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Orthopädie 1. November 2006

Statistische Methoden zur Berechnung des Frakturrisikos

Das Ziel dieser Arbeit ist die Analyse von statistischen Methoden, welche zur Bewertung des Frakturrisikos bei osteoporotischen Patienten zur Anwendung kommen. Die mathematischen Relationen von verschiedenen Methoden werden erklärt. (Risk – R, Risk ratio – RR, Risk difference – RD, odds – O, odds ratio – OR, Yule's Q, Yule's Y, logistic model). Für die Interpretation von statistischen Daten ist es wichtig zu beachten: 1) Relatives Risiko und Odds ratio beschreiben lediglich eine Assoziation und keine Kausalität. 2) Relatives Risiko und Odds ratio beziehen sich auf eine Population aber nicht auf einen individuellen Patienten. 3) Studien mit geringerer Fallzahl finden mit höherer Wahrscheinlichkeit eine zufällige Verbindung zwischen dem Risikofaktor und dem Outcome (Fraktur) als Studien mit größerer Fallzahl. 4) Wenn die Inzidenz eines "Outcome of interest" in der Studienpopulation niedrig ist (<10 %), und die OR nahe beim RR liegt, wird je häufiger der Outcome auftritt, die OR das RR überschätzen, wenn sie größer als 1 ist (bzw. unterschätzen, wenn sie kleiner als 1 ist). Anspruchsvolle statistische Pakete, welche viele der statistischen Tests berechnen können, sind verfügbar. Das Problem ist jedoch, dass der Forscher wissen muss welcher der richtige Test ist. Die falsche Wahl der statistischen Analyse, die falsche Interpretation der Risk ratio oder der Odds ratio und die Überbewertung eines Risikofaktors kann zu unbeabsichtigten Fehlbewertungen bei der ökonomischen Analyse von potentiellen Interventionen bei Osteoporose führen. Dieser Artikel könnte einen Beitrag für Forscher sein, die sich mit der Bewertung des Frakturrisikos beschäftigen.

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