Erfahren Sie mehr über
unseren Ansatz
Wir führen Umbrella-Reviews von Metaanalysen nach dem U-REACH-Framework durch und bewerten die Sicherheit nach den internationalen GRADE-Standards. Jeder Nachweis wird systematisch bewertet, um die klinische Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Umbrella-Reviews
Ein Umbrella-Review ist eine „Übersicht über Übersichten“—eine systematische Synthese, die mehrere Metaanalysen zum gleichen Thema auswertet, um den höchsten Grad an Evidenzübersicht zu liefern.
Einzelstudien
Einzelne randomisierte kontrollierte Studien (RCTs), die spezifische Interventionen testen
Metaanalysen
Statistische Zusammenfassung mehrerer RCTs zur Schätzung der Gesamtbehandlungseffekte
Umbrella-Reviews (unser Ansatz)
Umfassende Synthese aller verfügbaren Metaanalysen zur Identifizierung der zuverlässigsten Evidenz
Warum Umbrella-Reviews?
Evidenzsicherheit (GRADE)
Ein Schlüsselelement unserer Plattform ist es, nicht nur den geschätzten Effekt aller Interventionen darzustellen, sondern auch das Vertrauen, das wir haben, dass der wahre Effekt der Interventionen nahe am berichteten geschätzten Effekt liegt. Wir bewerten das Vertrauen in jede Effektschätzung von sehr niedrig bis hoch unter Verwendung einer angepassten Version des GRADE-Rahmenwerks (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation).
Im Dashboard zeigt jede Zelle die GRADE-Ergebnisse mit drei Punkten an, die unser Vertrauensniveau darstellen:
Sehr zuversichtlich, dass der wahre Effekt nahe am geschätzten Effekt liegt.
Mäßig zuversichtlich in die Effektschätzung; wahrscheinlich nah, könnte aber abweichen.
Begrenztes Vertrauen. Der wahre Effekt kann wesentlich anders sein.
Sehr wenig Vertrauen. Der wahre Effekt ist wahrscheinlich wesentlich anders.
Wir gehen davon aus, dass wir ein hohes Vertrauen in alle Effekte haben, und bewerten dieses Urteil dann anhand möglicher Probleme neu. Das Sicherheitsniveau sinkt, wenn:
Qualitätsprobleme der Studien
Studien weisen Designmängel auf oder sind schlecht durchgeführt (z.B. Personen, die die Wirksamkeit gemessen haben, wussten, welche Intervention die Teilnehmer erhalten hatten)
Inkonsistente Ergebnisse
Verschiedene Studien zeigen sehr unterschiedliche Effekte für die gleiche Intervention
Ungenaue Schätzungen
Zu wenige Teilnehmer oder sehr breite Unsicherheitsbereiche erschweren die Bestimmung des wahren Effekts
Indirekte Evidenz
Studien haben andere Populationen oder Endpunkte getestet als die, die uns interessieren
Publikationsbias
Positive Studien werden eher veröffentlicht, was unser Verständnis verzerren kann
Einschränkungen und Interpretation
Als Umbrella-Review (eine „Zusammenfassung von Zusammenfassungen“) hat diese Plattform spezifische Einschränkungen, die für die klinische Interpretation wesentlich sind.
Zeitverzögerung und „Zusammenfassung von Zusammenfassungen“
Da wir Metaanalysen synthetisieren, gibt es eine Zeitverzögerung. Aktuelle RCTs, die nach der neuesten Metaanalyse in unserer Datenbank veröffentlicht wurden, sind hier noch nicht sichtbar.
Zusammenfassung von Medikamenten
Metaanalysen fassen oft ähnliche Medikamente zusammen, um die statistische Aussagekraft zu erhöhen. Zum Beispiel kann „Amphetamine“ Daten von Adderall und Vyvanse kombinieren.
Vergleiche Medikamente vs. Nicht-Medikamente
Direkte Vergleiche sind schwierig. Medikamentenstudien verwenden in der Regel eine Verblindung (Placebo), während Studien zu nicht-medikamentösen Therapien dies oft nicht können, was die Effektgrößen nicht-medikamentöser Therapien aufblähen kann.
Kurzfristiger Fokus
Die meisten Nachweise mit hoher Sicherheit stammen aus Kurzeitstudien (ca. 12 Wochen). Langzeitdaten zur Wirksamkeit/Sicherheit (>52 Wochen) sind weiterhin spärlich.