Klinische Studien lesen und verstehen

Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses gut verständliche Lehrbuch vermittelt in der 3., aktualisierten Auflage die Grundlagen dafür. Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leserinnen und Leser lernen an Beispielen der Medizin, Sozialwissenschaften oder Psychologie, Studienergebnisse zu beurteilen und zu verstehen. Zentral sind das Schlüsselthema Signifikanz und die damit verbundenen Begriffe (z. B. Alpha-Fehler, Power-Analyse, Signifikanzniveau, p-Wert). Zudem werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mithilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten praktische Hilfen bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.

Aus: Spektrum der Wissenschaft Januar 2014 Steve Ayan
[] das Einmaleins der klinischen Forschung erläutert dieser Band in kompakter Form. Er gibt Studenten, interessierten Ärzten, Psychologen und Patienten das nötige Wissen an die Hand, um sich im Studiendschungel zurechtzufinden. Das Buch erläutert Grundlagen der Statistik und Epidemiologie und liefert zudem eine Checkliste für die Bewertung von Studien []

Aus: Kardiotechnik 2/2014 Bücherjournal Johannes Gehron
[] Damit wir Risk Ratios, Signifikanzen und Vertrauensintervalle kritisch überprüfen und verstehen können, sind manchmal plakative Hilfestellungen und regelmäßige Übungen notwendig, die über Pflichtstunden und Prüfungswissen hinausgehen. Dazu als Hilfe ein aus der Praxis entstandenes Buch der UTB-Reihe Schlüsselkompetenzen [] Das Buch ersetzt keineswegs ein statistisches Lehrbuch, das die mathematischen Grundlagen von Testverfahren ausführlich behandelt. Es vermittelt aber durch die Konzentration auf absolut praktische Belange wertvolle Hilfen für das Verständnis von Studien Inhalte, die in klassischen Lehrbüchern oft fehlen.

Aus: ekz-infodienst Emskötter KW 05/2014
Klinische Studien für Studierende und Angehörige aus Gesundheitsberufen, Psychologie und sozialer Arbeit verständlich zu machen, ist das Anliegen von Michael Benesch und Elisabeth Raab-Steiner, [...] Erläutert werden die Grundlagen statistischer Tests, Schlüsselbegriffe wie Signifikanz, Relevanz, Konfidenz, Nullhypothese und Alternativhypothese, Risiko-Maßzahlen etc. erklärt. Mit Übungsbeispielen, Lernzielen, Fragen und Musterlösungen eine gut verständliche Einführung in die Medizinstatistik. Mit nützlichen Checklisten und Kriterien zur Studienbeurteilung und einer Anleitung, um sich selbst eine solche Checkliste zu erstellen.

Aus: ekz-Informationsdienst Emskötter 3.9.2018
[] Didaktisch gut aufbereitet, werden die Grundlagen zum Verständnis klinischer Studien insbesondere für Studierende erklärt. In dieser Ausgabe wurden typische Fragen aus dem Studium einbezogen, z.B. zur Unterscheidung von Standardabweichung und Standardfehlern des Mittelwerts. Mit Checklisten für die praktische Beurteilung von Publikationen in der Medizinstatistik, Lernzielen, Fragen und Musterlösungen. []

Autorentext
Prof. Elisabeth Steiner ist Dipl. Sozialarbeiterin und Psychologin an der FH Campus Wien.

Zusammenfassung

Aus: Spektrum der Wissenschaft Januar 2014 - Steve Ayan
[...] das Einmaleins der klinischen Forschung erläutert dieser Band in kompakter Form. Er gibt Studenten, interessierten Ärzten, Psychologen und Patienten das nötige Wissen an die Hand, um sich im Studiendschungel zurechtzufinden. Das Buch erläutert Grundlagen der Statistik und Epidemiologie und liefert zudem eine Checkliste für die Bewertung von Studien [...]

