N-of-1 Studien: Was können wir aus der Untersuchung eines einzelnen Falles lernen?
Von Marie Johnston und Derek Johnston, Universität Aberdeen, Schottland
Praktizierende wollen häufig die Antwort auf ein Problem, das eine Person, ein Gesundheitsteam, ein Krankenhaus oder eine Region etc. betrifft. Zum Beispiel kann es wichtig sein zu wissen, wie oft ein fettleibiger Mann einen Snack einnimmt, wann und wo er einen Snack einnimmt und ob Stress es verschlimmert. Oder Sie möchten herausfinden, wie oft Mitglieder eines Gesundheitsteams die Handhygiene unterlassen, ob es schlimmer ist, wenn sie unterbesetzt sind und ob Werbung auf der Station sie verbessert. Oder Sie möchten Quellen klinischer Fehler untersuchen, um zu prüfen, ob sie auf einigen Stationen oder für bestimmte Dienstgrade der Mitarbeitenden häufiger auftreten. Oder auf politischer Ebene könnte es sinnvoll sein zu untersuchen, ob eine neue Verordnung, wie beispielsweise ein Rauchverbot an öffentlichen Orten, die Raucherquote beeinflusst hat.
Sie könnten versuchen diese Fragen zu beantworten, indem Sie Personen befragen, was sie denken oder an was sie sich erinnern. Jedoch wäre es besser zu den kritischen Zeitpunkten und an den kritischen Orten zu befragen oder zu beobachten, um Probleme der Verzerrung und des Vergessens zu vermeiden. Neueste technologische Fortschritte wie die digitale Überwachung mit Smartphones erleichtern es, das Geschehen in Echtzeit zu verfolgen und eine n-of-1 Studie könnte es Ihnen ermöglichen, Ihre Frage zu beantworten.
N-of-1 Studien sind möglich, wenn das Problem wiederholt beurteilt werden kann, um Veränderungen über die Zeit zu betrachten. Dann kann man das Problem beschreiben und prüfen, ob es unter bestimmten Bedingungen besser oder schlechter ist. Oder man kann eine neue Intervention oder Behandlung einleiten und beurteilen, ob sie die erwartete Wirkung hat.
Die einfachste Auswertung der gesammelten Daten ist die Beobachtung von Trends in einem Diagramm wie in den untenstehenden Abbildungen. Dies ist ein wesentlicher Schritt in jeder n-of-1 Analyse und kann ausreichend sein. Zusätzlich gibt es Methoden der statistischen Analyse für n-of-1 Studien. Komplexere Methoden werden weiter entwickelt (z.B. Methoden zur Erfassung von dynamischen Veränderungen).
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