben. Dadurch ist die Sensitivität ein Mass für einen diagnostischen Test, um Gesunde richtig zu identifizieren. Ist es sehr wichtig, keine Krankheit zu übersehen (z.B. Krebs), wird eine möglichst hohe Sensitivität angestrebt. Bei der Literaturrecherche spricht man von hoher Sensitivität, wenn eine Suchabfrage alle relevanten Treffer liefert, man dabei aber in Kauf nimmt, auch einige unpassende Treffer zu erhalten.
Berechnung (siehe Vierfeldertafel): a / (a + c)

Sensitivitätsanalyse
Test der Stabilität der Studienergebnisse, indem einzelne interessierende Parameter verändert werden, um herauszufinden, wie die Ergebnisse darauf reagieren.

Signifikanz (engl. Significance)
Sind die Daten einer Studie von reinen Zufallswerten abweichend, so sind die Ergebnisse statistisch signifikant, das heisst wahrscheinlich auf die Interventionen zurückzuführen. Die statistische Signifikanz wird häufig mit dem p-Wert angegeben. Dabei wird zu Beginn der Studie das Signifikanzniveau (alpha, meist 0.05) festgelegt und bei der Auswertung einer Studie für jeden Vergleich ein p-Wert berechnet.

Spannweite (engl. Range)
Die Variationsbreite der Messwerte, also vom kleinsten bis zum größten Messwert.
Berechnung: R = x max - x min. 

Spezifität (engl. Specificity)
Anzahl an Personen ohne eine Erkrankung (=Gesunde), die einen negativen Test haben. Ein diagnostischer Test mit hoher Spezifität identifiziert also vor allem die Kranken als krank und eignet sich daher, z.B. Diagnosen zu bestätigen. Bei der Literaturrecherche spricht man von hoher Spezifität, wenn eine Suchabfrage hauptsächlich relevante Treffer liefert, man dabei aber in Kauf nimmt, auch einige passende Treffer zu übersehen.
Berechnung (siehe Vierfeldertafel): d / (b + d)

Standardabweichung (engl. Standard Deviation)
Wert für die Streuung der Messwerte, berechnet durch die mittlere Abweichung der einzelnen Messwerte vom arithmetischen Mittelwert.
Berechnung:         

Stichprobe (engl. Sample)
Aus der gesamten Population werden Individuen ausgewählt, die in einer Studie die Population repräsentieren sollen. Diese Einzelpersonen sollten mindestens ein gemeinsames Merkmal besitzen, das für die Intervention von Bedeutung ist. Den benötigten Stichprobenumfang berechnet man mit einer Power Calculation (siehe statistische Trennschärfe).

Stratifizierung
Bildung von Untergruppen bei der Datenanalyse, wobei Teilnehmer mit ähnlichen Werten zusammengefasst und gemeinsam analysiert werden, zum Beispiel bei Diabetikern Teilnehmer mit einem BZ-Ergebnis < 200 mg/dl, einem BZ von 201-300mg/dl, einem BZ von 301-400 mg/dl und einem BZ > 401mg/dl nach einer Insulininjektion.

Studiendesign
Das Konzept einer wissenschaftlichen Studie, wobei Aussagen über die Population, die Umgebung, die Methode der Datensammlung, das Vorgehen sowie die Analyse der Daten gemacht werden. Beispiele: randomisierte kontrollierte Studie, Fall-Kontroll-Studie, Kohortenstudie, systematische Übersichtsarbeit.

Systematic Review (engl.)
siehe Übersichtsarbeit, systematische


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T

Trennschärfe, statistische (engl. Power), (Syn. Teststärke)
Die Fähigkeit eines Studiendesigns, Beziehungen zwischen den Merkmalen in der Studie zu entdecken; die Wahrscheinlichkeit, eine falsche Nullhypothese korrekt abzulehnen. Eine statistische Trennschärfe von 0,8 bedeutet, dass mit einer 80-prozentigen Wahrscheinlichkeit ein tatsächlich vorhandener Unterschied nachgewiesen werden kann. Berechnung: Power = 1 - beta, wobei beta die Wahrscheinlichkeit angibt, mit der die Alternativhypothese fälschlich abgelehnt wird. Mit wachsendem Stichprobenumfang vergrößert sich die statistische Trennschärfe, sodass man in einer guten Studie im Voraus mit einer Power Calculation berechnet, wie viele Teilnehmer benötigt werden, um einen Effekt gewünschter Stärke überhaupt nachweisen zu können. Um auch kleine Effekte zu entdecken, werden mehr Teilnehmer benötigt, als wenn man nur große Effekte finden möchte.

