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Outcome-Perspektive
Outcome-Perspektive
Fichier Détails
| Cartes-fiches | 72 |
|---|---|
| Langue | Deutsch |
| Catégorie | Psychologie |
| Niveau | Université |
| Crée / Actualisé | 11.02.2014 / 11.02.2014 |
| Lien de web |
https://card2brain.ch/box/ptf4
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| Intégrer |
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RCT - Bedeutung
Randomized Controlled Trial
RCT
- Forderungen
- repräsentative Untersuchungs-Stichprobe
- ausreichendes n pro Design-Zelle
- Kontrollgruppe
- randomisierte Zuteilung zu Exp- und KG
- Therapeutenblinde Anwendung von Placebo und Verum (PT: unmöglich)
- Patientenblinde Anwendung von Placebo und Verum
- Auswerterblinde Analyse der Daten
- hinreichend langer Katamnesezeitraum (6 Monate - 1 Jahr)
- Sicherung der Behandlungsintegrität
Randomisierung
- Arten
- Erzeugen und Geheimhalten einer Zufallsfolge
- Stratifizierung
- blockweise Randomisierung
- Matching (Paare)
Drop-out
- Definition
- Problem
- Ausfall von Patienten
- Verzerrung der Ergebnisse bei vorzeitigen Abbrüchen
Drop-out
- Lösung
- Gründe systematisch dokumentieren
- Maßnahmen zur guten Kontaktpflege
- Umgang mit "missing data" spezifizieren
Intention-to-treat-Analysen
- Vorgehen
- Beispiel
- möglichst alle Studienpersonen (auch Abbrecher) sollen in Analyse einbezogen werden (Katamnese)
- LOCF: "Last Observation Carried Forward"
Kontrollbedingungen
- verschiedene Möglichkeiten
- kein Treatment
- Wartelisten-KG
- Aufmerksamkeitsplacebo/ "unspezifische" Gruppe
- Standardbehandlung, anderes aktives Treatment
- unterschiedliche Dosis des Treatments
- Induktion von "Nicht-Erfolgs-Erwartung" (ungewöhnlich)
Kontrollbedingungen
- Kritik
- Irrepräsentativität
- Effekte der Randomisierung? (Autonomie bei der Wahl des Heilverfahrens?)
- Placebo? Doppelblindversuch?
- Vergleichstherapie: allegiance-Effekt (bei Therapeut UND Patient)
- Warteliste:
- Was ist dringend, was nicht
- Drop-outs
Designtypen
- Parallelgruppendesign
- Crossover-Design
- Faktorielles Design
- Multicenter-Studie
Parallelgruppendesign
- Definition
einfache Zuordnung zur jeweiligen Gruppe
Crossover-Design
- Beispiel
- Einschränkung
- z. B. Wechsel zwischen aktiver und Placebo-Bedingung
- bei klinischen Studien i.d.R. nicht angemessen
Faktorielles Design
- Definition
Vergleich mehrerer aktiver Behandlungen und ggf. ihrer Kombination hinsichtlich Wirksamkeit
Multicenter-Studie
- Vorteile
- mehr Probanden
- höhere Generalisierbarkeit
- Minimierung des Allegiance-Effektes
Allegiance-Effekt
- Definition
Bias in Richtung der eigenen therapeutischen Präferenz
RCT-Forschung
- Nachteile
- externe Validität fraglich
- irrepräsentative Stichproben
- Effekte der Randomisierung
- vernachlässigte Komorbidität
- "Sterilisierung" der Durchführung
- Nicht-Umsetzbarkeit in die Praxis
- Unzumutbarkeit der Warteliste (Drop-out-Problem)
- Publication-Bias-Problem
RCT-Forschung
- Vorteile
- interne Validität hoch
- Anspruch auf (statistische) All-Aussagen über selegierte Stichproben
- eliminierte Störvariablen
- Störungsspezifität
- Standardisierung der Durchführung (Manual)
- Optimierung des Vorgehens
Therapieerfolg
- Definition
Ziel einer Therapie liegt in der Heilung bzw. Linderung von Störungen mit Krankheitswert ⇒ Therapieerfolg = Rückgang der Beschwerden
verschiedene Ebenen/ Methoden der Erfassung von Therapieerfolg
- störungsspezifische und störungsübergreifende Maße
- Selbstraiting und Fremdrating
- Störungsfolgen (Demoralisierung, Kontrollverlust, Selbstwert, soziale Einbindung, Krankenrolle)
- Ziele (Zielerreichungs-Skalierung)
- Kostenperspektive (Kosten-Effektivität, Kosten-Nutzen-Analysen, Stabilität des Behandlungserfolges)
