Zusammenfassung
In der vaskulären Forschung kommen zahlreiche statistische Kennzahlen und Methoden zum Einsatz. Die Auswahl des richtigen statistischen Verfahrens hängt jeweils von dem Kontext der Studienpopulation, der Häufigkeit eines Ereignisses oder der zugrunde liegenden Verteilung ab. Da es bisher nur wenige randomisierte klinische Studien (RCTs) in der Gefäßmedizin gibt und weil insbesondere Projekte der Qualitätsentwicklung auf sogenannte Real-World-Daten angewiesen sind, werden zunehmend nichtrandomisierte Daten aus Registern oder Routinedaten der Kostenträger verwendet, sodass geeignete statistische Verfahren zur Beurteilung der Validität dieser Datenquellen erforderlich werden. Dazu gehören die Standardkennzahlen Mittelwert, Standardabweichung, Varianz und Konfidenzintervalle, aber auch Überlebenszeitanalysen, Propensity Score Matching und Cox-Regression sowie die Darstellung der Ergebnisse in Form von Kaplan-Meier-Kurven und Forest-Plots. Diese werden in diesem Artikel erklärt und anhand von ausgewählten Publikationen aus der vaskulären Versorgungsforschung dargestellt. Die gewissenhafte Auswahl des geeigneten statistischen Verfahrens in der jeweiligen Situation und das Verstehen der Methoden und Ergebnisse in wissenschaftlichen Publikationen sind von großer Wichtigkeit für die Ableitung valider Erkenntnisse.
Abstract
In vascular research many statistical methods are used. The selection of the right statistical method depends on study design, frequencies on events, and the data’s underlying distributions. In vascular surgery research, random clinical trials (RCTs) are rare. Likewise, quality improvement depends on real-world data. Therefore, the amount of registered and administered data analyses will increase in the next years as well as the usage of statistical methods to examine the validity of data. Among others, the mean, standard deviation, variance and confidence intervals, as well as survival analyses, propensity score matching, and Cox regression, have widespread use for illustration, e. g. Kaplan–Meier curves and forest plots. In the following, the most important statistical methods will be explained by means of select publications from the vascular surgery literature. The conscientious selection of the right analysis methods in every different situation is most important for valid knowledge gains.
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T. Schwaneberg, E. S. Debus und C.-A. Behrendt geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Dieser Beitrag beinhaltet keine von den Autoren durchgeführten Studien an Menschen oder Tieren.
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Schwaneberg, T., Debus, E.S. & Behrendt, CA. Grundlagen der Statistik und Anwendung in der Gefäßchirurgie. Gefässchirurgie 22, 420–427 (2017). https://doi.org/10.1007/s00772-017-0305-4
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Issue Date:
DOI: https://doi.org/10.1007/s00772-017-0305-4
Schlüsselwörter
- Qualitätsverbesserung
- Studiendesign
- Konfidenzintervalle
- Überlebenszeitanalyse
- Propensity-Score
Keywords
- Quality improvement
- Research design
- Confidence intervals
- Survival analysis
- Propensity score