{"id":8108,"date":"2020-07-27T15:00:37","date_gmt":"2020-07-27T15:00:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?p=8108"},"modified":"2020-07-30T16:02:57","modified_gmt":"2020-07-30T16:02:57","slug":"how-to-design-impactful-health-outcomes-research-for-analysis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/how-to-design-impactful-health-outcomes-research-for-analysis\/","title":{"rendered":"Wie man aussagekr\u00e4ftige Studien zur Ergebnisforschung f\u00fcr die Analyse konzipiert"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Das Inhaltsverzeichnis<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f3a11f248e0\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f3a11f248e0\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/how-to-design-impactful-health-outcomes-research-for-analysis\/#Why_even_do_outcomes_research\" title=\"Warum \u00fcberhaupt Ergebnisforschung betreiben?\">Warum \u00fcberhaupt Ergebnisforschung betreiben?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/how-to-design-impactful-health-outcomes-research-for-analysis\/#How_to_think_about_outcomes_research_like_a_statistician\" title=\"Wie ein Statistiker \u00fcber Ergebnisforschung nachdenken kann\">Wie ein Statistiker \u00fcber Ergebnisforschung nachdenken kann<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/how-to-design-impactful-health-outcomes-research-for-analysis\/#Types_of_outcomes\" title=\"Arten von Resultaten\">Arten von Resultaten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/how-to-design-impactful-health-outcomes-research-for-analysis\/#Who_cares\" title=\"Wen interessiert das?\">Wen interessiert das?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/how-to-design-impactful-health-outcomes-research-for-analysis\/#Widely_used_categories_of_outcomes\" title=\"Weit verbreitete Kategorien von Resultaten\">Weit verbreitete Kategorien von Resultaten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/how-to-design-impactful-health-outcomes-research-for-analysis\/#Data_types\" title=\"Datenarten\">Datenarten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/how-to-design-impactful-health-outcomes-research-for-analysis\/#Numerical_data\" title=\"Numerische Daten\">Numerische Daten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/how-to-design-impactful-health-outcomes-research-for-analysis\/#Categorical_data\" title=\"Kategorische Daten\">Kategorische Daten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/how-to-design-impactful-health-outcomes-research-for-analysis\/#Bonus_tip_Why_hiring_a_statistician_could_save_your_study\" title=\"Bonustipp: Warum die Beauftragung eines Statistikers Ihre Studie retten kann\">Bonustipp: Warum die Beauftragung eines Statistikers Ihre Studie retten kann<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/how-to-design-impactful-health-outcomes-research-for-analysis\/#Conclusion\" title=\"Schlussfolgerung\">Schlussfolgerung<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/jacob-vanhouten\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=OutcomesResearch\">Jacob VanHouten<\/a>Klinischer Datenanalyst und <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/biostatistics\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=OutcomesResearch\">Biostatistik-Berater<\/a> at Kolabtree, provides top tips on how to design impactful health outcomes <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Forschung<\/a> for analysis.