Herausforderungen von Evidenzlevel-1-Studien in der Unfallchirurgie und OrthopädieChallenges of evidence level 1 studies in trauma surgery and orthopedics

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作者：
Daniel Günther
Elmar Herbst
Brenda Laky
Christian Lattermann
Dominic T. Mathis
Philip Rössler
Karl Friedrich Schüttler
Arasch Wafaisade
Sebastian Kopf
机构：
[1] Klinikum der Universität Witten/Herdecke,Klinik für Orthopädie, Unfallchirurgie und Sporttraumatologie, Krankenhaus Köln
[2] Klinik für Unfall-,Merheim
[3] Hand- und Wiederherstellungschirurgie,Department of Orthopaedic Surgery, Division of Sports Medicine
[4] Universitätsklinikum Münster,Klinik für Orthopädie und Traumatologie des Bewegungsapparates
[5] Austrian Research group for Regenerative and Orthopedic Medicine (AURROM),Medizinische Fakultät
[6] Center of Clinical Research,Zentrum für Orthopädie und Unfallchirurgie
[7] Universitätszahnklinik Wien,undefined
[8] Medizinische Universität Wien,undefined
[9] Brigham and Women’s Hospital,undefined
[10] Kantonsspital Baselland (Bruderholz,undefined
[11] Liestal,undefined
[12] Laufen),undefined
[13] Orthopädische Praxisklinik,undefined
[14] Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität,undefined
[15] Orthopaedicum,undefined
[16] Medizinische Hochschule Brandenburg Theodor Fontane der Universitätsklinik Brandenburg an der Havel,undefined
来源：
Arthroskopie | 2021年 / 34卷 / 4期
关键词：
D O I：
10.1007/s00142-021-00469-4
中图分类号：
学科分类号：
摘要：
Randomisierte kontrollierte klinische Studien stellen für chirurgische Fachdisziplinen eine Herausforderung dar. Dieser Artikel beschreibt die Besonderheiten und Schwierigkeiten solcher Studien. Wann immer möglich, sollte das höchste Evidenzlevel angestrebt werden. Ist ein hohes Evidenzlevel allerdings methodisch nicht korrekt erreichbar, sollte das bestmögliche nächste Evidenzlevel erzielt werden. Die Bewertung, auch im Hinblick auf die Kostenerstattung, sollte daher gerade in chirurgischen Disziplinen nicht ausschließlich am Evidenzlevel festgemacht werden. Vielmehr sollte im Rahmen von Expertengremien und unter Zuhilfenahme der besten, verfügbaren Evidenz beurteilt werden.
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