Wissenschaft

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ORIGINALARBEITEN
Ausgabe: 04/2011 - D. Nolte, K. Hinrichs, S. Lange
Die autogene Zahntransplantation: ein aktueller evidenzbasierter systematischer Review*

Einführung: Die autogene Zahntransplantation stellt eine in der Zahnmedizin bekannte Methode für den Zahnerhalt/Zahnersatz dar, insbesondere im jugendlichen Gebiss. Der letzte aktuelle Review zu dem Thema stammt aus dem Jahre 1970 von Natiella et al. [100] und lieferte bereits damals eine mittlere Zehn-Jahres-Überlebensrate von 70%. Durch die Verbesserung der antibiotischen Therapie, aber auch der chirurgischen Technik ist mit einer weiteren Verbesserung der Überlebensraten zu rechnen, die in der vorliegenden Arbeit evidenzbasiert bestimmt werden sollte.

Ziel: In dem vorliegenden systematischen Review wurden vornehmlich die folgenden Fragestellungen untersucht: 1. Wie groß ist die Zehn-Jahres-Überlebensrate der autogenen Zahntransplantation heute? 2. Ist diese Methode beschränkt auf jugendliche Patienten (mit noch nicht abgeschlossenem Wurzelwachstum) oder ist die Methode auch beim erwachsenen Patienten (mit abgeschlossenem Wurzelwachstum) erfolgreich anzuwenden? Wenn ja, mit welchen Überlebensraten ist beim erwachsenen Patienten zu rechnen? 3. Ist eine Wurzelbehandlung der transplantierten Zähne eine conditio sine qua non oder kann darauf auch verzichtet werden?

Methode: Im Rahmen eines systematischen Reviews wurden sämtliche von 1955 bis einschließlich 2003 wissenschaftlich publizierten Daten in deutscher, englischer und französischer Sprache erfasst. Insgesamt gingen 6064 Zähne in die Auswertung ein. „Erfolg“ wurde dabei definiert als Anteil „überlebender“ Zähne an der Gesamtheit aller transplantierten Zähne und wird daher im Folgenden mit dem Begriff „Überlebens“-Rate versehen.

Ergebnisse: Die Zehn-Jahres-„Überlebens“-Rate der autogenen Zahntransplantation für die neueren Studien (1986 bis 2003) beträgt im Mittel 83,9%, die mittleren Überlebensraten für alle Studien (1955 bis 2003) im Mittel 75,6%. In den neueren Studien haben Zähne mit nicht abgeschlossenem Wurzelwachstum eine (nur) um 7,6% bessere Prognose (87,2%) als Zähne mit abgeschlossener Wurzelentwicklung (79,6%). Jugendliche Zähne mit offenem Apex bedürfen keiner Wurzelfüllung. Bei Zähnen mit abgeschlossenem Wurzelwachstum ergeben sich annähernd die gleichen Überlebensraten, ob die Zähne mit oder ohne Wurzelfüllung behandelt worden sind. Für den Fall einer Wurzelfüllung ergeben sich die besten Erfolge für die elektive postoperative Wurzelfüllung sowie die Wurzelfüllung bei klinischer Symptomatik, die schlechtesten Erfolge für die intraoperative Wurzelfüllung.

Schlussfolgerung: Die autogene Zahntransplantation hat seit den 70er Jahren eine weitere Verbesserung der mittleren Zehnjahres-Überlebensraten von 70% auf 84% erzielt. Die Überlebensrate von ausgewachsenen Zähnen ist so gut, dass die Methode auch für Patienten mit abgeschlossenem Wurzelwachstum empfohlen werden kann. Diese Aussage kann jedoch unter dem Aspekt eines niedrigen Evidenzgrades (lediglich Fallserien) nur als „schwache Empfehlung“ verstanden werden. Eine direkt vergleichende, möglichst randomisierte Studie zum Vergleich der autogenen Zahntransplantation mit der Zahnimplantation unter Berücksichtigung auch funktioneller Aspekte sowie von Aspekten der Lebensqualität scheint dringend geboten.

