Confounder
"Verwirrung" kann in Studien entstehen, wenn Faktoren unabhängig von der Intervention das Ergebnis beeinflussen. Ein Beispiel: In einer prospektiven Studie wird untersucht, ob ein bestimmter Arzneistoff das Risiko erhöht, an Diabetes zu erkranken. Mögliche Confounder in dieser Studie könnten Alter und der BMI sein, die beide das Diabetesrisiko erhöhen. Wenn bei den Patienten von Behandlungs- und Kontrollgruppe diese beiden Faktoren nicht gleichmäßig verteilt sind, kann es zu einer Verzerrung der Ergebnissse kommen. Umgehen lassen sich Confounder schon beim Studiendesign (etwa durch eine gute Randomisierung bzw. Matching) oder bei der Auswertung (beispielsweise durch Stratifizierung).
"Verwirrung" kann in Studien entstehen, wenn Faktoren unabhängig von der Intervention das Ergebnis beeinflussen. Ein Beispiel: In einer prospektiven Studie wird untersucht, ob ein bestimmter Arzneistoff das Risiko erhöht, an Diabetes zu erkranken. Mögliche Confounder in dieser Studie könnten Alter und der BMI sein, die beide das Diabetesrisiko erhöhen. Wenn bei den Patienten von Behandlungs- und Kontrollgruppe diese beiden Faktoren nicht gleichmäßig verteilt sind, kann es zu einer Verzerrung der Ergebnissse kommen. Umgehen lassen sich Confounder schon beim Studiendesign (etwa durch eine gute Randomisierung bzw. Matching) oder bei der Auswertung (beispielsweise durch Stratifizierung).