Clusterstudien

Clusterstudien beziehen sich auf Forschungsprojekte, bei denen die Zuteilung von Interventionen oder die Erhebung von Daten auf Gruppen (Clustern) statt auf einzelne Personen erfolgt. In der Praxis handelt es sich häufig um cluster-randomisierte kontrollierte Studien (CRCT), bei denen ganze Organisationseinheiten wie Kliniken, Schulen oder Gemeinden zufällig verschiedenen Bedingungen zugeordnet werden. Auch in nicht-randomisierten Settings spielen Clustereffekte eine Rolle.

Wesentliche Merkmale sind die Interkorrelation der Beobachtungen innerhalb eines Clusters. Probanden innerhalb derselben Clustreinheit ähneln sich stärker als Probanden aus verschiedenen Clustern, gemessen durch den Intraklassenkorrelationskoeffizienten (ICC). Da die effektive Stichprobengröße durch den Design-Effekt reduziert wird, muss der Stichprobenumfang entsprechend größer geplant werden. Analysen müssen die Cluster-Struktur berücksichtigen, typischerweise mit gemischten Modellen, mehreren Ebenen oder robusten Standardfehlern (GEE).

Zahlreiche Designs existieren: ein Parallel-Cluster-Design, in dem Clustern zufällig einer Interventionsbedingung zugeordnet werden; und das Stepped-Wedge-Design, bei dem Clustern der Reihe nach zur Intervention wechseln, bis alle Clustern versorgt sind. Ethikfragen betreffen sowohl die Zustimmung der Individuen als auch die Genehmigung der Clustereinheiten; oft sind clusterweite Einwilligungen erforderlich oder ergänzende individuelle Einwilligungen bei sensiblen Outcomes.

Vorteile von Clusterstudien liegen in der Verringerung von Kontaminationen zwischen Behandlungsgruppen und in der praktischen Durchführbarkeit bei Interventionen, die auf Organisationen oder Gemeinschaften wirken. Nachteile umfassen den Bedarf an vielen Clustern, potenzielle Ungleichverteilungen bei kleinen Clusterzahlen, Komplexität der Analyse und höhere Anforderungen an Planung und Ressourcen. Clusterstudien unterscheiden sich von Clusteranalysen, einer statistischen Methode zur Gruppierung von Fällen.