\u00a0<\/em><\/p>\n<p>Wenn Sie im medizinischen Bereich t\u00e4tig sind und in den letzten zwei Jahrzehnten \u00fcber Forschung gelesen, sie durchgef\u00fchrt oder auch nur dar\u00fcber nachgedacht haben, sind Sie wahrscheinlich mit dem Konzept der Ergebnisforschung vertraut. Kurz gesagt ist die Outcome-Forschung ein Bereich, in dem der Untersuchungsgegenstand ein definierbares gesundheitliches Ergebnis ist, f\u00fcr das ich sp\u00e4ter Beispiele anf\u00fchren werde, und in dem gemessen wird, welche Auswirkungen verschiedene Teile des gesamten Arbeitsablaufs auf dieses Ergebnis haben. Da es bei solchen Studien darum geht, herauszufinden, welche Faktoren die interessierenden Ergebnisse beeinflussen, sind viele verschiedene experimentelle und beobachtende Studiendesigns f\u00fcr diese Aufgabe gut geeignet, darunter auch klassische epidemiologische Studien wie:<\/p>\n<ul>\n<li>randomisierte kontrollierte Studien,<\/li>\n<li>Querschnittsstudien,<\/li>\n<li>Kohortenstudien,<\/li>\n<li>systematische \u00dcberpr\u00fcfungen\/Meta-Analysen, oder<\/li>\n<li>Forschungsmethoden zur Qualit\u00e4tsverbesserung.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_even_do_outcomes_research\"><\/span><strong>Warum \u00fcberhaupt Ergebnisforschung betreiben?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Es gibt viele, viele Gr\u00fcnde, Ergebnisforschung zu betreiben, und sie alle aufzuz\u00e4hlen, w\u00fcrde den Rahmen dieses Beitrags bei weitem sprengen. Kurz gesagt, geht es bei der Ergebnisforschung im Bereich der Biomedizin in erster Linie um die Verbesserung der Leistung einer bestimmten Aufgabe in diesem Bereich. Wie der ber\u00fchmte Unternehmensberater Peter Drucker sagte: \"Man kann nicht managen, was man nicht messen kann\". Mit anderen Worten: Man kann die Nadel zur Verbesserung nicht bewegen, ohne zu wissen, wo sie \u00fcberhaupt hinzeigt. Au\u00dferdem kann eine solche Messung zu folgenden Ergebnissen f\u00fchren<\/p>\n<ul>\n<li>Qualit\u00e4tsverbesserung,<\/li>\n<li>geringere Kosten im Gesundheitswesen,<\/li>\n<li>verbesserte Effizienz von Diagnose und Behandlung und<\/li>\n<li>Patientenerfahrung.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Und wer w\u00fcrde sich nicht die besten Ergebnisse f\u00fcr seine Patienten w\u00fcnschen? Es ist wohl die wichtigste Forschungsaufgabe des Gesundheitswesens, kontinuierlich nach Verbesserungen zu suchen, und die Ergebnisforschung ist ein leistungsf\u00e4higes Instrumentarium, um dieses Ziel zu erreichen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_think_about_outcomes_research_like_a_statistician\"><\/span><strong>Wie ein Statistiker \u00fcber Ergebnisforschung nachdenken kann<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Wenn Sie dar\u00fcber nachdenken, ein Forschungsprojekt zu starten, sollten Sie sich zun\u00e4chst fragen: \"Was wollen Sie wissen?\" Interessieren Sie sich mehr f\u00fcr das System und die Effizienz oder f\u00fcr die nicht greifbaren Messungen der Lebensqualit\u00e4t, die von den Patienten bestimmt werden? Sind Sie daran interessiert, die Versorgung erschwinglicher, gerechter und f\u00fcr die Patienten zug\u00e4nglicher zu machen, oder geht es Ihnen um die Rentabilit\u00e4t einer Praxis? Einige Schl\u00fcsselfragen sind:<\/p>\n<ul>\n<li>was das Ergebnis von Interesse ist,<\/li>\n<li>wer die relevanten Interessengruppen sind,<\/li>\n<li>wie das Ergebnis des Interesses am besten dargestellt wird, und<\/li>\n<li>Wie komme ich an die Daten, die ich zur Beantwortung meiner Fragen ben\u00f6tige?