Kurzfassung

Das Effektmaß "Number Needed to Treat" (NNT) ist in der medizinischen Forschung ein populäres Maß zur Beschreibung des Effekts einer neuen Behandlung oder Intervention auf das Risiko eines unerwünschten bzw. auf die Eintrittswahrscheinlichkeit eines gewünschten Ereignisses. Da dieses Maß in intuitiver Weise den absoluten Effekt einer Behandlung beschreibt, hat die Verwendung von NNTs in der medizinischen Fachliteratur in den letzten Jahren stark zugenommen. Um NNT-Statistiken in neuen...Das Effektmaß "Number Needed to Treat" (NNT) ist in der medizinischen Forschung ein populäres Maß zur Beschreibung des Effekts einer neuen Behandlung oder Intervention auf das Risiko eines unerwünschten bzw. auf die Eintrittswahrscheinlichkeit eines gewünschten Ereignisses. Da dieses Maß in intuitiver Weise den absoluten Effekt einer Behandlung beschreibt, hat die Verwendung von NNTs in der medizinischen Fachliteratur in den letzten Jahren stark zugenommen. Um NNT-Statistiken in neuen Anwendungsbereichen sinnvoll einzusetzen, ist die Entwicklung neuer Berechnungs- und Darstellungsmethoden erforderlich. Zum Teil wurden in den letzten Jahren solche Methoden entwickelt, zum Teil fehlen sie allerdings noch. Vor allem für Studien mit variablen Beobachtungszeiten (z.B. klinische Studien mit Drop-Outs oder Kohortenstudien mit sukzessivem Eintritt der Kohortenmitglieder) fehlen noch adäquate Methoden. Dieser Mangel an adäquaten Methoden hat dazu geführt, dass in wichtigen Studien (z.B. in der UK Prospective Diabetes Study) NNTs mit einfachen ad-hoc Methoden unklarer Qualität berechnet wurden, und dadurch die publizierten Resultate fragwürdig sind.
Das Hauptziel des Projekts ist die Entwicklung, die Untersuchung und der Vergleich von Methoden zur Berechnung adjustierter NNTs in Studien mit variablen Beobachtungszeiten. Nebenziele stellen die Erarbeitung von Zusammenhängen des Maßes NNT mit anderen Effektmaßen der Epidemiologie wie dem attributablen Risiko, die Entwicklung von Methoden zur geeigneten Ergebnisdarstellung in unterschiedlichen Anwendungsbereichen (klinische Studien, Kohortenstudien, Public-Health-Interventionsstudien, cluster-randomisierte Studien) und die Erstellung geeigneter Computerprogramme dar.
» weiterlesen» einklappen