Biostatistik in Ophthalmologie und Optometrie: Eine Artikelserie zur Unterstützung evidenzbasierter Entscheidungsprozesse

Zweck. Fortschritte in der Augen- und Sehversorgung basieren auf der Anwendung von Forschungsergebnissen und der präzisen Interpretation klinischer Daten. Dennoch treten in der Augen- und Sehforschung (EVR) häufig Forschungsverschwendungen auf, bedingt durch methodische Mängel und unangemessene statistische Analysen. Dies untergräbt die Validität von Studien und führt zu ineffizienter Nutzung erheblicher finanzieller Ressourcen. Dieser Artikel, der erste Teil der Serie „Entwicklung statistischer Kompetenzen in der Augenheilkunde: Eine Reihe zur Unterstützung evidenzbasierter Entscheidungsprozesse”, zielt darauf ab, diese Herausforderungen anzugehen, indem er die statistische Kompetenz von Fachkräften in der Augenheilkunde stärkt.

Material und Methoden. Anhand einer umfassenden narrativen Literaturübersicht und der Erstellung simulierter klinischer Datensätze identifiziert diese Studie wesentliche statistische Konzepte, häufige Fallstricke und bewährte Praktiken, die für die EVR relevant sind. Die Literaturrecherche umfasste Datenbanken wie PubMed, Scopus und Web of Science und konzentrierte sich auf Fachartikel und professionelle Lehrbücher zur statistischen Methodologie. Simulierte Datensätze, die realistische klinische Messungen wie Pupillendurchmesser, Refraktionsfehler, zentrale Hornhautdicke und Augeninnendruck abbilden, wurden mit Python (V3.12.4) erstellt, um zentrale statistische Prinzipien und deren Anwendungen zu veranschaulichen.

Ergebnisse. Das Projekt beschreibt grundlegende statistische Konzepte, einschließlich Datentypen (nominal, ordinal, metrisch), Techniken der Datenaufbereitung, den Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern sowie die Anwendung deskriptiver Statistiken. Zudem untersucht es die Eigenschaften von Datenverteilungen, die Überprüfung auf Normalverteilung und Methoden zur Datentransformation, um robuste und zuverlässige statistische Analysen zu gewährleisten. Durch die Verknüpfung von theoretischem Wissen mit praktischen Beispielen soll dieser Teil Fachkräfte in der Augenheilkunde befähigen, Forschung kritisch zu bewerten, evidenzbasierte Praktiken zu integrieren und einen bedeutenden Beitrag zur wissenschaftlichen Gemeinschaft zu leisten.

Fazit. Diese Studie schafft einen grundlegenden Rahmen für die Verbesserung der statistischen Kenntnisse von Augenspezialisten, indem sie wesentliche statistische Konzepte und bewährte Verfahren in der EVR untersucht. Durch die Auseinandersetzung mit häufigen methodischen Fehlern und unsachgemäßen Analysen soll die Verschwendung von Forschungsergebnissen reduziert und die Validität von Studien verbessert werden. Letztendlich soll diese Initiative eine genauere Dateninterpretation, eine bessere klinische Entscheidungsfindung und eine bessere Patientenversorgung im Bereich der Augen- und Sehgesundheit fördern.