<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Types_of_outcomes\"><\/span><strong>Arten von Resultaten<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Eine der St\u00e4rken der Ergebnisforschung ist die F\u00e4higkeit, viele verschiedene Ergebnisse und ihre relativen Vorz\u00fcge sowie viele verschiedene Gesichtspunkte zu ber\u00fccksichtigen (mehr dazu weiter unten). Einige Konstrukte der Outcomes-Forschung, wie z. B. die qualit\u00e4tsangepassten Lebensjahre, wurden speziell f\u00fcr den Vergleich verschiedener Outcomes entwickelt. Ergebnisse unterschiedlicher Art k\u00f6nnen durch Umrechnung eines Ergebnisses in ein \u00e4quivalentes Ergebnis (z. B. Geldbetrag, den man f\u00fcr den Verzicht auf eine Nacht Schlaf erhalten m\u00fcsste) verglichen werden, das direkter vergleichbar ist.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Who_cares\"><\/span><strong>Wen interessiert das?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Wenn man \u00fcber die oben genannten zu messenden Ergebnisse nachdenkt, sollte die erste Frage vielleicht lauten: \"Wen interessiert das?\". Und das ist nicht leichtfertig gemeint. Mit freundlichen Gr\u00fc\u00dfen, <em>die<\/em> ist es, der sich um dieses Ergebnis k\u00fcmmert. Die Patienten? Die Anbieter? Die Versicherer, die Gesundheitssysteme? Es ist nicht unvern\u00fcnftig, sich vorzustellen, dass ein Patient und ein Krankenhaus das Ergebnis der Patientenzufriedenheit sehr unterschiedlich bewerten, obwohl es f\u00fcr beide wichtig ist. Um die Ergebnisse, die Sie messen wollen, angemessen zu ber\u00fccksichtigen, m\u00fcssen Sie sich \u00fcberlegen, aus wessen Perspektive(n) die Bewertung am besten erfolgen kann. Die klare Festlegung der Perspektive, aus der die Ergebnisse betrachtet werden sollen, zu Beginn eines Analyseplans sch\u00fctzt sowohl vor Verwirrung als auch vor nachtr\u00e4glicher Datenmanipulation, ob versehentlich oder nicht. Eine umfassende Liste potenzieller Ergebnisse von Interesse w\u00fcrde den Rahmen dieses Artikels sprengen, doch die folgende Tabelle hebt einige der am h\u00e4ufigsten verwendeten Ergebniskategorien hervor.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Widely_used_categories_of_outcomes\"><\/span>Weit verbreitete Kategorien von Resultaten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<table width=\"786\">\n<tbody>\n<tr>\n<td width=\"161\"><strong>Sicherheit<\/strong><\/td>\n<td width=\"625\">Missbrauch von medizinischer Therapie und Aufsicht im Rahmen der klinischen Versorgung; medizinische Fehler, die Patienten einem Risiko f\u00fcr unerw\u00fcnschte Ereignisse aussetzen<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"161\"><strong>Effektivit\u00e4t<\/strong><\/td>\n<td width=\"625\">Die Kluft zwischen dem, was durch medizinische Interventionen oder politische Ma\u00dfnahmen erreicht werden kann, und dem, was tats\u00e4chlich erreicht wird<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"161\"><strong>Eigenkapital<\/strong><\/td>\n<td width=\"625\">Untersuchung der Ungleichheit in der Gesundheitsversorgung, die sich darauf konzentriert, ob nicht-klinische Faktoren wie<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Race_(classification_of_humans)\">Rennen<\/a>,<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Gender\">Geschlecht<\/a>und<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Socioeconomic_status\">sozio\u00f6konomischer Status<\/a> Einfluss auf die Versorgung der Patienten<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"161\"><strong>Wirkungsgrad<\/strong><\/td>\n<td width=\"625\">Konzentriert sich auf M\u00f6glichkeiten zur Maximierung der Effizienz, zur Begrenzung der Gesundheitskosten und zur Verringerung der Verschwendung im Gesundheitssystem.