Vorab erst einige Informationen
Im Rahmen meiner medizinischen Doktorarbeit soll ich eine retrospektive Analyse durchführen...
Studiendesign: Es handelt sich um eine longitudinale Studie. Betrachtet werden zwei Messpunkte M1 und M2 mit 61 Probanden. An M1 und M2 wurde mittels eines Depressionsfragebogens jeweils Score erhoben (metrische AV). Es gibt 21 Maßnahmen (UV, kategorial), welche die Probanden wählen können (oder auch nicht). Dabei können sie die Maßnahmen bereits vor M1 in Anspruch nehmen, oder erst danach, d.h. vor M2.
Ziel ist es, herauszufinden, welchen Einflussfaktor welche Maßnahme auf den Depressionsscore hat.
Meine Gedanken
(1) Zunächst dachte ich daran, eine multivariate lineare Regressionsanalyse für den Score an M1 und die Maßnahmen bis M1 durchzuführen, um einen Wert für den konstanten Regressionskoeffizienten ß0 zu berechnen, sozusagen als „Baseline“ unbeeinflusst von weiteren Maßnahmen; als ob man M0 gemessen hätte.
(2) Ausgehend davon wollte ich wiederum mittels Regressionsanalyse alle angewandten Maßnahmen (also von M1-M2) auf den Score bei M2, umsozusagen die Auswirkung aller Maßnahmen (ich gehe davon aus, dass sie, einmal angewandt einen bleibenden Effekt haben), auf vom Urwert (konstruiert ß0) auf den Depressionswert bei M2 zu beziehen.
Ich bin mir ledier überhaupt nicht sicher, ob das klappen kann, da ich nicht weiß, wie ich die Baseline mit dem Score bei M2 am sinnvollsten verbinden soll. Zudem scheint mir, als ob die Probandenanzahl für ein Regressionsverfahren (auch, wenn ich die UV zusammenfassen könnte), nicht zu gering ist.
Meine Fragen wären daher:
(1) Ist der o.g. Ansatz überhaupt sinnvoll?
(2) Hättet ihr Ideen/Tipps für einen anderen Ansatz; oder eine Literatur/Internetempfehlung?
Vielen, lieben Dank euch. Ich bin gern bereit mich einzulesen (bislang ist meine Recherche sehr ungezielt, gefühlt) und freue mich über jeden Hinweis!
Liebe Grüße
Firefly
