Evidenz verstehen

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Von Senior*innen mit Mangelernährung im Krankenhaus, einer Netzwerk-Metaanalyse mit Primärdaten und Spätschichten am Schreibtisch: Cochrane-Autorin Eva Kiesswetter im Gespräch über ihren neuen Review

Individuelle Patient*innendaten zu verwenden, gilt methodisch als besonders sauber, bedeutet aber auch einen enormen Aufwand: Dr. Eva Kiesswetter, Ernährungswissenschaftlerin am Institut für Evidenz in der Medizin am Universitätsklinikum Freiburg, hat genau das in der Netzwerk-Metaanalyse ihres neuen Cochrane Review getan […]

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Wissenschaftlerin vor einer Maschine, die Studien einsaugt und daraus fertige Reviews bäckt. KI-generiert

Künstliche Intelligenz als Back-Automat für Reviews

Systematische Reviews bündeln Studien zu einer bestimmten Fragestellung und unterstützen damit Gesundheitsentscheidungen. Künstliche Intelligenz (KI) kann einzelne Arbeitsschritte beschleunigen. Von einem fertigen Review-Backautomaten sind wir jedoch noch weit entfernt. Damit die Ergebnisse verlässlich bleiben, sind Transparenz und klare Kontrollen notwendig.

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Eine mystisch aussehende Frau sitzt vor einem roten Vorhang und liest Tarotkarten auf denen P-Werte abgebildet sind

Einmaleins der Statistik: Prädiktionsintervall oder I² – was beschreibt Heterogenität besser ?

Unter „statistischer Heterogenität“ oder einfach „Heterogenität“ versteht man in Metaanalysen die Unterschiedlichkeit der Behandlungseffekte zwischen den eingeschlossenen Studien. Es ist wichtig, die Heterogenität in einer Metaanalyse einzuschätzen. Viele Autor*innen geben hierfür den Parameter I² an. Hier erklären wir, warum das

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