![Eine Tafel auf der mit Kreide geschrieben steht: Kleines 1x1 der Studientypen](/sites/cochrane.de/files/styles/grid_image_200/public/uploads/images/image/kopie-von-www-serientitelbild-1-.png?itok=ZuC036Fi)
Warum gilt die randomisiert kontrollierte Studie als „Königin der Studien“? Was genau sind die Vor-und Nachteile der prospektiven Beobachtungsstudie oder der retrospektiven Fall-Kontroll-Studie? Kurze Antworten gibt es in unserer neuen Serie „Kleines 1x1 der Studientypen“ auf Wissen Was Wirkt.
In der Welt der Forschung rund um medizinische Fragestellungen gibt es viele verschiedene Möglichkeiten, eine Studie zu planen und durchzuführen. Grundsätzlich kann man zwischen experimentellen und beobachtenden Ansätzen unterscheiden; von beiden Ansätze gibt es auch interessante Variationen.
Unsere neue Serie auf „Wissen Was Wirkt“ dient allen, die sich für Studien interessieren, als kurzweilige Informationsquelle. Wir erklären kurz und prägnant, warum es verschiedene Studientypen braucht, in welchen Fällen sie jeweils anwendbar sind und auch wo ihre Schwachstellen und möglichen Fehlerquellen liegen.
Unser erster, aktuell veröffentlichter Beitrag beschäftigt sich mit der oft als „Goldstandard“ zitierten, klassischen randomisierten kontrollierten Studie, kurz RCT. In den nächsten beiden Beiträgen werden wir RCT-Spielformen vorstellen. Weiter geht es dann mit verschiedenen Arten von Beobachtungsstudien.
Übrigens: Dies ist nicht unser erstes kleines Einmaleins. In unserer beliebten ersten Methodenserie geht es um das 1x1 der Statistik. Auch dort haben wir auf hoffentlich unterhaltsame Weise grundlegende Begriffe der Statistik beschrieben. Dort erfahren Sie zum Beispiel, was uns der p-Wert verrät (und was nicht) und wo der Unterschied zwischen Chance und Risiko liegt. Und natürlich was ein Forest Plot ist, nämlich ein wunderschönes grafisches “Waldstück“, das in fast allen Cochrane Reviews und auch auf unserem Logo auftaucht.
Zu unseren Blogbeiträgen auf Wissen Was Wirkt:
Die randomisiert kontrollierte Studie
Was uns der p-Wert verrät (und was nicht)
Vertrauen ist gut, Konfidenzintervalle sind besser