Workshop 1: Daten aus Längsschnittstudien effizienter nutzen

Prospektive Beobachtungsstudien sind zwar in der Regel teurer und aufwändiger als Querschnittstudien, haben aber den großen Vorteil, weniger von Selektionsbias und Rückschaufehlern betroffen zu sein. Dadurch werden Ergebnisse solcher Studien valider. Dieser Vorteil kann jedoch durch differentielles Drop-Out zunichte gemacht werden: Beispielsweise lehnen Patienten, denen es psychisch schlechter geht, eine Studienteilnahme häufiger ab als andere oder ziehen ihre Zusage im Verlauf der Studie zurück. Wenn man nun nur die so genannten „complete cases“ in die Auswertung einbezieht, also nur diejenigen, die bis zum Ende des Follow-Ups an der Studie teilgenommen haben, ist man mit zwei Problemen konfrontiert: a) die Power der Studie nimmt ab, weil die Fallzahl kleiner wird, b) die Ergebnisse sind inhaltlich verzerrt. Der Workshop wird aufzeigen, wie man diese Probleme erkennen und beheben kann. Die Teilnehmer erhalten eine Einführung in die Verwendung von Raten (Ereignisse über Personenzeit), deren graphische Darstellung mittels Kaplan- Meier-Plots und die statistische Auswertung mit Poisson und Cox Regression. Anhand einer konkreten psychoonkologischen Studie wird das Vorgehen demonstriert. Anschließend üben die Teilnehmer, eigene einfache Berechnungen durchzuführen. Auf Wunsch können auch Datensätze der Teilnehmer bearbeitet werden. Der Workshop richtet sich vorrangig an KollegInnen, die schon etwas Erfahrung mit statistischen Auswertungen haben. Bitte Rechner mitbringen, auf dem SPSS oder STATA installiert ist! Prof. Susanne Singer Abt. Epidemiologie und Versorgungsforschung, Institut für Medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik (IMBEI),Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz