Meta Research

Das QUEST Center führt mehrere Projekte zum Thema "Forschung über Forschung" durch, sogenannte Meta Research. Durch Meta Research werden sowohl notwendige Maßnahmen und Folgeprojekte identifiziert, also auch implementierte Maßnahmen und Projekte evaluiert. 

COVID-Evidenz: eine lebende Datenbank von Studien zu Interventionen für COVID-19

Die COVID-19-Pandemie zeichnet sich durch eine noch nie dagewesene Dringlichkeit aus, zuverlässige Informationen über therapeutische Optionen und deren Bewertung in klinischen Studien zu erhalten. Ziel dieses Projekts ist die Bereitstellung einer frei zugänglichen und täglich aktualisierten Online-Datenbank mit weltweitem Studienevidenz über Nutzen und Schaden von Interventionen bei COVID-19, einschließlich Interventionen für Prävention, Diagnose, Therapie und klinisches Management.

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Facility zur systematischen Überprüfung und Meta-Analyse von Tierstudien

In der Biomedizin werden Tierversuche zur Verbesserung der menschlichen Gesundheit durchgeführt. Bemühungen, die Ergebnisse in einen klinischen Nutzen am Menschen umzusetzen, sind jedoch oft erfolglos. Systematische Übersichtsarbeiten und Meta-Analysen sind transparente, reproduzierbare Methoden, um veröffentlichte Studien objektiv zusammenzufassen. In der Tierforschung können systematische Übersichtsarbeiten helfen, Gründe für Translationsversagen, vielversprechende experimentelle Behandlungen und optimale 3R-bezogene Versuchsdesigns zu identifizieren.

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IntoValue

Das BIH unterstützt die AllTrials Initiative. In diesem Zusammenhang befassen wir uns mit der Publikation klinischer Studien. Im Rahmen der IntoValue Studie untersuchen wir - gemeinsam mit der Medizinischen Hochschule Hannover - den genauen Anteil der an allen 36 deutschen Universitätskliniken durchgeführten Studien, zu denen keine Ergebnisse publiziert wurden. 

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Meta-Research Innovation Center Berlin (METRIC-Berlin)

Unter der Leitung von Herrn Professor Dr. John P. A. Ioannidis (Einstein BIH Visiting Fellow, gefördert durch die Stiftung Charité) entsteht am QUEST Center das sog. Meta-Research Innovation Center Berlin (METRIC-Berlin), die europäische "Schwester" des Meta-Research Innovation Center at Stanford (METRICS). Ziel dieses Zentrums ist es, die Entstehung und die Zuverlässigkeit, Validität, Zugänglichkeit und Reproduzierbarkeit von biomedizinischer Forschung zu erforschen. Es wird durch die Stiftung Charité und die Einstein Stiftung Berlin gefördert.

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Präklinische systematische Reviews und Meta-Analyse

Präklinische systematische Reviews und Meta-Analyse sind Instrumente der Metaforschung, mit denen wir einige der Herausforderungen der translationalen biomedizinischen Forschung untersuchen. Sie bieten eine Zusammenfassung der Forschungsergebnisse auf einem Gebiet und ermöglichen eine Beurteilung sowohl des Umfangs als auch der Qualität der verfügbaren Beweise, einschließlich der Wahrscheinlichkeit, dass die Ergebnisse von Verzerrungen, sog. Bias, betroffen sind. Die Ergebnisse können uns helfen, Verbesserungspotenziale in der präklinischen Forschung zu identifizieren und die Entwicklung von Strategien zur Bewältigung dieser Herausforderungen zu unterstützen.

Wir konzentrieren uns in erster Linie auf die Überprüfung von Daten aus Studien mit Tiermodellen von Schlaganfällen und anderen neurologischen Erkrankungen und haben eine Reihe von laufenden Projekten.

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Translationsforschung

In der Projektreihe Translationsforschung geht es darum, den Begriff der Translation näher zu definieren, translationale Strukturen in den USA zu untersuchen, sowie die Implementierung der translationalen Forschung am BIH zu analysieren.

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The Meta Research reading list for peer reviewers (nur auf Englisch)

Looking for ways to improve your manuscripts and peer reviews? This “science of science” reading list can help!
When reviewing papers or writing your own papers, it’s important to remember that the fact that something is standard practice for your field doesn’t mean that it’s the best way of doing things. Scientists, journals and funding agencies are increasingly recognizing the limitations of many existing practices and are implementing new policies to improve transparency, rigor and reproducibility. Here we present a list of meta-research articles for authors and peer reviewers. These “science of science” papers will help peer reviewers learn to identify and understand the problems with some very common practices.
This collection of articles also offer constructive solutions that make it easier for authors to improve transparency, rigor and reproducibility.

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