Profitieren Sie bei Ihrer Metaanalyse von einer professionellen Unterstützung. Wir unterstützen Sie gerne individuell und qualitätsgeprüft bei Ihrer Meta-Analyse und Auswertung. Unser Expertenteam von über 80 Statistikern unterstützt gerne auch Sie bei Ihrer medizinischen Meta-Analyse – Full-Service von Literaturrecherche bis Berichterstellung oder beratend in Form eines Coaching zur Meta-Analyse. Auch im Bereich der sozial- oder Politikwissenschaften sowie verwandten Anwendungsgebieten liefern unsere Experten wertvollen Input.

Was sagen Kunden über die Zusammenarbeit mit Novustat?

  • Google Rating

    • Avatar Alexa ★★★★★ vor 2 Wochen
      Da ich relativ kurzfristig Hilfe durch eine Statistik-Beratung brauchte, war Novustat ideal. Meine Anfrage wurde extrem schnell … More bearbeitet und ich konnte innerhalb von ein paar Tagen einen Termin mit meiner Statistik-Beraterin ausmachen. Diese war sehr freundlich und hilfsbereit. Ich würde die Statistik-Beratung von Novustat wieder wählen.
    • Avatar Finn Lüth ★★★★★ vor 2 Wochen
      Ich schließe mich den ganzen positiven Statements der Vorgänger an. Trotz eines sehr engen Zeitplans hat mir das Novustat-Team … More schnell und unkompliziert weiterhelfen können und mich durch meine Fragen geleitet. So wie erhofft waren die Ergebnisse professionell und individuell auf meine Bedürfnisse zugeschnitten. Ich sage Danke und immer gerne wieder.
    • Avatar Julian Allerborn ★★★★★ vor 2 Wochen
      Von meiner Seite aus ganz klar 5 Sterne. Die Beratung erfolgte zeitnah, sehr professionell und didaktisch hochwertig. Durch … More die Individuelle Betreuung waren die 5h, welche als Mindestzeit gebucht werden absolut ausreichend.

  • Lassen Sie uns Ihre Anforderungen wissen & wir erstellen Ihnen innerhalb weniger Stunden ein kostenfreies Angebot.


    Jetzt unverbindlich anfragen

    Als Full-Service Statistik Beratung führen wir Ihre Metaanalyse vollständig durch, also konkret:

    • Literaturdurchsicht
    • Biasanalyse der Publikationen
    • Auswertung der Metaanalyse mit RevMan oder R
    • Darstellung der Ergebnisse (Forest Plot, SROC Kurven, Funnel Plot)
    • Beschreibung und Interpretation der Ergebnisse (für Firmenkunden)
    • Beratung und Coaching bei allen Schritten einer Meta-Analyse

    Vorgehen bei der Meta-Analyse

    Um eine hochwertige und aussagekräftige Meta-Analyse durchzuführen ist bereits bei der Suche und Auswahl der Studien besondere Sorgfalt nötig. Die einzelnen Arbeitsschritte bis zur Veröffentlichung umfassen mehrere – meist sehr aufwändige – Schritte:

    1. Ausgangsfrage: Zu Beginn muss festgelegt werden, auf welche Leitfragen die Metastudie eine Antwort geben soll. Die Definition folgt anhand des PICO-Schemas: Population (Patientengruppe), Intervention (zu prüfendes Verfahren), Control (Vergleichsgruppe), Outcome (Zielgröße). Außerdem müssen in diesem Schritt die Kriterien für die Studienauswahl definiert werden, beispielsweise nur randomisierte klinische Studien (RCT).
    2. Recherche: Die Suche erfolgt meist in internationalen online Datenbanken. Es kann sein, dass zudem Autoren kontaktiert werden, um zusätzliche, nicht publizierte Informationen zu erhalten. Hierzu stehen Ihnen bei Novustat Experten zur Verfügung, die muttersprachlich u.a. englisch, spanisch, chinesisch, arabisch, russisch, polnisch sprechen. Es wird eine möglichst erschöpfende Literaturrecherche durchgeführt und nach objektiven Kriterien diejenigen Primärstudien ausgewählt, welche dazu geeignet sind, die Frage der Metaanalyse zu beantworten.
    3. Auswahl: Eine kritische Überprüfung jeder Publikation hinsichtlich der definierten Einschlusskriterien erfolgt im dritten Schritt. Andernfalls muss die Studie ausgeschlossen werden. Die Auswahl beginnend von der Literaturrecherche bis zur endgültigen Auswahl der Veröffentlichungen wird in Form eines Flowcharts nachvollziehbar dokumentiert.
    4. Bewertung: Anschliessend erfolgt die statistische Gegenüberstellung der in den Primärpublikationen berichteten Ergebnissen. Dabei werden die Einzelergebnisse der initialen Fragestellungen mit statistischen Methoden zusammengefasst und beurteilt.
    5. Gültigkeitsanalyse: Die Gültigkeit und statistische Signifikanz der Ergebnisse wird untersucht und bewertet. Dazu gehört auch eine Heterogenitätsanalyse: Durch einen Signifikanztest werden die Effektgrößen der Primärstudien auf Homogenität geprüft.
    6. Berichterstellung: Das Vorgehen mit genauer Beschreibung der Recherchemethoden sowie der Ergebnis der Meta-Analyse wird als Studienbericht zusammengefasst. Das durchgeführte Vorgehen wird hierbei nachvollziehbar schriftlich dargestellt, z.B. die verwendeten Auswahlkriterien für die Primärstudien sowie eine tabellarische Übersicht über die einzelnen Primärstudien.
    7. Aktualisierung: Jede Meta-Analyse wird in regelmässigen Abständen überarbeitet, um neue Ergebnisse zu integrieren.
    Funnel Plot zur Beurteilung des Bias (Verzerrung) in einer Metaanalyse

