Beratung zum Studiendesign
Ein 'Advocatus Diaboli'-KI, die Ihr Studiendesign einem Stresstest unterzieht, versteckte Verzerrungen aufdeckt und die strengste Methodik empfiehlt — von RCTs bis zur Target Trial Emulation.
- Geben Sie Ihre Forschungsfrage, Randbedingungen und verfügbaren Ressourcen an.
- Klicken Sie auf AI Run und erhalten Sie direkt im Chat maßgeschneiderte Empfehlungen zum Forschungsdesign.
- Diskutieren Sie Abwägungen oder prüfen Sie alternative Designs über Anschlussfragen.
Die Wahl des richtigen Studiendesigns ist eine der technisch anspruchsvollsten Aufgaben in der klinischen Forschungsplanung. Ein falsches Design kann nicht eliminierbare Verzerrungen einführen, die die Schlussfolgerungen einer Studie unglaubwürdig machen — unabhängig davon, wie sorgfältig die Datenerhebung durchgeführt wurde. Umgekehrt verschwendet ein unnötig komplexes Design Ressourcen und kann Studienteilnehmende unnötig belasten. Die meisten Forschenden, einschließlich erfahrener Kliniker, haben Lücken in ihrer formalen Ausbildung zu modernen kausalen Inferenzmethoden — diese Lücken soll dieses Tool schließen.
Dieses Tool agiert als „Advocatus Diaboli" für das Studiendesign. Anstatt die ersten Eingebungen des Forschers einfach zu bestätigen, unterzieht es das vorgeschlagene Design einem systematischen Stresstest: Es identifiziert Bedrohungen der internen Validität, Biasquellen, Störgrößenstrukturen und inferentielle Einschränkungen. Dieser adversarielle Ansatz — nach dem Vorbild des strengen Begutachtungsverfahrens — deckt Probleme auf, solange sie noch behoben werden können, bevor die Studie beginnt.
Das Tool deckt das gesamte Spektrum klinischer Studiendesigns ab: Beobachtungsdesigns (Querschnittstudie, Fall-Kontroll-Studie, retrospektive und prospektive Kohortenstudie), Interventionsdesigns (Pilotstudie, pragmatisches RCT, Cluster-RCT, Platform Trial) sowie moderne Kausalinferenzansätze — darunter Target Trial Emulation (TTE) für Situationen, in denen keine RCT-Daten vorliegen, aber aus Beobachtungsdaten kausale Effekte abgeleitet werden müssen. TTE wird zunehmend als methodologischer Goldstandard für die Extraktion kausaler Schätzungen aus elektronischen Krankenakten anerkannt.
Für jede Designempfehlung bietet das Tool eine Bias-Risikobewertung anhand etablierter Frameworks (Newcastle-Ottawa für Beobachtungsstudien, Cochrane RoB 2 für Studien), erklärt welche Störgrößen gemessen und kontrolliert werden müssen, und gibt an, welche statistischen Methoden geeignet sind — mit ausdrücklichen Warnungen vor veralteten Ansätzen wie der schrittweisen Variablenauswahl, die die Fehlerrate 1. Art erhöht.
Die Eingabe der verfügbaren Ressourcen (Datenzugang, Förderung, Zeitplan, Personal) ist entscheidend: Sie verhindert, dass die KI einem Forscher mit sechs Monaten Zeit und einem einzigen Forschungsassistenten ein fünfjähriges prospektives RCT empfiehlt. Das Tool empfiehlt stets das strengste Design, das unter den angegebenen Rahmenbedingungen realisierbar ist.
Nach Erhalt der Designempfehlung wird Nutzenden empfohlen, vor der Einreichung eines Protokolls oder Ethikantrags einen institutionellen Biostatistiker für die formale Fallzahlberechnung und abschließende Festlegung des Analyseplans hinzuzuziehen.