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"161\"><strong>Rechtzeitigkeit<\/strong><\/td>\n<td width=\"625\">Zugang der Patienten zur Gesundheitsf\u00fcrsorge: Hindernisse f\u00fcr den Zugang und die Unf\u00e4higkeit nicht versicherter Patienten, die Gesundheitsf\u00fcrsorge in Anspruch zu nehmen.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"161\"><strong>Reaktionsf\u00e4higkeit des Systems<\/strong><\/td>\n<td width=\"625\">Aufkl\u00e4rungsarbeit in der \u00c4rzteschaft und Umsetzung von gesundheitspolitischen Ma\u00dfnahmen zur Verbesserung der Patientenversorgung<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"161\"><strong>Patientenzentriertheit<\/strong><\/td>\n<td width=\"625\">Wie sich medizinische Eingriffe auf die Patienten auswirken, was die Patienten f\u00fchlen und was sie tun k\u00f6nnen, um die medizinische Entscheidungsfindung zu beeinflussen.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Data_types\"><\/span><strong>Datenarten<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Neben der Art der Ergebnisse, an denen Sie interessiert sind, lohnt es sich, \u00fcber die Art und Weise nachzudenken, wie Sie sich Daten vorstellen, insbesondere im Hinblick auf die Datentypen.<\/p>\n<p>Es gibt zwei Arten von Daten: numerische und kategorische.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Numerical_data\"><\/span>Numerische Daten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Numerisch ist genau so, wie es sich anh\u00f6rt: Die zu messende Variable ist quantitativ und hat entweder den Typ Integer, d. h. ganze Zahlen, oder Float, d. h. alle Zahlen mit einem nicht-ganzzahligen Anteil.<\/p>\n<p><em>Beispiele f\u00fcr ganze Zahlen sind die Anzahl der in einem Krankenhaus entbundenen Babys, die Ergebnisse eines Fragebogens auf der Likert-Skala zur Patientenzufriedenheit oder die Anzahl der Minuten, die ein chirurgischer Eingriff dauert, sowie viele, viele andere.<\/em><\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Categorical_data\"><\/span>Kategorische Daten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>Kategoriale Daten sind Daten, die nur bestimmte Werte annehmen k\u00f6nnen. Einige Datenpunkte sind kategorisch und dichotom, d. h. die Variable kann nur eine von zwei m\u00f6glichen Auspr\u00e4gungen annehmen.  Eine Gl\u00fchbirne kann zum Beispiel entweder aus- oder eingeschaltet sein, aber nur eine der beiden M\u00f6glichkeiten wird zutreffen und nicht die andere. Manchmal gibt es mehr als zwei Kategorien, und dies definiert eine nominale Variable. Nominale Variablen haben mehrere verschiedene m\u00f6gliche Werte, aber keine nat\u00fcrliche Reihenfolge unter ihnen; ein Beispiel w\u00e4ren Blumensorten, bei denen die Pflanze eine Rose, Tulpe, G\u00e4nseblume, Sonnenblume usw. sein kann. Kategoriale Variablen schlie\u00dflich, die zwar eine nat\u00fcrliche Ordnung aufweisen, aber dennoch auf bestimmte Ergebnisse beschr\u00e4nkt sind, werden als ordinal bezeichnet.<\/p>\n<p><em>Ein Beispiel f\u00fcr diese Art von Variablen ist eine kategoriale Darstellung der Patientenzufriedenheit: unzufrieden, wenig zufrieden, zufrieden, sehr zufrieden. Selbst wenn es eine begrenzte Anzahl m\u00f6glicher Ergebnisse gibt, haben diese Stufen eine nat\u00fcrliche Ordnung untereinander.<\/em><\/p>\n<blockquote><p>Die Kenntnis der Ergebnistypen und Datentypen ist deshalb so wichtig, weil Sie gr\u00f6\u00dftenteils selbst entscheiden, wie Sie die Daten modellieren, was wiederum bestimmt, welche Arten von Analysen m\u00f6glich sind. Wenn Sie die Anzahl der chirurgischen Eingriffe in Ihrem Krankenhaus pro Tag wissen wollen, k\u00f6nnen Sie die tats\u00e4chliche ganzzahlige Zahl (1, 2, 3 usw.) verwenden, oder Sie k\u00f6nnen sie in Tage mit hohem, mittlerem und niedrigem Aufkommen faktorisieren. Die Art und Weise, wie Sie die Daten darstellen, zeigt den Lesern Ihrer Arbeit, wie Sie die Welt sehen und warum Sie die von Ihnen getroffenen Entscheidungen getroffen haben. Man wird Ihnen vielleicht nicht zustimmen oder Ihre Daten nicht reproduzieren k\u00f6nnen, aber wenn Sie keinen Raum f\u00fcr Unklarheiten lassen, gibt es keinen Zweifel am Wahrheitsgehalt Ihrer Ergebnisse.