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Statistische Eponyme: Herkunft, Bedeutung, Relevanz
Diese schöne Übersicht erklärt vier statistische Prinzipien: einfach, mit Beispielen unterlegt und in den historischen Kontext gestellt.
- Der Hawthorne-Effekt: oft im letzten Journal Club gehört. Beschreibt die Tatsache, dass sich Studienteilnehmer unter Beobachtung anders verhalten, zB Medikamente mit besserer Compliance einnehmen. Dies kann insbesondere die Resultate der Kontrollgruppe verfälschen. In randomization we trust?…
- Regression-to-the-mean: hohe bzw. tiefe Ausgangswerte nähern sich bei wiederholten Messungen im Verlauf dem Mittelwert an – auch ohne Therapie zeigen die entsprechenden Messpunkte dann einen zeitlichen Trend zur Normalisierung.
- Das Simpson-Paradox: Subgruppenanalysen (kleine Gruppen, confounders) können sich anders verhalten als das Gesamtresultat der Studie. Faustregel: Keine voreiligen Schlüsse aus Subgruppenanalysen bei negativem oder gegenläufigem Gesamtergebnis.
- Das Will-Rogers-Phänomen: Studienresultate, die einen Therapieeffekt mit einer historischen Kontrollgruppe vergleichen, sind aufgrund der zwischenzeitlich verbesserten diagnostischen und therapeutischen Modalitäten generell kritisch zu hinterfragen.
Number needed to read (NNR)
Am besten allerdings gefällt mir die augenzwinkernde Konklusion des Autors zur NNR: Aufgrund qualitativ nicht immer überzeugender Studien steigt tendentiell die Anzahl von Arbeiten, die gelesen werden müssen, um eine klinische Fragestellung beantworten zu können. Bleibt lediglich noch die Frage, welche Studien es denn zu lesen gilt…
Literatur
Kleist P. Vier Effekte, Phänomene und Paradoxe in der Medizin. Swiss Med Forum. 2006;06(46):1023-1027