    Was ist eine Metaanalyse und wie geht Novustat vor

    Wir bei Novustat sind spezialisiert auf eine anwendungsorientierte Auswertung von Metaanalysen, also die unter Punkt 3, 4 und 5 genannten Schritte einer Meta-Analyse. In der Regel findet die Publikationsauswahl nach festgelegten Kriterien kundenseitig statt. Bei medizinischen Fragestellungen kann die Literaturrecherche sowie der Bezug der relevanten Publikationen im Volltext in Zusammenarbeit mit unserem Partnerunternehmen medXteam erfolgen.

    Anschliessend startet die Literaturdurchsicht nach festgelegten Kriterien. Bei medizinischen Meta-Analysen arbeiten wir nach den international etablierten Vorgaben des Cochrane Instituts. Hierzu erstellen wir tabellarische Übersichten.

    Die Biasbeurteilung ist ein wichtiger Punkt bei Meta-Analysen um Verzerrungen zu erkennen und die Ergebnisse diesbezüglich interpretieren zu können. Dabei können einerseits die Beurteilungen anhand der Cochrane-Kriterien erfolgen, aber auch Funnel plots eignen sich zur graphischen Veranschaulichung von Studien mit auffällig großen bzw. kleinen Effekten im Relation zur Streuung.

    Die Zielgrößen werden anschließend separat für jede Studie erfasst und als Datensatz abgespeichert. Mit Hilfe dieser Übersichten erstellen wir in der anschliessenden Analyse gepoolte Schätzer über alle Studien hinweg. Dabei werden Random Effect bzw. Fixed Effekt Models verwendet. Zudem können wir so die Heterogenität der Studien beurteilen. Als Heterogenitätsmasse werden dabei beispielsweise Q nach Cochran oder I2 nach Higgins/Thompson herangezogen.

    Selbstverständlich erhalten Sie bei Novustat alle Dateien Ihrer Metaanalyse bei Auftragsabschluss vollständig mit einer ausführlichen Erläuterung übermittelt, sodass Sie jederzeit auch in Eigenregie weitere Auswertungen durchführen können.

    Wir beraten Sie aber auch gerne bei Ihrer selbst durchgeführten Metaanalyse und helfen Ihnen Schritt für Schritt in einem Coaching weiter. Oder wir prüfen im Nachhinein die Korrektheit Ihrer Ergebnisse und deren Entstehungsweg.

    Sollten Sie Unterstützung bei eIhrer Meta-Analyse benötigen, helfen unsere Statistiker Ihnen gerne weiter. Nutzen Sie einfach unser Kontaktformular für eine kostenlose Beratung & ein unverbindliches Angebot – oder rufen Sie uns an.

    Unterschiedliche Masszahlen

    Studienergebnisse von Primärstudien mit vergleichbaren Verfahren werden im Rahmen einer Metaanalyse quantitativ zusammengefasst und stellen somit die Grundlage evidenzbasierter Entscheidungen dar. Die statistischen Verfahren unterscheiden sich nach der Art des Endpunktes:

    • Stetiger Endpunkt: Mittlere Differenz, Cohen’s d, Hedges’ g
    • Dichotomer Endpunkt: Odds ratio oder relatives Risiko
    • Genauigkeit eines diagnostischen Tests: Sensitivität und Spezifität

    Herausforderungen bei der Metaanalyse

    Eine Metastudie verwendet Daten, die für einen ganz anderen Zweck erhoben wurden. Darum trifft sie auf einige spezifische methodische Herausforderungen.