<\/p><\/blockquote>\n<p>Woher kommen Ihre Daten? Werden Sie sie selbst sammeln oder von einer anderen Quelle beziehen? Wenn Sie die Daten selbst erfassen, liegt es in Ihrer Verantwortung, zu entscheiden, was Sie erfassen und was nicht, was sich auf die verf\u00fcgbaren Analyseoptionen auswirkt. Wenn Sie die Daten nicht selbst erfassen, wie wird der Datensatz derzeit gespeichert (Datentyp, Speicherort usw.)? Und ganz wichtig: Kennen und verstehen Sie den Prozess, mit dem die Daten produziert und gesammelt werden. Missverst\u00e4ndnisse in diesen Fragen k\u00f6nnen zu Forschungsarbeiten f\u00fchren, die die beabsichtigte Frage nicht beantworten.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bonus_tip_Why_hiring_a_statistician_could_save_your_study\"><\/span><strong>Bonustipp: Warum die Beauftragung eines Statistikers Ihre Studie retten kann<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ich bin kein Autokenner. Wenn mein Auto regelm\u00e4\u00dfig gewartet oder repariert werden muss, bin ich der Erste, der es in die Werkstatt bringt. Und warum? Weil ich wei\u00df, dass ich nicht \u00fcber die n\u00f6tigen F\u00e4higkeiten verf\u00fcge, um die Arbeit zu erledigen. Ebenso wird nicht jeder seine eigenen Statistiken erstellen, entweder weil er nicht \u00fcber die erforderliche Ausbildung verf\u00fcgt oder einfach, weil er seine Bem\u00fchungen auf andere Bereiche konzentrieren m\u00f6chte. Daher sollten diejenigen, die zwar Ergebnisforschung betreiben, aber nicht selbst f\u00fcr ihre Analysen verantwortlich sein wollen, in Erw\u00e4gung ziehen, einen Berater zu beauftragen. <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/services\/statistical-analysis\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=OutcomesResearch\">freiberuflicher Statistiker<\/a>die Sie leicht finden k\u00f6nnen auf <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=OutcomesResearch\">Kolabtree<\/a>.<\/p>\n<blockquote><p><strong>Wenn Sie sich f\u00fcr die Zusammenarbeit mit einem Statistiker entscheiden, tun Sie sich selbst einen Gefallen und ziehen Sie ihn lieber fr\u00fcher als sp\u00e4ter hinzu.<\/strong> Der ber\u00fchmte (wenn auch nicht in guter Erinnerung gebliebene) Statistiker R.A. Fisher wird mit den Worten zitiert: \"Den Statistiker nach Abschluss eines Experiments zu konsultieren, bedeutet oft nur, ihn zu bitten, eine Obduktion durchzuf\u00fchren. Er kann vielleicht sagen, woran das Experiment gestorben ist.\"<\/p><\/blockquote>\n<p>Dies ist insofern absolut richtig, als nach der Durchf\u00fchrung eines Experiments und der Erhebung der Daten einige Analysemethoden nicht mehr zur Verf\u00fcgung stehen, die vielleicht zur Verf\u00fcgung gestanden h\u00e4tten, wenn in fr\u00fcheren Phasen der Forschung andere Entscheidungen getroffen worden w\u00e4ren.