Clinical trials must be planned and interpreted in the context of current best clinical and scientific evidence, undoubtedly provided by systematic reviews and meta-analyses, especially Cochrane Reviews. While many clinicians feel overwhelmed by this complex data source, few visualElements (e.g., the traffic light system of the Cochrane risk of bias [RoB‑2] tool, forest plots, etc.), together with indices such as the I2 heterogeneity statistic, allow for a quick appraisal of all critical and necessary qualitative and quantitative information. The effectiveness of different treatment options can indirectly be assessed by methodological advancements like network meta-analyses.Point estimates of percentages are insufficient to describe the utility and value of a proposed novel intervention, which, in orthopedic and trauma surgery, often represents a step innovation. 95% confidence intervals and the so-called fragility index are helpful in determining the ultimate patient benefit.
Die Planung und Interpretation klinischer Studien muss im Kontext der internatiolen klinisch-wissenschaftlichen Datenlage erfolgen. Die vertrauenswürdigste Grundlage liefern systematische Reviews und Metaanalysen, insbesondere Cochrane Reviews. Viele Kliniker(innen) fühlen sich von dieser komplexen Quelle bester Evidenz überfordert – dabei erlauben bereits wenige visuelle Elemente (z. B. das Cochrane Risk of Bias Tool, Forest-Plots usw.) zusammen mit Indikatoren wie der I2-Heterogenitäts-Statistik, die rasche Erfassung aller wesentlichen qualitativen und quantitativen Informationen. Mit Hilfe moderner Netzwerkmetaanalysen lassen sich auch mehrere Interventionen indirekt miteinander vergleichen.Prozentuale Anteile allein sind als Wirksamkeitsmaß einer neuen Behandlung unzureichend, hinter welcher sich in Orthopädie und Unfallchirurgie häufig Schrittinnovationen verbergen. Es bedarf 95 %-Konfidenzintervalle und des sog. Fragilitätsindex um den Nutzen für Patient(inn)en zu beurteilen.
Keywords: Clinical decision-making; Effect size; Evidence-based medicine; Network meta-analysis; Statistics.
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