Metaanalysen

Meta-Analysen sind statistische Verfahren zur systematischen Zusammenfassung der Ergebnisse mehrerer unabhängiger Studien zu einer gemeinsamen Fragestellung. Ziel ist es, die Größenordnung eines Effekts präziser abzuschätzen, die Konsistenz der Befunde zu prüfen und die Evidenzbasis insgesamt besser abzubilden als einzelne Studien es vermögen. Typischer Ablauf ist eine systematische Literatursuche, die Festlegung von Einschluss- und Ausschlusskriterien, die Bewertung der Studienqualität, die Extraktion relevanter Daten sowie die Berechnung individueller Effektgrößen (z. B. Odds Ratio, Risikoquotient, standardisierte Mittelpunktsdifferenzen). Danach werden die Ergebnisse gewichtet und zu einem Gesamtwert zusammengeführt.

Es gibt verschiedene Modelle in der Meta-Analyse: Fixed-Effect-Modelle gehen davon aus, dass alle Studien denselben wahren Effekt schätzen, während Random-Effects-Modelle eine Verteilung der wahren Effekte zulassen und breitere Konfidenzintervalle liefern. Die Gewichtung erfolgt häufig nach dem inversen Varianzmaß. Die Heterogenität, Unterschiede zwischen Studien, wird mit Kennzahlen wie I² und dem Q-Test bewertet.

Publikationsbias kann die Schätzungen verzerren; ihm wird durch Funnel-Plots, Egger-Test und weitere Methoden begegnet. Meta-Analysen profitieren von Transparenz, Replizierbarkeit und robusteren Schätzungen, sind aber abhängig von der Qualität der eingeschlossenen Primärstudien und können Bias reflektieren statt beseitigen.

Berichtstandards wie PRISMA oder Cochrane liefern Richtlinien für Suchstrategien, Einschlusskriterien und Transparenz. Metaanalysen finden breite Anwendung in Medizin, Psychologie und Sozialwissenschaften und werden regelmäßig aktualisiert, teilweise als lebende Übersichten.