Meta-Analysen erfassen und vergleichen Wirkungsfaktoren in einem bestimmten Bereich, zum Beispiel Coaching, Lernen oder Teamerfolg. Die Erarbeitung einer Meta-Analyse erfordert ein strukturiertes und methodisches Vorgehen, um sicherzustellen, dass Ergebnisse vergleichbar und empirisch verlässlich sind. Hier eine Schritt-für-Schritt-Anleitung.
1. Rahmensetzung: Definiere Ziele und eine Forschungsfrage
Eine klare und präzise Forschungsfrage grenz das Thema der Meta-Analyse ein. Zum Beispiel: „Welchen Einfluss hat Achtsamkeitstraining auf die Reduktion von Stress bei Erwachsenen?“
Dokumentation: Erstellung eines Protokolls
Ein detailliertes Protokoll beschreibt die Methoden und Kriterien für die Meta-Analyse. Dieses Protokoll sollte idealerweise in einer Datenbank wie PROSPERO registriert werden.
Inhalt des Protokolls: Forschungsfrage, Inklusions- und Exklusionskriterien, Datenbanken, Suchstrategie, Qualitätsbewertung der Studien, Analysenmethoden.
Inklusions- und Exklusionskriterien definieren
Definiere Kritierien, anhand derer Studien in die Meta-Analyse einbezogen werden, typischer Weise sind dies Gütekriterien für die wissenschaftliche Qualität:
- Wurde die Studie peer-reviewt?
- Wurden quantitative Werte ermittelt?
- Wurden der Untersuchungsgegenstand spezifisch abgesteckt, operationalisiert („Äpfel-und-Birnen-Problem“)
- Was ist mit Studien, die interessante Ergebnisse liefern, aber nicht den Qualitätsstandards entsprechen? („Garbage-in-Garbage-out-Problem“)
2. Datenerhebung: Durchführung der strukturierten Literaturrecherche
Identifiziere relevante Studien, die die Forschungsfrage beantworten.
- Datenbanken: Mehrere wissenschaftliche Datenbanken durchsuchen (z.B. PubMed, PsycINFO, Scopus).
- Suchstrategie: Verwendung von Schlüsselwörtern und Booleschen Operatoren, um die Suche einzugrenzen.
- Dokumentation: Suchbegriffe, Datenbanken und die Anzahl der gefundenen Studien dokumentieren.
- Inklusions- und Exklusionskriterien anwenden: Titel, Abstracts und Volltexte der Studien prüfen und anhand der Kriterien auswählen.
3. Datenextraktion
Ziehe nun systematisch die relevanten Daten aus den eingeschlossenen Studien:
- Datenpunkte: Stichprobengröße, Studiendesign, Interventionen, Vergleichsgruppen, Ergebnisse (Effektstärken, Konfidenzintervalle), methodische Qualität.
- KI als Werkzeug: Verwendung von KI-gestützten Tools zur Automatisierung der Datenextraktion und Reduktion manueller Fehler.
Qualitätsbewertung der Studien
- Ziel: Methodische Qualität der eingeschlossenen Studien bewerten.
- Instrumente: Standardisierte Qualitätsbewertungstools (z.B. Cochrane Risk of Bias Tool, Newcastle-Ottawa Scale).
- Verfahren: Zwei unabhängige Prüfer bewerten die Qualität, um Bias zu minimieren.
4. Datenanalyse und Synthese
- Ziel: Quantitative Synthese der Ergebnisse.
- Verfahren: Berechnung der gepoolten Effektstärken, Heterogenitätsanalyse (z.B. I²-Statistik, Q-Test).
- Modelle: Auswahl geeigneter statistischer Modelle (Fixed-Effect vs. Random-Effect) basierend auf Heterogenität der Studien.
- KI-Anwendung: Verwendung von KI-Algorithmen zur Erkennung von Mustern, Subgruppenanalysen und zur Durchführung komplexer statistischer Berechnungen.
- Berücksichtigung von Publikationsbiases: Untersuchung und Berücksichtigung von Publikationsbiases („Schubladenproblem“), zum Beispiel mit Methoden wie Funnel-Plots, Egger’s Test, Trim-and-Fill.
5. Ergebnisse interpretieren und berichten
Interpretiere die Ergebnisse im Kontext der Forschungsfrage und der vorhandenen Literatur.
- Berichterstattung: Verwendung der PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)-Richtlinien zur standardisierten Berichterstattung.
- Inhalt: Details zur Suchstrategie, Auswahlprozess, Qualitätsbewertung, statistische Analysen, Interpretation der Ergebnisse.
Schlussfolgerungen und Implikationen
Leite Schlussfolgerungen und praktische Implikationen aus den Ergebnissen ab. Diskutiere die Bedeutung der Ergebnisse, Limitationen und Vorschläge für zukünftige Forschung.
Durch KI kann die Durchführung von Meta-Analysen beschleunigt werden.