    • Datenqualität: Die Untersuchungen, aus denen die Metaanalyse ihre Daten bezieht, sind von unterschiedlicher Qualität. Darum muss das Vorgehen jeder dieser Studien betrachtet und bewertet werden. Man sollte Ausschlusskriterien definieren, anhand derer Studien ausgewählt werden, die einbezogen werden oder ausgeschlossen. Man kann sich z.B. nur auf veröffentlichte Publikationen beschränken oder solche, die eine bestimmte wissenschaftliche Vorgehensweise angewendet haben oder Effektstärken und Streumaße für ihre Daten angegeben haben. Eventuell möchte man auch die Studien nach ihrer Qualität kodieren und den Einfluss der guten oder zweifelhafteren Studien getrennt untersuchen.
    • Publication Bias:Es werden vor allem solche Studien veröffentlicht, die eine Hypothese bestätigen und seltener solche, die eine Hypothese widerlegen, eher solche mit statistisch signifikanten Ergebnissen als solche ohne. Darum kann die Einbeziehung sogenannter grauer, also unveröffentlichter Studienberichte und von Doktorarbeiten wissenschaftlich Sinn machen.
    • Unterschiedliche Populationen: Die Daten aus unterschiedlichen Populationen sind nicht vergleichbar, sondern ergänzen einander. Hat beispielsweise die eine Studie vor allem junge Menschen untersucht und die andere ältere, dann können sie zu einer einzigen Stichprobe zusammengefasst werden.
    • Abhängige Messungen: Gehen aus einer Studie mehrere Variablen in die Metaanalyse ein, dann erhält diese ein höheres Gewicht als eine Studie, aus der nur eine einzige Größe einbezogen wird, und außerdem sind die Variablen aus derselben Studie abhängig voneinander, da sie zur selben Stichprobe gehören. Dies vermeidet man, indem man in der Metaanalyse aus jeder Studie nur ein einziges Ergebnis einbezieht.
    • Unterschiedliche Variablen: Wurden die Daten in den Studien jeweils mit verschiedenen Verfahren erhoben (z.B. Selbsteinschätzung versus Psychotest), dann dürfen sie nicht zu einem einzigen Datensatz zusammengefasst werden. Die verschiedenen Variablen müssen getrennt bleiben und separat ausgewertet werden.
    Metaanalyse systematisches Review Forest Plot Sensitivität Diagnostischer Test
    Forest Plot einer Metaanalyse zum Vergleich der Sensitivität eines diagnostischen Tests

    Empfohlene Software

    Wir arbeiten für die Erstellung von Metaanalysen mit Review Manager (RevMan) oder R. Beide Programme sind kostenfrei für wissenschaftliche Zwecke erhältlich und bieten einen großen Leistungsumfang. Dabei ist bei RevMan eine benutzerfreundliche Oberfläche zu finden, so dass keine Programmierkenntnisse erforderlich sind. Allerdings ist der Bedienungsumfang auch auf die Vorgesehenen Funktionen beschränkt. So müssen beispielsweise auch bei RevMan einige Berechnungen für SROC Kurven mit R oder Stata durchgeführt werden und die Berechnungen dann wieder eingelesen werden. R ist ein vielseitiges und sehr flexibles Programm, das aller Berechnungen einer Meta-Analyse vollumfänglich zur Verfügung stellt. Graphiken werden hochauflösend und flexibel in der Beschriftung und Formatierung erstellt. Die Datenerfassung selbst können wir extern in einer Tabellenkalkulation vornehmen und dann in R importieren.

    In jedem Fall übergeben wir Ihnen alle Analysen unabhängig vom verwendeten Programme verständlich erläutert. Sie benötigen hierfür keine Programmierkenntnisse.

    Der Weg zur Beauftragung

    1. Zunächst senden Sie uns eine Anfrage. Dabei schildern Sie kurz Ihr Projekt, ihre Fragestellung und erläutern, wie wir Sie unterstützen können. Gerne können Sie uns auch schon einen Datenausschnitt zusenden.
    2. Anschliessend erstellen wir Ihnen ein unverbindliches Angebot.
    3. Nehmen Sie das Angebot an, senden wir ihnen die Rechnung zu mit der Bitte um Überweisung. Wir stellen Ihnen den passenden Statistiker für Ihre Problemstellung zur Seite.
    4. Der Statistiker meldet sich nach kurzer Einarbeitungszeit bei Ihnen zur Terminvereinbarung für das Initialgespräch. Die Auftragsbearbeitung startet…

    Nutzen Sie einfach unser Kontaktformular für eine kostenlose Beratung & ein unverbindliches Angebot – oder rufen Sie uns an.