Warum liefern klinische Studien in der Pflegeforschung selten aussagekräftige Ergebnisse?

Der Erfolg von Pflegemaßnahmen wird zunehmend in Zahlen gemessen (z. B. Dekubitusinzidenz und -prävalenz, Sturzraten, freiheitsentziehende Maßnahmen, Ernährungszustand, Schmerz oder Wohlbe- finden). Ob die Wirkung einer Maßnahme in einer Studie nachgewiesen werden kann, hängt unter anderem von der Stichprobengröße ab. Daher ist es unerlässlich, diese im Vorfeld realistisch einzu- schätzen.

Zwar gibt es Formeln und Tabellen zur Schätzung des Stichprobenumfangs. Bei ihrer Anwendung ist jedoch zu berücksichtigen, dass Studien in der Pflegeforschung häufig in Untersuchungseinheiten wie z. B. Einrichtungen oder Stationen durchgeführt werden. Somit sind die Stichproben nicht unabhängig, d. h. der gemessene Effekt ist nicht allein auf die Intervention, sondern auch auf die Gruppenzugehö- rigkeit zurückzuführen. Um dennoch den gewünschten Effekt nachweisen zu können, muss die Fall- zahl um einen bestimmten Faktor1 erhöht werden.

Der für die Berechnung erforderliche Wert der Intraclustercorrelation (ICC) wird aus den beobachte- ten Werten ermittelt. Soll die ICC zur Berechnung der Stichprobengröße herangezogen werden, liegen diese Werte naturgemäß noch nicht vor, d. h. es muss auf vergleichbare Werte aus bereits durchge- führten Studien zurückgegriffen werden. Die ICC wird jedoch nur selten im Zusammenhang mit der Veröffentlichung von Studienergebnissen berichtet. Einige Autoren haben im Rahmen von Sekundär- analysen ICC-Schätzer veröffentlicht, die sich jedoch vorrangig auf Gemeinden, Familien oder Schul- klassen beziehen (Donner & Klar 2000). Während für medizinisch relevante Endpunkte berichtet wird (z. B. Adams et al. 2003; Ukoumunne et al. 1999), findet sich in der Pflegeforschung bisher nur eine einzige Veröffentlichung zu relevanten Pflegethemen im deutschsprachigen Raum bei Kron (2003). Sie stellt verschiedene Schätzer für die ICC am Beispiel der Ulmer Sturzstudie vor.

Somit finden Pflegeforscher/innen keine Werte, die sie für die Fallzahlschätzung zur Planung einer Interventionsstudie zugrunde legen können. Die Stichprobengröße ist jedoch in zweierlei Hinsicht ein entscheidender Faktor in der Planungsphase: Der Nachweis eines kleinen Effekts gelingt nur mit einer ausreichend großen Stichprobe. Vom benötigten Stichprobenumfang kann letztlich die Machbarkeit einer Studie abhängen. Es ist daher dringend erforderlich, aus bereits durchgeführten Studien zu aktu- ellen pflegewissenschaftlich relevanten Themen die ICC zu erheben und zu veröffentlichen.

Hierfür soll im Rahmen eines Promotionsvorhabens am Lehrstuhl für Statistik und standardisierte Verfahren der Pflegeforschung an der Pflegewissenschaftlichen Fakultät der Philosophisch- Theologischen Hochschule Vallendar, begleitet von Herrn Prof. Dr. Albert Brühl, eine Sekundäranaly- se multizentrischer Studien zur Berechnung der ICC durchgeführt werden, um diese Werte als Grund- lage für die Fallzahlschätzung zukünftiger Studien zur Verfügung zu stellen. In die Auswertung wer- den Studien der letzten zehn Jahre aufgenommen, in denen mindestens zwei Untersuchungseinheiten (Einrichtungen, Stationen, Wohnbereiche) mit mindestens fünf Probanden pro Untersuchungseinheit einbezogen wurden. Dabei sind sowohl Studien, die bereits berechnete ICC mit Angabe des verwende- ten Verfahrens veröffentlicht haben von Interesse, als auch Studien, die ihre Originaldaten oder daraus berechnete Mittelwerte, Standardabweichungen und Gruppengrößen zur Verfügung stellen. Je nach Datenlage können die unterschiedlichen Schätzer analysiert und verglichen werden. Die Ergebnisse der analysierten Studie werden durch die Berechnung der ICC weder bewertet noch in Frage gestellt.

Interessierte Personen, die Ihre Studienergebnisse zur Verfügung stellen möchten, erreichen die Autorin unter:

Philosophisch-Theologische Hochschule Vallendar Pflegewissenschaftliche Fakultät

Lehrstuhl für Statistik und standardisierte Verfahren der Pflegeforschung



Prof. Dr. Albert Brühl Pallottistr. 3

56179 Vallendar

E-Mail: abruehl@pthv.de

Adams, Geoffrey; Gulliford, Martin C.; Ukoumunne, Obioha C.; Eldridge, Sandra; Chinn, Susan; Campbell, Michael J. (2004): Patterns of intra-cluster correlation from primary care research to inform study design and analysis. In: J Clin Epidemiol 57 (8), S. 785–794.

Donner, Allan; Klar, Neil (2000): Design and analysis of cluster randomization trials in health research. Chichester [England]: John Wiley & Sons.

Kron, Martina (2003): Statistische Testverfahren zur Auswertung cluster-randomisierter Studien mit der Inzidenzrate als Zielgröße. Habilitationsschrift.

Ukoumunne, O. C.; Gulliford, M. C.; Chinn, S.; Sterne, J. A.; Burney, P. G. (1999): Methods for evaluating area-wide and organisation-based interventions in health and health care: a systematic review. In: Health Technol Assess 3 (5), S. iii-92.

Intraclustercorrelation (ICC) Stichprobengröße Fallzahlschätzung

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