(Dtsch Zahnärztl Z 2011, 66: 279–294)

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STATISTIK
Ausgabe: 02/2011 M. Blettner - J.B. du Prel - B. Röhrig - A. Spriestersbach - A. Gerhold-Ay
Deskriptive Statistik: Angabe statistischer Maßzahlen und ihre Darstellung in Tabellen und Grafiken – Teil 7 der Serie zur Bewertung wissenschaftlicher Publikationen

Hintergrund: Die deskriptive Statistik ist ein wesentlicher Teil der biometrischen Analyse und Voraussetzung für das Verständnis weiterführender oder schließender Auswertung. An einer guten Darstellung der Daten lässt sich oft schon erkennen, ob der Autor die Daten richtig und fachgemäß erfasst und ausgewertet hat.

Methoden: Medizinisch-statistische Variablen können metrische (stetige, quantitative) oder kategoriale (nominale, ordinale) Ausprägungen haben. Dafür werden einfache Beispiele genannt. Grundsätzliche Verfahren der statistischen Beschreibung erhobener Daten werden exemplarisch vorgestellt.

Ergebnisse: Ein Studienziel muss immer klar definiert sein. Durch Bestimmung der Zielgröße oder des klinischen Endpunktes ist das Skalenniveau der erforderlichen Variablen damit bereits vorgegeben. Unabhängig von dieser Eigenschaft ist bei fast allen Variablen eine grafische und eine numerische Beschreibung sinnvoll. Das Skalenniveau entscheidet über adäquate Diagrammtypen und Maßzahlen. Auch für die Kombination zweier eigenständiger Variablen gibt es grafische und numerische Beschreibungsvarianten.

Schlussfolgerungen: Die Deskription gewonnener Daten ist unerlässlich. Eine gute Datenqualität vorausgesetzt, können damit bereits bedeutsame, allgemeingültige Erkenntnisse gewonnen werden. Zudem liefert sie die Ausgangsbasis für die schließende Statistik.

(Dtsch Zahnärztl Z 2011, 66: 124–129)

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Ausgabe: 03/2011 M. Blettner - J.B. du Prel - G.P. Hammer
Vermeidung verzerrter Ergebnisse in Beobachtungsstudien – Teil 8 der Serie zur Bewertung wissenschaftlicher Publikationen

Hintergrund: Viele Fragestellungen im Gesundheitsbereich lassen sich nur mit Beobachtungsstudien untersuchen. Im Gegensatz zu kontrollierten Experimenten oder gut geplanten experimentellen, randomisierten klinischen Studien bergen sie einige Fallstricke, die zu verzerrten Ergebnissen führen können. Ein Grundverständnis dieser Probleme ist zur kritischen Würdigung entsprechender Publikationen notwendig.

Methoden: Hier werden einige wichtige Probleme von Beobachtungsstudien vorgestellt und mit Beispielen illustriert. Ergänzend wird auf selektierte Literatur verwiesen.

Ergebnisse: Faktoren, die zu verzerrten Studienergebnissen führen können, lassen sich grob einteilen in: Selektionsmechanismen bei der Rekrutierung der Probanden oder ihre kultur-, alters- sowie sozialstatusabhängige Teilnahmebereitschaft, uneinheitliche Datengewinnung, Messfehler, Confounder (Störgrößen) und weitere Fehler.

Schlussfolgerungen: Beobachtungsstudien leisten wichtige Beiträge zum Erkenntnisgewinn im Gesundheitsbereich. Wesentliche methodische Probleme lassen sich durch eine gute Studienplanung vermeiden. Die Kenntnis typischer Verzerrungsmöglichkeiten in Beobachtungsstudien ist bei der kritischen Lektüre von Publikationen notwendig.

(Dtsch Zahnärztl Z 2011, 66: 212–217)

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Ausgabe: 04/2011 M. Blettner - W. Sauerbrei
Interpretation der Ergebnisse von 2×2-Tafeln – Teil 9 der Serie zur Bewertung wissenschaftlicher Publikationen

Hintergrund: Ergebnisse von epidemiologischen Studien, diagnostischen Testverfahren und Therapievergleichen werden häufig in einer 2×2-Tafel dargestellt. Die richtige Interpretation der 2×2-Tafel ist Voraussetzung für das Verständnis der Ergebnisse solcher Studien.

Methoden: Darstellung grundlegender statistischer Zusammenhänge für die Analyse nominaler Daten unter Bezugnahme von Standardwerken der Statistik.

