Rehabilitation (Stuttg) 2020; 59(01): 54-61
DOI: 10.1055/a-0801-5697
Methoden in der Rehabilitationsforschung
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Cluster-randomisierte Studien: Methodische und praktische Aspekte

Cluster-Randomized Trials: Methodical and Practical Implications
Jens Dreyhaupt
1   Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, Universität Ulm
,
Benjamin Mayer
1   Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, Universität Ulm
,
Rainer Kaluscha
2   Institut für Rehabilitationsmedizinische Forschung an der Universität Ulm
,
Rainer Muche
1   Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, Universität Ulm
› Author Affiliations
Further Information

Publication History

Publication Date:
23 January 2019 (online)

Zusammenfassung

Häufig wird kritisiert, dass in der Rehabilitationsforschung zu wenig randomisierte Studien durchgeführt werden, um methodisch hochwertige Evidenz zu erhalten. Allerdings wird auch anerkannt, dass sich das Design der doppel-blinden, Placebo-kontrollierten, randomisierten Studie häufig nicht einfach in die Rehabilitationsforschung übertragen lässt. Zum einen steht hier die Validität in Bezug auf den Versorgungsaspekt im Fokus, sodass Treatment-as-usual anstelle der Placebo-Behandlung als Referenz dient und eine Doppelverblindung teilweise nicht definierbar ist. Weiterhin ist es aufgrund fehlender Kapazitäten oft schwierig, 2 ähnliche Therapieformen in einer Rehabilitationseinrichtung parallel durchzuführen. Ferner sind Kontaminationseffekte zu befürchten, wenn sich Rehabilitanden unterschiedlicher Studienarme über ihre Therapie austauschen. Hier bieten sich cluster-randomisierte Studien an, welche allerdings im Vergleich zu individuell randomisierten Studien meist höhere Fallzahlen, eine komplexere Methodik der Fallzahlplanung sowie umfassendere Methoden der statistischen Auswertung erfordern.

Im Beitrag werden Vor- und Nachteile sowie Besonderheiten der Cluster-Randomisierung dargestellt und Hinweise zu ihrer Umsetzung im Bereich der Rehabilitationsforschung gegeben.

Abstract

Quite often critics demand more randomized studies in rehabilitation science to gather methodological evidence of high quality. However, it is also recognized that the design of double-blind, placebo-controlled, randomized studies often cannot simply be transferred into rehabilitation science. Validity concerning the health care is here in the focus. Thus, treatment as-usual is mostly used as placebo treatment and double-blinding is partly not definable. Additionally, it is often difficult to offer 2 similar forms of treatment in one rehabilitation hospital due to lack of capacity. Additionally, contamination effects are to be expected when patients of different study arms communicate. Here cluster-randomized studies may be helpful. However, in comparison to individual randomized studies they need often higher sample sizes, a more complex methodology of sample size calculation as well as extensive methods of statistical analysis.

Within this article advantages and disadvantages as well as the characteristics of cluster randomization are described and information is given how they can be implemented into the field of rehabilitation science.

