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attrition_bias
Abbrecherverzerrung entsteht, wenn Teilnehmende eine Studie auf eine Weise abbrechen, die mit der Behandlung oder dem Ergebnis korreliert, wodurch die verbleibende Stichprobe die ursprüngliche Population nicht mehr repräsentiert. Im Gegensatz zu zufälligen Abbrüchen untergräbt systematischer Abbruch die durch Randomisierung hergestellte Vergleichbarkeit der Gruppen.
Eine Antidepressiva-Studie stellt fest, dass 30 % der Behandlungsgruppe wegen Nebenwirkungen abbricht, aber nur 5 % der Placebogruppe. Die verbleibende Behandlungsgruppe besteht aus gut tolerierenden Personen, was das Medikament effektiver und besser verträglich erscheinen lässt.
In einer Diätstudie brechen überproportional viele Teilnehmende aus der strengen Kalorienrestriktionsgruppe ab, weil sie den Hunger nicht ertragen. Die verbleibenden Probanden sind besonders disziplinierte und motivierte Personen – das gemessene Gewichtsverlust-Ergebnis wirkt dadurch deutlich besser als es in der Realität wäre.
Ein Online-Kurs für Stressmanagement wird nach acht Wochen ausgewertet. Teilnehmende, die sich weiterhin gestresst und überfordert fühlen, loggen sich nicht mehr ein und gelten als Abbrecher. Die Abschlussbefragung erfasst nur jene, denen die Methoden geholfen haben – die Wirksamkeit des Kurses wird dadurch stark überschätzt.
Binäre (Ja/Nein) Fragen, die ein LLM beantworten muss, um diesen Aspekt zu identifizieren:
Haben ein erheblicher Anteil der Teilnehmenden die Studie vor dem Ende abgebrochen?
Typ: binaryGibt es Hinweise, dass der Abbruch mit der Behandlungsbedingung oder dem Ergebnis korreliert?
Typ: binaryVergleicht die Analyse nur Studienvollender, ohne Abbrecher zu berücksichtigen?
Typ: binaryWurde eine Intention-to-Treat-Analyse verwendet, um alle randomisierten Teilnehmenden einzuschließen?
Typ: binaryAbbrecherverzerrung entsteht, wenn Teilnehmende eine Studie auf eine Weise abbrechen, die mit der Behandlung oder dem Ergebnis korreliert, wodurch die verbleibende Stichprobe die ursprüngliche Population nicht mehr repräsentiert. Im Gegensatz zu zufälligen Abbrüchen untergräbt systematischer Abbruch die durch Randomisierung hergestellte Vergleichbarkeit der Gruppen.
Nach differentiellem Abbruch sind die Gruppen nicht mehr auf die ergebnisrelevanten Merkmale vergleichbar, die den Abbruch verursacht haben. Analysen nur der Vollender vergleichen implizit zwei selbst ausgewählte Gruppen.
Abbruchraten und -gründe in beiden Gruppen berichten. Intention-to-Treat-Analyse verwenden. Sensitivitätsanalysen wie Worst-Case-Imputation oder multiple Imputation anwenden.
In Ernährungsinterventionsstudien brechen Teilnehmende, die die zugewiesene Diät als unschmackhaft empfinden, eher ab, was die scheinbare Wirksamkeit aufbläht.
Nutze diese Tools, um diesen Aspekt zu erkennen, zu analysieren oder zu trainieren.