Ergebnisse: Relatives Risiko und Odds Ratio werden als Maßzahlen für den Zusammenhang von zwei binären Größen (zum Beispiel Exposition ja/nein, Erkrankung ja/nein) definiert. Untersucht wird der Einfluss des Stichprobenumfangs auf die Breite des Konfidenzintervalls und den p-Wert sowie Verzerrungen, die durch Messfehler entstehen. Häufig wird eine Exposition in drei Stufen (keine, niedrig, hoch) gemessen. Als Erweiterung betrachten die Autoren die 2×3-Tabelle und diskutieren die Kategorisierung stetiger Größen. Bei der Entwicklung einer Erkrankung ist typischerweise mehr als ein Faktor beteiligt. Es wird erläutert, welchen Einfluss ein weiterer Faktor auf den beobachteten Zusammenhang zwischen der Exposition und der Erkrankung haben kann.

Schlussfolgerungen: Umfang der Stichprobe, Messfehler, Kategorisierung und das Vorliegen von Störgrößen beeinflussen auf vielfältige Weise die Aussagekraft einer 2×2-Tafel. Der Leser einer wissenschaftlichen Publikation sollte die Probleme bei der Interpretation einer einfachen 2×2-Tafel kennen und darauf achten, ob die Autoren diese bei der Analyse und Interpretation hinreichend berücksichtigt haben.

(Dtsch Zahnärztl Z 2011, 66: 296–303)

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Ausgabe: 05/2011 M. Blettner - G. Hommel - A. Victor - A. Elsäßer
Wie bewertet man die p-Wert-Flut? Hinweise zum Umgang mit dem multiplen Testen – Teil 10 der Serie zur Bewertung wissenschaftlicher Publikationen*

Hintergrund: Beim Lesen einer Publikation medizinischer Forschungsergebnisse trifft man zumeist auf p-Werte. In der Regel enthält eine Publikation nicht nur einen einzigen p-Wert, sondern die Autoren liefern eine ganze Flut, zumeist in Verbindung mit dem Wort „signifikant“. In diesem Artikel soll dem Leser die Problematik solcher p-Wert-Fluten erläutert und der Umgang damit aufgezeigt werden.

Methoden: Das Auftreten mehrerer p-Werte in einer Studie entsteht in der Regel durch das sogenannte „multiple Testen“. Es werden verschiedene Möglichkeiten zum korrekten Umgang mit diesem Problem vorgestellt. Der Artikel basiert auf klassischen Methoden der Statistik, wie sie in vielen Lehrbüchern dargestellt werden, und auf ausgewählter Spezialliteratur.

Ergebnisse: Generell sollte man Ergebnisse aus Publikationen mit vielen „Signifikanzen“, in denen der Autor nicht das Problem des „multiplen Testens“ durch adäquate Methoden berücksichtigt hat, vorsichtig bewerten. Forscher sollten vor Beginn ihrer Untersuchungen die Ziele klar definieren und, wenn möglich, ein einziges Hauptzielkriterium a priori definieren. Im Falle explorativer/hypothesengenerierender Studien ist darauf hinzuweisen, dass die Ergebnisse häufig zufälliger Natur sein könnten und in weiteren gezielten Studien bestätigt werden müssen.

Schlussfolgerungen: Insgesamt wird ein vorsichtiger Umgang mit dem Wort „signifikant“ und der Bewertung des Wortes empfohlen. Leser sollten Artikel im Hinblick auf das Problem des multiplen Testens kritisch bewerten. Autoren sollten die Anzahl der durchgeführten Tests angeben. Artikel sollten nach ihrer Qualität bewertet werden und nicht nach dem Auftreten des Begriffes „signifikant“.

(Dtsch Zahnärztl Z 2011, 66: 366–372)

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Ausgabe: 06/2011 M. Blettner - M. Ressing - S.J. Klug
Auswertung epidemiologischer Studien – Teil 11 der Serie zur Bewertung wissenschaftlicher Publikationen*

Hintergrund: Ein wichtiges Ziel epidemiologischer Forschung ist es, Risikofaktoren für die Entstehung von Erkrankungen zu identifizieren. Dafür werden in Abhängigkeit von der Fragestellung Kohortenstudien, Fall-Kontroll-Studien oder Querschnittstudien durchgeführt.

Methoden: Die Auswertung der verschiedenen epidemiologischen Studien wird anhand von Beispielstudien und fiktiven Daten beschrieben. Wichtige deskriptive Häufigkeitsmaße und vergleichende Maßzahlen werden eingeführt. Verschiedene Regressionsmodelle werden als Beispiele für komplexe Auswertungen vorgestellt.