 
  • Literatur

  • 1 Muche R, Rohlmann F, Büchele G. et al. Randomisierung in klinischen Studien in der Rehabilitationsforschung: Grundlagen und praktische Aspekte. Rehabilitation 2002; 41: 311-319 doi:10.1055/s-2002-34568
  • 2 Wirtz MA. Konfundierungen und Störfaktoren in rehabilitationswissenschaftlichen Beobachtungs- und Interventionsstudien. Rehabilitation 2017;
  • 3 Pinnock H, Barwick M, Carpenter CR. Standards for Reporting Implementation Studies (StaRI) Statement. BMJ 2017; 356: i6795 doi:10.1136/bmj.i6795
  • 4 Gaus W, Muche R. Medizinische Statistik. 2. Aufl Stuttgart: Schattauer; 2017
  • 5 Deutsche Rentenversicherung: Klassifikation therapeutischer Leistungen (KTL) (2015). Im Internet: ktl-drv.de; Stand: 26.03.2018
  • 6 Wirtz MA. Die Mehrebenenanalyse als Verfahren zur Analyse rehabilitationswissenschaftlicher Forschungsfragen. Rehabilitation 2018;
  • 7 Hox JJ, Meerbeck M, van de Schoot R. Multilevel analysis. Techniques and applications. 3rd edition Oxford/UK: Routledge; 2018
  • 8 Exner AK, Gerold H, Breckenkamp J. et al. Datenschutz in der Rehabilitationsforschung. Rehabilitation 2014; 53: 258-267 doi:10.1055/s-0033-1357115
  • 9 Faller H. Intention-to-treat. Rehabilitation 2004; 43: 52-55 doi:10.1055/s-2004-818553
  • 10 Kutschmann M, Bender R, Grouven U. et al. Aspekte der Fallzahlkalkulation und Powerberechnung anhand von Beispielen aus der rehabilitationswissenschaftlichen Forschung. Rehabilitation 2006; 45: 377-384 doi:10.1055/s−2006−940113
  • 11 Kuß O, Watzke S. Korrekter Umgang mit korrelierten Daten in der Rehabilitationsforschung. Rehabilitation 2005; 44: 367-372 doi:10.1055/s-2005-86706
  • 12 Eldridge SM, Kerry S. A Practical Guide to Cluster Randomised Trials in Health Services Research. John Wiley & Sons; 2012.
  • 13 Adams G, Gulliford MC, Ukoumunne OC. et al. Patterns of intra-cluster correlation from primary care research to inform study design and analysis. J Clin Epidemiol 2004; 57: 785-794 doi:10.1016/j.jclinepi.2003.12.013
  • 14 Ridout MS, Demétrio CG, Firth D. Estimating intraclass correlation for binary data. Biometrics 1999; 55: 137-148
  • 15 Hemming K, Girling AJ, Sitch AJ. et al. Sample size calculations for cluster randomised controlled trials with a fixed number of clusters. BMC Med Res Methodol 2011; 11: 102 doi:10.1186/1471-2288-11-102
  • 16 Dreyhaupt J. Instrumente für Power- und Fallzahlberechnungen bei komplexen hierarchischen Studiendesigns in der Versorgungsforschung. Monitor Versorgungsforschung 2015; 6: 49-54
  • 17 Dreyhaupt J. Generelle Fallzahl- und Powerabschätzung über Simulation bei Studien mit komplexen hierarchischen Daten als Unterstützung der Studienplanung in der Versorgungsforschung. Abschlussbericht des gleichnamigen Projekts bei der Nachwuchsakademie Versorgungsforschung Baden-Württemberg. 2015; Im Internet: http://vts.uni-ulm.de/query/longview.meta.asp?document_id = 9509
  • 18 Hemming K, Eldridge S, Forbes G. et al. How to design efficient cluster randomised trials. BMJ 2017; 358: j3064 doi:10.1136/bmj.j3064
  • 19 Chenot JF. Cluster-randomisierte Studien: eine wichtige Methode in der allgemeinmedizinischen Forschung. Z. Evid.Fortbild.Qual.Gesundh.wesen 2009; 103: 475-480 doi:10.1016/j.zefq.2009.07.004
  • 20 Donner A, Klar N. Design and Analysis of Cluster Randomization trials in Health Research. John Wiley & Sons; 2010
  • 21 Farin E. Die Anwendung Hierarchischer Linearer Modelle für Einrichtungsvergleiche in der Qualitätssicherung und Rehabilitationsforschung. Rehabilitation 2005; 44: 157-164
  • 22 Campbell MK, Piaggio G, Elbourne DR. et al. Consort 2010 statement: extension to cluster randomised trials. BMJ 2012; 345: e5661 doi:10.1136/bmj.e5661
  • 23 Wienert J, Schwarz B, Bethge M. Effectiveness of work-related medical rehabilitation in cancer patients: study protocol of a cluster-randomized multicenter trial. BMC Cancer 2016; 16: 544 doi:10.1186/s12885-016-2563-z
  • 24 Cohen J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. second edition Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates; 1988.
  • 25 Fauser D, Wienert J, Bethge M. Medizinisch-beruflich orientierte Rehabilitation für onkologische Rehabilitanden – mittelfristige Ergebnisse einer clusterrandomisierten Multicenterstudie. DRV-Schriften Bd. 113 2018; 387-388
  • 26 Kuß O, Jahn P, Renz P. et al. Cluster-randomisierte Studien in der Pflegewissenschaft. Hallesche Beiträge zu den Gesundheits- und Pflegewissenschaften 2009; 8: 302-310
  • 27 Bethge M, Herbold D, Trowitzsch L. et al. Work status and health-related quality of life following multimodal work hardening: a cluster randomised trial. J Back Musculoskelet Rehabil 2011; 24/3: 161-172 doi:10.3233/BMR-2011-0290