Prädiktionsintervall
PrädiktionsintervallPrädiktionsintervall (prediction intervall) quantifiziert im Rahmen von Meta-Analysen mit zufälligen Effekten das Ausmaß der vorhandenen Heterogenität und gibt an, wie die tatsächliche Effektgröße (Endpunkt) in verschiedenen Populationen variiert und in welchem Bereich die wahre Effektgröße mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit in allen vergleichbaren Populationen liegt. (10) (prediction intervall) quantifiziert im Rahmen von Meta-Analysen mit zufälligen Effekten das Ausmaß der vorhandenen HeterogenitätHeterogenität (heterogeneity) In systematischen Reviews oder Meta-Analysen bezeichnet Heterogenität, inwieweit die in den eingeschlossenen Studien gefundenen Effekte verschieden (heterogen) sind. Mit statistischen Heterogenitätstests kann festgestellt werden, ob die Unterschiede zwischen den Studien größer sind, als zufallsbedingt zu erwarten wäre. Als Ursachen für Heterogenität kommen Unterschiede in den Patient*innencharakteristika, Intervention oder Endpunkte zwischen den Studien in Frage, was aus klinischer Sicht beurteilt werden muss. Die Durchführung einer Meta-Analyse aus heterogenen Studien ist problematisch. (7) und gibt an, wie die tatsächliche Effektgröße (EndpunktEndpunkt (outcome) ist das im Rahmen einer klinischen Studie erhobene Ergebnis (Outcome) für die Patient*innen im Verlauf der Studie. Oft werden in einer Studie verschiedene Endpunkte erhoben. Zumeist handelt es sich bei Endpunkten um Ereignisse, die eingetreten oder nicht eingetreten sind (zum Beispiel Herzinfarkte oder Tod) oder Ergebnisse auf einer kontinuierlichen Werteskale (zum Beispiel Höhe des Blutdrucks).(10) ) in verschiedenen Populationen variiert und in welchem Bereich die wahre Effektgröße mit einer bestimmten WahrscheinlichkeitWahrscheinlichkeit (probability) wird als das Verhältnis bestimmter Ereignisse zur Anzahl aller möglichen Ereignisse bezeichnet. Grundsätzlich geht man davon aus, dass jedes Ereignis die gleiche Eintrittswahrscheinlichkeit hat. Diese Definition ist die Grundlage der klassischen Wahrscheinlichkeitstheorie, an der sich die Inferenzstatistik orientiert. (3) in allen vergleichbaren Populationen liegt. (10)