Aus: Kardiotechnik 2/2014 - Bücherjournal - Johannes Gehron
[...] Damit wir Risk Ratios, Signifikanzen und Vertrauensintervalle kritisch überprüfen und verstehen können, sind manchmal plakative Hilfestellungen und regelmäßige Übungen notwendig, die über Pflichtstunden und Prüfungswissen hinausgehen. Dazu als Hilfe ein aus der Praxis entstandenes Buch der UTB-Reihe Schlüsselkompetenzen [...] Das Buch ersetzt keineswegs ein statistisches Lehrbuch, das die mathematischen Grundlagen von Testverfahren ausführlich behandelt. Es vermittelt aber durch die Konzentration auf absolut praktische Belange wertvolle Hilfen für das Verständnis von Studien - Inhalte, die in klassischen Lehrbüchern oft fehlen.

Aus: ekz-infodienst - Emskötter - KW 05/2014
Klinische Studien für Studierende und Angehörige aus Gesundheitsberufen, Psychologie und sozialer Arbeit verständlich zu machen, ist das Anliegen von Michael Benesch und Elisabeth Raab-Steiner, [...] Erläutert werden die Grundlagen statistischer Tests, Schlüsselbegriffe wie Signifikanz, Relevanz, Konfidenz, Nullhypothese und Alternativhypothese, Risiko-Maßzahlen etc. erklärt. Mit Übungsbeispielen, Lernzielen, Fragen und Musterlösungen eine gut verständliche Einführung in die Medizinstatistik. Mit nützlichen Checklisten und Kriterien zur Studienbeurteilung und einer Anleitung, um sich selbst eine solche Checkliste zu erstellen.

Aus: ekz-Informationsdienst - Emskötter - 3.9.2018
[...] Didaktisch gut aufbereitet, werden die Grundlagen zum Verständnis klinischer Studien insbesondere für Studierende erklärt. In dieser Ausgabe wurden typische Fragen aus dem Studium einbezogen, z.B. zur Unterscheidung von Standardabweichung und Standardfehlern des Mittelwerts. Mit Checklisten für die praktische Beurteilung von Publikationen in der Medizinstatistik, Lernzielen, Fragen und Musterlösungen. [...]

Inhalt
Vorwort 5 Vorwort zur 2. Auflage 7 Vorwort zur 3. Auflage 7 1 Grundlagen statistischer Tests 11 1.1 Stichprobe und Grundgesamtheit 11 1.2 Signifikanz (p-Wert) 21 1.3 Die Nullhypothese und die Alternativhypothese 27 1.4 Fehler erster Art und Fehler zweiter Art 32 1.5 Das Signifikanzniveau 49 1.6 Ein- und zweiseitige Forschungshypothesen 52 1.7 Signifikanz und Relevanz, Power (Macht) und Fallzahlschätzung 56 1.8 Konfidenzintervalle 64 1.9 Standardabweichung versus Standardfehler 68 2 Medizinstatistische Kennzahlen aus der Epidemiologie 71 2.1 Inzidenz und Prävalenz 71 2.2 Maßzahlen für das Risiko 81 2.2.1 Odds Ratio (OR) 81 2.2.2 Relatives Risiko (RR; relative risk) 89 2.2.3 Absolute und relative Risikoreduktion (ARR, RRR) 97 2.2.4 Number needed to treat (NNT; Anzahl der notwendigenBehandlungen) und number needed to harm 102 2.2.5 Goldstandard und diagnostische Tests 104 2.2.6 Sensitivität und Spezifität 106 2.2.7 ROC Receiver Operator Characteristics Curve und ROC-Analysen 116 3 Die Beurteilung der Qualität von Studien 122 3.1 Hierarchie der Evidenz: Studiendesigns 124 3.2 Kriterien zur Studienbeurteilung/Checklisten 131 3.3 Eine Checkliste zur Studienbeurteilung selbst erstellen 154 Literaturverzeichnis 158 Zum Autor/Zur Autorin 161 Stichwortverzeichnis 163