Triangulation
Methode der Validierung von Forschungsergebnissen, bei der die Daten mit verschiedenen Verfahren gewonnen werden, zum Beispiel durch eine Kombination aus qualitativen und quantitativen Ansätzen oder durch eine Kombination von Interviews mit Beobachtungen. („Tri" hat in diesem Zusammenhang, auch wenn man das annehmen könnte, nichts mit „drei" zu tun.) 

Typ-I-Fehler (engl. Type I Error), (Synonym: Fehler 1. Art)
Die Widerlegung der Nullhypothese, obwohl diese in Wirklichkeit richtig ist, bzw. die Entscheidung, dass eine Beziehung zwischen zwei Variablen besteht, obwohl dies der Fall ist. Die Wahrscheinlichkeit, einen Typ-I-Fehler zu begehen wird als alpha oder p-Wert bezeichnet. Z.B. wird in einer Studie die Überlegenheit einer Intervention gegenüber einer anderen Intervention gefunden, obwohl in Wirklichkeit beide Interventionen gleich gut wirken.

Typ-II-Fehler  (engl. Type II Error) , (Synonym: Fehler 2. Art)
Die Annahme der Nullhypothese, obwohl diese in Wirklichkeit falsch ist, bzw. die Entscheidung, dass keine Beziehung zwischen zwei Variablen besteht, obwohl dies der Fall ist. Die Wahrscheinlichkeit einen Typ-II-Fehler zu begehen, wird als beta bezeichnet. Z.B wird in einer Studie festgestellt, dass zwei Interventionen gleich gut wirken, obwohl eine Intervention in Wirklichkeit besser wirkt.

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U

Übersichtsarbeit, systematische (engl. Systematic Review)
Eine Fragestellung wird gezielt aufgrund relevanter Literatur bearbeitet, wobei durch die Verwendung mehrerer Studien, die beurteilt und gewichtet werden, eine Übersicht des aktuellen Forschungsstandes entsteht. Bei ähnlicher Population können die Ergebnisse statistisch verknüpft werden, um eine größere Aussagekraft zu erhalten (Meta-Analyse).


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V

Validität (engl.Validity)
Gültigkeit bzw. Generalisierbarkeit einer Studie; die Validität liefert eine Antwort auf die Frage, ob die Studie wirklich das misst, was sie messen soll, und ob die Ergebnisse auch auf die Population außerhalb der Stichprobe übertragbar sind.

Value, Predictive (engl.)
siehe Wert, prädiktiver

Variable, abhängige und unabhängige
Abhängige Variablen sind Zielvariablen, mit denen das interessierende Outcome gemessen wird; unabhängige Variablen sind die Variablen, von denen man vermutet, dass sie einen Einfluss auf das Outcome haben, zum Beispiel die Interventionen.

Varianz (engl. Variance)
Mass für die Streuung von Messwerten. Die Varianz errechnet sich aus der mittleren quadratischen Abweichung der Einzelwerte vom Mittelwert geteilt durch die Anzahl der Messwerte.
Berechnung:                                                     

Verblindung (engl. Blind, Masking)
Wissen bei einer Studie weder der Untersucher noch die Teilnehmer, welche Individuen in der Therapie- oder in der Interventionsgruppe sind, ist die Studie doppelt verblindet (Dopppel-Blind-Studie). Wissen nur die Teilnehmer nicht, ob sie die Intervention erhalten oder eine Placebo bzw. welche Intervention sie erhalten, spricht man von einer einfachen Verblindung. Bei einer dreifachen Verblindung weiss - zusätzlich zu den Anforderungen einer doppelten Verblindung - auch die auswertende Person nicht über die Zuteilung der Individuen zu den Gruppen Bescheid.