<\/p>\n<p>Abgesehen davon, dass Sie die statistische Analyse nicht selbst durchf\u00fchren m\u00fcssen, kann die Zusammenarbeit mit einem Statistiker weitere materielle und immaterielle Vorteile haben. So sind sie aufgrund ihrer Ausbildung wahrscheinlich mit einigen komplexeren Methoden der Versuchsplanung oder -analyse vertraut, und es ist m\u00f6glich, dass durch die Verwendung einer dieser Methoden anstelle von Standardmethoden Ressourcen wie Zeit, Teilnehmer oder Geld eingespart werden k\u00f6nnen. M\u00f6glicherweise gibt es auch neue Ideen auf dem Gebiet, die Ihnen noch nicht bekannt sind, wie z. B. bew\u00e4hrte Verfahren zur Reproduzierbarkeit von Ergebnissen oder die neuesten Softwarepakete f\u00fcr komplexe Analysen. Und das Beste ist, dass gerade jetzt der beste Zeitpunkt sein k\u00f6nnte, um einen hervorragenden Statistiker zu einem g\u00fcnstigen Preis zu finden. In Anbetracht der erschreckenden wirtschaftlichen Auswirkungen der Pandemie sind Menschen in allen Gesellschaftsschichten hart getroffen worden. Von der Pandemie betroffene Statistiker sind auf der Suche nach freiberuflichen Auftr\u00e4gen, und viele sind bereit, als Gegenleistung f\u00fcr ihre Loyalit\u00e4t entweder Rabatte zu gew\u00e4hren.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span><strong>Schlussfolgerung<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Dies ist keineswegs eine ersch\u00f6pfende Er\u00f6rterung der Outcomes-Forschung; vielmehr soll sie als mundgerechte Einf\u00fchrung f\u00fcr v\u00f6llige Neulinge dienen. Aber selbst f\u00fcr solche Forscher kann ein wenig Vordenken \u00fcber das gew\u00fcnschte Ergebnis, die Art der Darstellung der Datenelemente und die Frage, woher Sie die Daten bekommen k\u00f6nnen, viel dazu beitragen, dass die von Ihnen durchgef\u00fchrte Ergebnisforschung sinnvoll ist und die von Ihnen beabsichtigte Frage beantwortet. Und denken Sie daran: Wenn Sie meinen, dass Sie die Analyse nicht selbst durchf\u00fchren k\u00f6nnen oder m\u00f6chten, oder wenn Sie mehr \u00fcber die neuesten verf\u00fcgbaren Analysemethoden erfahren m\u00f6chten, vergessen Sie nicht, Ihre Statistik-Kollegen aufzusuchen bzw. anzusprechen.<\/p>\n<p><strong>Ben\u00f6tigen Sie Hilfe bei der Durchf\u00fchrung einer klinischen Studie und der Analyse der Ergebnisse? Konsultieren Sie einen <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/services\/clinical-research-consulting\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=OutcomesResearch\">Berater f\u00fcr klinische Forschung<\/a> auf Kolabtree oder arbeiten mit einem <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/services\/statistical-analysis\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=OutcomesResearch\">freiberufliche statistische Analystin<\/a>.\u00a0<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Jacob VanHouten, clinical data analyst and biostatistics consultant at Kolabtree, provides top tips on how to design impactful health outcomes research for analysis.\u00a0 If you are in the medical field and have read, done, or even thought about doing research within the past two decades, it is likely you are familiar with the concept of<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/how-to-design-impactful-health-outcomes-research-for-analysis\/\" title=\"Mehr lesen\">Mehr lesen<\/a><\/div>","protected":false},"author":12,"featured_media":8117,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[443,435],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>How to Design Impactful Health Outcomes Research Studies for Analysis<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Experienced biostatistics consultant Jacob VanHouten provides a five-minute guide to help you design impactful health research outcomes for analysis.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/how-to-design-impactful-health-outcomes-research-for-analysis\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta 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