Erfolgskriterien
- 2 Arten der Einteilung
- primäre vs. sekundäre Erfolgskriterien
- subjektive Erfolgsmessung vs. objektive Erfolgsmessung/ Fremdratings
primäre Erfolgskriterien
- Synonym
- 2 Beispiele
- "target variable"
- Abstinenz nach Suchttherapie
- vorher definierte Verminderung depressiver Symptome
sekundäre Erfolgskriterien
- 2 Beispiele
- Selbstwert
- Lebenszufriedenheit
subjektive Erfolgsmaße
- Beispiele
- aktuelle Zufriedenheit
- Bewertung der Veränderungen
objektive Erfolgsmaße/ Fremdratings
- Beispiel
- Rückgang der Symptome in Rating
Zusammenhang Erfolgsquote - Erfolgsindikatoren
+ Beispiel
- je nach Wahl der Erfolgsindikatoren schwankt Erfolgsquote derselben Studie zwischen 6 und 69 %
- Bsp: subjektive Erfolgsmaße oft besser als Fremdratings
wichtiges Kriterium bei der Messung von Therapieerfolg
Vergleichbarkeit des Messinstrumentes
funktionale Äquivalenz
verschiedene Messmittel mit gleicher Funktion ⇒ multimethodale Messung
Beispiel für Divergenz von klinischer und statistischer Signifikanz
BDI: Prä-Post-MW-Unterschied statistisch signifikant, dem Patienten gehts aber nicht wirklich besser
Ansatz zur Verbesserung der klinischen Signifikanz
- "Summe"
- Beispiel
- klinische Signifikanz = individuell berechneter "reliabler" Veränderungswert + Übergang von einem dysfunktionalen Wertebereich vor zu einem funktionalen Wertebereich nach der Therapie
- Reliable Change Index (Jacobsen at al, '84) und seine Weiterentwicklungen
Ziel des RCI
Ausmaß an klinisch relevanter Veränderung soll statistisch verlässlich zum Ausdruck gebracht werden
Zeichen für eindeutige Verbesserung laut RCI
Verteilungen von Klienten und Gesunden überschneiden sich nicht
Möglichkeiten der Veränderung bei Überschneidungen der Verteilungen nach RCI
- Funktionalitätsniveau nach Treatment muss min. 2 SD vom MW der "Verteilung der Klienten" liegen ⇒ im Bereich der "Verteilung der Gesunden" (a= M1 + 2s = 40 + 15 = 55)
- Das post-Funktionsniveau liegt max 2 SD vom MW der "Vert. d. Ges", innerhalb dieser Population (b= M0-2s = 60 - 15 = 45)
- Schnittpunkt beginnt exakt bei der Überschneidung der 2 Verteilungen, Werte liegen näher zur "Vert. d. Ges" als zur "Vert. d. Klienten" (c = (M1+M0)/2 = (40+60)/2 = 50
geeigneter Cutoff, wenn sich die RCI-Verteilungen deutlich überschneiden?
c (b zu wenig aussagekräftig)
Cutoff, wenn keine Überschneidung der RCI-Verteilungen?
b
Cutoff, wenn keine Normen vorgegeben und Überlappung der Verteilungen?
a
Empfehlung bzgl RCI-Cutoffs bei Vergleich verschiedener Studien
immer Wahl gleicher cutoff-points
Einschränkung der Interpretierbarkeit bei Überschneidung der beiden RCI-Verteilungen
Nachtest-Wert kann Schnittpunkt überschreiten, ohne statistische Reliabilität
RC macht eine klare Aussage über...
Veränderungen, die nicht nur durch natürliche Merkmalsfluktuation stattfinden
ab welchem RC ist es sehr unwahrscheinlich, dass der Nachtest keine Veränderungen aufzeigt?
ab RC > 1.96 (p < .05)
Berechnung des RC
RC = (X2-X1)/Sdiff
Sdiff = Standardfehler der Differenzen zwischen den 2 Messzeitpunkten
= "Wurzel" (2(SE)²)
SE = Standardmessfehler = s "Wurzel"(1-r)
Reliable Change-Interpretation (Graphik mit Diagonale)
- ohne reliable Veränderung
- reliable Verschlechterung
- reliabel im Normbereich verbessert
- reliabel in Normbereich hinein verbessert
- reliabel verbessert, aber noch nicht im Normbereich
- gestrichelte Linie: Cutoff-Point, der bestimmt wurde, um Gesunde und Kranke zu unterscheiden
- nur Werte außerhalb der gelben Striche bedeuten Veränderungen in klinisch signifikantem Ausmaß (RC > 1.96Sdiff)
- Teil der Werte zwischen gelben Linien: falsch positive und falsch negative Werte