Vertrauensbereich
siehe Konfidenzintervall

Vierfeldertafel (engl. Fourfold Table)
In einer Vierfeldertafel können die Rohdaten einer Interventionsstudie oder eines diagnostischen Tests zur besseren Übersicht eingetragen werden.  Hierbei werden zum Beispiel bei diagnostischen Tests die Ergebnisse des untersuchten Tests mit einer Referenz, dem Goldstandard, verglichen.


Vierfeldertafel:                                        


Sensitivität: a / (a + c)

Spezifität: d / (b + d)

Prävalenz: (a + c) / (a + b + c + d)

Positiver prädiktiver Wert: a / (a + b)

Negativer prädiktiver Wert: d / (c + d)

Positives Wahrscheinlichkeitsverhältnis: Sensitivität / (1 - Spezifität)

Negatives Wahrscheinlichkeitsverhältnis: (1 - Sensitivität) / Spezifität


Vorher-Nachher-Studie
Teilnehmer werden vor und nach einer Intervention untersucht, keine Kontrollgruppe.

Vorhersagewert
siehe Wert, prädiktiver


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W

Wahrscheinlichkeitsverhältnis (LR) (engl. Likelihood Ratio)
Verhältnis der Wahrscheinlichkeit, dass ein positives Testergebnis bei einer Person mit der Erkrankung auftritt, zu der Wahrscheinlichkeit, dass das positive Ergebnis bei einer Person ohne diese Erkrankung auftritt (LR+) bzw. Verhältnis der Wahrscheinlichkeit, dass ein negatives Testergebnis bei einer Person mit der Erkrankung auftritt, zu der Wahrscheinlichkeit, dass das negative Ergebnis bei einer Person ohne diese Erkrankung auftritt (LR-). Eine LR+ = 4 bedeutet, dass es viermal wahrscheinlicher ist, dass ein positives Testergebnis bei Vorliegen der Erkrankung auftritt als bei Personen ohne diese Erkrankung.
Berechnung: LR+ = Sensitivität / (1 - Spezifität) bzw. LR- = (1 - Sensitivität) / Spezifität

Wert, prädiktiver (engl. Predictive Value), (Syn. Vorhersagewert)
Der positive prädiktive Wert gibt den Anteil der Personen mit positivem Test an, die wirklich erkrankt sind (Berechnung siehe Vierfeldertafel). Im Gegensatz dazu gibt der negative prädiktive Wert den Anteil der Personen mit einem negativen Test an, die nicht erkrankt sind. Die prädiktiven Werte hängen von der Güte eines diagnostischen Tests, angegeben durch Sensitivität und Spezifität, sowie von der Häufigkeit der Erkrankung in einer Anwendungssituation, angegeben zum Beispiel durch die Prävalenz, ab (Berechnung siehe Vierfeldertafel). 

Wirksamkeit  (engl. Efficacy) 
Unter idealen Bedingungen gemessene Wirksamkeit einer Intervention. Am besten wird die Wirksamkeit mit einer randomisierten kontrollierten Studie gemessen, die dann zwar eine genaue Aussage über die Wirksamkeit einer Population mit bestimmten Merkmalen zulässt, aber nicht so generalisierbar ist wie z.B. bei der Messung der Effektivität. Die Wirksamkeit gibt Antworten auf die Frage "Hat die Intervention mehr Vor- als Nachteile für die Pflegebedürftigen, die vollkommen mit der Studienpopulation übereinstimmt? 


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X


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Y


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Z

Zufallsauswahl
Auswahl einer repräsentativen Stichprobe aus einer Population.

Zufallsverteilung
siehe Randomisierung

Zuteilung, verdeckte (engl. Allocation Concealment)
Die Teilnehmer einer Studie werden den Untersuchungsgruppen verdeckt zugeteilt, oder Zuteilende weiß nicht, in welche Gruppe der Teilnehmer kommt, und hat somit keine Möglichkeit, die Zuteilung zu beeinflussen. Anerkannte Verfahren zur verdeckten Zuteilung sind versiegelte, nummerierte, blickdichte Briefumschläge mit dem Behandlungscode oder die Zuteilung über eine zentrale Randomisierungsstelle.

Zuverlässigkeit
siehe Reliabilität


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Letzte Änderungen erfolgt am 20.10.2011