Tippsammlung: Wissenschaftliche Publikationen richtig bewerten (Forschung)
Wer nichts weiß, muss alles glauben. Doch wer sich in der Mobilfunkdebatte nicht kampflos für dumm verkaufen lassen mag, kommt nicht umhin, sich eine eigene Wissensbasis aufzubauen. Was die Bewertung wissenschaftlicher Mobilfunkstudien anbelangt, helfen in die Kinderschuhe zwei Schuhlöffel, die eine Wissenschaftlerin fürs IZgMF geschrieben hat, wohl wissend, dass Laien von der Interpretation wissenschaftlicher Arbeiten besser die Finger lassen sollten (Schuhlöffel 1 und Schuhlöffel 2). Wer sich trotz aller Warnungen nicht entmutigen lassen möchte und ernsthaft glaubt, sich größere Schuhe anziehen zu können, der findet in einer 29-teiligen Serie des Ärzteblatts reichlich Material, um sich darin zu verbeißen – oder aber das Vorhaben desillusioniert aufzugeben.
Teil 1: Kritisches Lesen wissenschaftlicher Artikel
Teil 2: Studiendesign in der medizinischen Forschung
Teil 3: Studientypen in der medizinischen Forschung
Teil 4: Konfidenzintervall oder p-Wert?
Teil 5: Anforderungen und Bewertung der Ergebnisse von Laboruntersuchungen
Teil 6: Systematische Übersichtsarbeiten und Metaanalysen
Teil 7: Angabe statistischer Maßzahlen und ihre Darstellung in Tabellen und Grafiken
Teil 8: Vermeidung verzerrter Ergebnisse in Beobachtungsstudien
Teil 9: Interpretation der Ergebnisse von 2×2-Tafeln
Teil 10: Wie bewertet man die p-Wert-Flut? Hinweise zum Umgang mit dem multiplen Testen
Teil 11: Auswertung epidemiologischer Studien
Teil 12: Auswahl statistischer Testverfahren
Teil 13: Fallzahlplanung in klinischen Studien
Teil 14: Lineare Regressionsanalyse
Teil 15: Überlebenszeitanalyse
Teil 16: Konkordanzanalyse
Teil 17: Randomisierte kontrollierte Studien
Teil 18: Vom richtigen Umgang mit dem Crossover-Design in klinischen Studien
Teil 19: Sreening
Teil 20: Klinische Studien zum Nachweis von Äquivalenz oder Nichtunterlegenheit
Teil 21: Big Data in der wissenschaftlichen Medizin – eine biostatische Perspektive
Teil 22: : Schätzung von Effekten bei fehlenden direkten Vergleichsstudien
Teil 23: Propensity Score: eine alternative Methode zur Analyse von Therapieeffekten
Teil 24: Vielfalt und wissenschaftlicher Wert randomisierter Studien
Teil 25: Clusterrandomisierte Studien
Teil 26: Studienplanung und -auswertung nach dem Stepped-Wedge-Design
Teil 27: Methoden zur Bewertung der Kausalität in Beobachtungsstudien
Teil 28: Studien zur Evaluation diagnostischer Verfahren
Teil 29: Estimands – ein elementarer Baustein in klinischen Studien
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Jedes komplexe Problem hat eine Lösung, die einfach, naheliegend, plausibel – und falsch ist.
– Frei nach Henry Louis Mencken (1880–1956) –