Forschung Qunatitativ
Forschung Quantitativ - MSc Nursing - HS 2022
Forschung Quantitativ - MSc Nursing - HS 2022
Fichier Détails
| Cartes-fiches | 74 |
|---|---|
| Utilisateurs | 15 |
| Langue | Deutsch |
| Catégorie | Médecine |
| Niveau | Université |
| Crée / Actualisé | 01.11.2022 / 04.11.2022 |
| Lien de web |
https://card2brain.ch/box/20221101_forschung_qunatitativ
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| Intégrer |
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Interne Validität
- Veränderungen in der Abhängigen (Outcomevariable) eindeutig durch Einfluss der unabhängigen Variable (Manipulation / Intervention)
- frei von systematischen Fehlern / Verzerrungen (Bias)
Externe Validität
- Generalisierbarkeit der Ergebnisse
- Ergebnisse können auf andere Personen, Situationen, Settings, Kontexte übertragen werden
Stärken experimenteller Studien
• Gold standard um Ursache-Wirkungsbeziehung (Kausalität) zu untersuchen
• Interne Validität (Glaubwürdigkeit)
• Lassen Schlüsse zur Efficacy/Effektivität einer Intervention zu
• Kontrolle über Gruppenzuteilung und Studienbedingungen
• Generalisierbarkeit der Ergebnisse (Externe Validität) (Abhängig auch von der Repräsentativität der Stichprobe, und anderen Faktoren)
Limitationen experimenteller Studien
- Randomisierung
Ist nicht immer ethisch vertretbar
Kann Absagen zur Teilnahme oder Drop-Outs verursachen
- „Künstliche“ Situation wird geschaffen
Die Realität in der klinischen Praxis wird nicht „abgebildet“ bzw. ausgeblendet (Efficacy vs. Effectiveness)
- Herausforderung: Integrität/Vereinheitlichung der Intervention
über längere Zeit und über verschiedene Studienzentren (praktisch unmöglich bei komplexen Interventionen)
- Wirksamkeit der Intervention
Effekte werden nicht entdeckt (z.B. unterpowert)
Effekte werden überschätzt z.B. statistische versus klinische Signifikanz und Relevanz
- Aufwändig und kostspielig
nichts für AnfängerInnen
nichts für „einsame“ ForscherInnen, sondern „scientific communities“ / Forschungsgruppen
Interne Validität
Glaubwürdigkeit
Externe Validität
Generalisierbarkeit
Merkmale quasi-experimenteller Studien
Vergleichbare Struktur wie experimentelle Studien/RCTs:
- Manipulation der unabhängigen Variablen -> Intervention/Behandlung
ABER:
- Entweder keine Kontrollgruppe und keine Randomisierung
- Oder keine Randomisierung
Beispiel: Nonequivalent Pretest-Posttest Control Group Design (keine Randomisierung)
Stärken quasi-experimentellen Studien
+ Stärken
• Praktikabilität
• Einhaltung eines bestimmten Masses an Kontrolle, wenn das Durchführen eines „wahren“ Experiments nicht möglich ist
• Ethische Aspekte
Limitation quasi-experimentellen Studien
- Limitation
• Kausalität kann häufig angezweifelt werden
• Bias-Risiko/ Confounding:
-Vergleichbarkeit der Gruppen?
-Gefundene Effekte aufgrund der Intervention?
Prävalenz
Häufigkeit
Number of existing cases at given point /
total population at risk
Inzidenz
Number of new cases during specific time /
Total population at risk
P Wert
Zwischen 0 und 1
The probability That the obtained results are due to chance
Unterhalb von 0,05, signifikant. Über 0,05, nicht signifikant.
Realibilitätskoeffizient
Kennwert der ausdrückt inwieweit Messwerte frei von Messfehlern sind.
Bzw. das Ausmass in dem ein Messinstrument zwischen einzelnen Personen differenzieren kann.
-> wahrer Wert immer unbekannt zwischen 0 (-1) [=schlecht] und 1 [=perfekt]
-> die Methoden der Reliabilitätseinschätzung hängen von Reliabilitätsart ab.
Relatives Risiko
-> um welchen Faktor unterscheidet sich ein Risiko in zwei Gruppen (exponiert vs nicht exponiert)?
1 = Risiko gleich
>1 = Risiko unter Exposition grösser
< 1 = Risiko unter Exposition kleiner
Odds Ratio
-> wie stark hängt ein vermuteter Risikofaktor mit einem bestimmten Outcome zusammen?
1 = kein Unterschied
> 1 = Chance (odds) für outcome ist grösser
< 1 = Chance (odds) für outcome ist kleiner
Evidence Based Practice umfasst:
a. die besten derzeit verfügbaren Forschungserkenntnisse
b. die klinische Erfahrung/Expertise von Fachpersonen
c. die Bedürfnisse der Patienten/-innen
d. alle drei: a, b und c
d. alle drei: a, b und c
Bei der Umsetzung von gewonnen Erkenntnissen Evidenz in der Pflegepraxis sollte auf eine Evaluation verzichtet werden.
Die Hypothese “Caffeine affects male and female heart rates differently” ist eine…
Enthält die Frage “In patients with acute bronchitis, do antibiotics reduce sputum production?” alle PICO Bestandteile?
Als „Target Population“ werden die Subjekte bezeichnet, auf die generalisiert werden soll.
In Probability Sampling werden Stichproben per Zufall gezogen
“In a study on stress and workload, healthcare-workers with high workloads are less likely to participate.” Dies führt zu…
Die Gruppe der Einheiten, auf die Studienergebnisse generalisiert werden sollen, wird als…
“a researcher chooses every 5th unit of a population (n =500) starting at a random number” is an example for…
“grouping hospital staff according to profession and randomly choosing a proportional sample” is an example for…
“recruiting pregnant women as they come to an antenatal clinic during the month of June” is an example for…
Eine wichtige Voraussetzung für die Generalisierbarkeit von Studienresultaten auf eine Gesamtpopulation ist die ...
The purpose of an experimental design is to provide a structure for evaluating cause-and-effect relationships.
Die Kontrolle über das Experiment ist ein zentrales Merkmal von experimentellen Studien
Wenn in Interventionsstudien von Randomisierung (random assignment) gesprochen wird, meint man…
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