Ergebnisse: Wichtige Häufigkeitsmaße in Kohortenstudien sind Inzidenz und Mortalität. Außerdem können verschiedene vergleichende Maßzahlen wie relatives Risiko (RR), Hazard Ratio (HR), standardisierte Inzidenzratio (SIR), standardisierte Mortalitätsratio (SMR) und Odds Ratio (OR) berechnet werden. Als vergleichende Maßzahl kann in Fall-Kontroll- und Querschnittstudien das OR bestimmt werden. In Querschnittstudien ist die Prävalenz das wichtigste Häufigkeitsmaß. Die Interpretation der verschiedenen Häufigkeitsmaße und vergleichenden Maßzahlen wird beschrieben.

Schlussfolgerung: Die zu berechnenden Maßzahlen und mögliche Auswertung einer epidemiologischen Studie sind von der Fragestellung, dem Studientyp und den vorhandenen Daten abhängig.

(Dtsch Zahnärztl Z 2011, 66: 456–462)

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Ausgabe: 01/2011 M. Blettner - M. Ressing - S.J. Klug
Systematische Übersichtsarbeiten und Metaanalysen – Teil 6 der Serie zur Bewertung wissenschaftlicher Publikationen

Hintergrund: Aufgrund der zunehmenden Zahl an wissenschaftlichen Publikationen ist es wichtig, einzelne Studien zu einem Thema übersichtlich zusammenzufassen und gemeinsam zu bewerten. Immer häufiger werden daher systematische Übersichtsarbeiten, Metaanalysen publizierter Daten und Metaanalysen mit Individualdaten (gepoolte Reanalysen) publiziert. Im Folgenden werden die wesentlichen Methoden solcher Übersichtsarbeiten umrissen und Stärken und Probleme dargestellt.

Methoden: Diese Arbeit basiert auf einer selektiven Literaturrecherche. Es werden die verschiedenen Arten von Übersichtsarbeiten sowie ihre Gemeinsamkeiten und Unterschiede beschrieben. Ferner werden die jeweiligen angewendeten Methoden skizziert, um eine Bewertung zu ermöglichen. Zudem wird eine Checkliste zur Beurteilung von Zusammenfassungen wissenschaftlicher Artikel zur Verfügung gestellt.

Ergebnisse: Systematische Übersichtsarbeiten können einen Überblick über den Stand der Forschung zu einem bestimmten Thema geben. Außerdem kann anhand systematischer Übersichtsarbeiten die Qualität der einzelnen Studien bewertet werden. Sie erlauben eine Beurteilung der Ergebnisse bei inkonsistenter Datenlage. Metaanalysen ermöglichen zusätzlich die Berechnung von gepoolten Effektschätzern. Anhand aktueller Anwendungsbeispiele zu einem Thema (hier: Veröffentlichungen zur Assoziation zwischen der Einnahme von oralen Kontrazeptiva und der Entstehung des Zervixkarzinoms) werden die verschiedenen Formen von Zusammenfassungen dargestellt.

Schlussfolgerung: Systematische Übersichtsarbeiten ermöglichen die Zusammenfassung und Bewertung von Forschungsergebnissen oder Therapieeffekten aus verschiedenen Einzelstudien.

(Dtsch Zahnärztl Z 2011, 66: 45–53)

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Ausgabe: 07/2011 - J.B. du Prel, B. Röhrig, G. Hommel, M. Blettner
Auswahl statistischer Testverfahren – Teil 12 der Serie zur Bewertung wissenschaftlicher Publikationen

Hintergrund: Zur Interpretation wissenschaftlicher Artikel sind oft Kenntnisse über Verfahren der schließenden Statistik notwendig. Dieser Artikel will über häufig verwendete statistische Tests und deren richtige Anwendung informieren.

Methode: Auf der Grundlage einer selektiven Literaturrecherche zur Methodik in medizinisch-wissenschaftlichen Publikationen werden die am häufigsten verwendeten statistischen Tests identifiziert. Diese und eine Auswahl anderer Standardverfahren der schließenden Statistik werden präsentiert.

Ergebnisse/Schlussfolgerung: Leserinnen und Leser, denen neben deskriptiven Verfahren zusätzlich Pearson’s Chi-Quadrat- beziehungsweise der exakte Test nach Fisher sowie der t-Test vertraut sind, können einen großen Teil der wissenschaftlichen Publikationen interpretieren, die im Bereich Humanmedizin veröffentlicht werden. Anhand häufig verwendeter Testformen werden Auswahlkriterien für statistische Tests vermittelt. Algorithmen und eine Tabelle sollen die Entscheidung für einen angemessenen statistischen Test erleichtern.

(Dtsch Zahnärztl Z 2011, 66: 510–516)

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Ausgabe: 08/2011 M. Blettner - R. Kwiecien - D. Wachtlin - J.B. du Prel - B. Röhrig
Fallzahlplanung in klinischen Studien – Teil 13 der Serie zur Bewertung wissenschaftlicher Publikationen*

Hintergrund: Dieser Artikel beschreibt Ziel, Notwendigkeit und Methodik der Fallzahlplanung in klinischen Studien. Weder zu kleine noch zu große Fallzahlen sind klinisch, methodisch oder ethisch zu rechtfertigen. Die an klinischen Studien beteiligten Mediziner wirken direkt an der Fallzahlplanung mit, da ihre Expertise sowie die Kenntnis der Literatur hierbei unerlässlich sind.

Methode: Anhand einer Auswahl selektiv recherchierter internationaler wissenschaftlicher Artikel und eigener Expertise wird das Vorgehen bei der Fallzahlplanung erläutert.

Ergebnisse: An einem fiktiven Beispiel, in dem unter Verwendung eines t-Tests zwei blutdrucksenkende Medikamente A und B miteinander verglichen werden, wird die Fallzahlplanung dargestellt und beispielhaft berechnet. Anschließend wird ein allgemeines Prinzip zur Fallzahlplanung beschrieben, das grundlegend auch auf andere statistische Tests anwendbar ist. Exemplarisch wird für verschiedene Fälle aufgelistet, welche medizinischen Fachkenntnisse und Annahmen bei der Fallzahlplanung benötigt werden. Diese hängen in der Regel vom statistischen Test ab.

Schlussfolgerung: Jede klinische Studie erfordert eine rationale Begründung für die geplante Stichprobengröße. Eine Fallzahlplanung hat das Ziel, die optimale Probanden- beziehungsweise Patientenzahl für eine klinische Studie zu ermitteln. Geplante Fallzahlen sollten in Zusammenarbeit mit erfahrenen Biometrikern und Medizinern erarbeitet werden. Das medizinische Fachwissen ist aber für die Fallzahlplanung essenziell.

(Dtsch Zahnärztl Z 2011, 66: 590–595)

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Ausgabe: 09/2011 M. Blettner - G. Hommel - A. Schneider
Lineare Regressionsanalyse – Teil 14 der Serie zur Bewertung wissenschaftlicher Publikationen*

Hintergrund: Die Regressionsanalyse ist eine wichtige statistische Methode zur Auswertung medizinischer Daten. Sie ermöglicht es, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren zu analysieren und aufzudecken. Des Weiteren können prognostisch wichtige Risikofaktoren identifiziert werden, die die Bildung von Risikoscores für die Erstellung von individuellen Prognosen ermöglichen.

Methoden: Die Arbeit basiert auf ausgewählten Lehrbüchern der Statistik, einer selektiven Literaturauswahl und der eigenen Expertise.

Ergebnisse: Nach einer kurzen Darstellung des univariablen und multivariablen Regressionsmodells wird anhand von Beispielen erklärt, was vor der Durchführung einer Regression zu beachten ist und wie die Ergebnisse interpretiert werden können. Der Leser soll in die Lage versetzt werden, zu beurteilen, ob Methoden korrekt angewandt wurden und wie die Resultate zu bewerten sind.

Schlussfolgerung: Die Durchführung und Interpretation einer linearen Regressionsanalyse beinhaltet zahlreiche Fallstricke, auf die hier ausführlich eingegangen wird. Darüber hinaus werden dem Leser häufige Fehler bei der Interpretation mittels Beispielen aus der Praxis verdeutlicht. Zusätzlich werden sowohl die Möglichkeiten als auch die Grenzen der linearen Regressionsanalyse aufgezeigt.

(Dtsch Zahnärztl Z 2011, 66: 660–666)

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