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In its position paper on statutory health insurance coverage of what is referred to as noninvasive prenatal testing (NIPT), the German Society of Midwifery Science (DGHWi) argues for the tests to be covered by statutory health insurance as this would also ensure the necessary government monitoring and psychosocial and medical advice and support. At the same time, the DGHWi urges for structural measures to be taken to support the statutory health insurance coverage of NIPT. These include, most importantly, comprehensive government support for families of children with special needs. Health insurance coverage of NIPT must also be accompanied by extensive social science research to facilitate a better understanding of this complex technology and its ethical, political and social implications., In ihrem Positionspapier zur Kassenzulassung von sogenannten Nichtinvasiven Pränatalen Tests (NIPTs) spricht sich die Deutsche Gesellschaft für Hebammenwissenschaft (DGHWi) für eine Kostenübernahme der Tests durch die gesetzliche Krankenversicherung aus, da auf diese Weise die notwendige staatliche Steuerung und psychosoziale und medizinische Beratung und Begleitung gewährleistet werden kann. Gleichzeitig drängt die DGHWi auf strukturelle Maßnahmen, die die Kassenzulassung von NIPTs begleiten sollten. Dazu gehört vor allem eine umfassende staatliche Unterstützung von Familien mit Kindern mit besonderen Bedarfen. Die Kassenzulassung von NIPTs sollte umfänglich sozialwissenschaftlich begleitet werden, um diese komplexe Technologie und ihre ethischen, politischen und sozialen Effekte besser zu verstehen., GMS Zeitschrift für Hebammenwissenschaft; 8:Doc01

Background: Random effects meta-analyses face difficulties when used in situations with very few (2 – 4) studies [ref:1]. As heterogeneity between the studies cannot be reliably estimated, this can lead to biased point estimates and too narrow confidence intervals [ref:2].[for full text, please go to the a.m. URL], 65th Annual Meeting of the German Association for Medical Informatics, Biometry and Epidemiology (GMDS), Meeting of the Central European Network (CEN: German Region, Austro-Swiss Region and Polish Region) of the International Biometric Society (IBS)

Für Vergleiche von Therapien werden in der Regel direkt vergleichende, randomisierte Studien, herangezogen, da diese geeignet sind, mit ausreichender Ergebnissicherheit auf kausale Effekte schließen zu können. Liegen keine direkt vergleichenden Studien vor, kann auf indirekte Vergleiche[zum vollständigen Text gelangen Sie über die oben angegebene URL], 65th Annual Meeting of the German Association for Medical Informatics, Biometry and Epidemiology (GMDS), Meeting of the Central European Network (CEN: German Region, Austro-Swiss Region and Polish Region) of the International Biometric Society (IBS)

In klinischen Studien werden für Patientinnen und Patienten häufig medizinische Daten, insbesondere zur gesundheitsbezogenen Lebensqualität und zur Symptomatik, zu aufeinanderfolgenden Zeitpunkten erhoben. Für die Auswertung dieser longitudinalen Daten werden in der Literatur sowohl[zum vollständigen Text gelangen Sie über die oben angegebene URL], 64. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS)

International audience; Evaluating how populations are connected by migration is important for understanding species resilience because gene flow can facilitate recovery from demographic declines. We therefore investigated the extent to which migration may have contributed to the global recovery of the Antarctic fur seal (Arctocephalus gazella), a circumpolar distributed marine mammal that was brought to the brink of extinction by the sealing industry in the eighteenth and nineteenth centuries. It is widely believed that animals emigrating from South Georgia, where a relict population escaped sealing, contributed to the re-establishment of formerly occupied breeding colonies across the geographical range of the species. To investigate this, we interrogated a genetic polymorphism (S291F) in the melanocortin 1 receptor gene, which is responsible for a cream-coloured phenotype that is relatively abundant at South Georgia and which appears to have recently spread to localities as far afield as Marion Island in the sub-Antarctic Indian Ocean. By sequencing a short region of this gene in 1492 pups from eight breeding colonies, we showed that S291F frequency rapidly declines with increasing geographical distance from South Georgia, consistent with locally restricted gene flow from South Georgia mainly to the South Shetland Islands and Bouvetøya. The S291F allele was not detected farther afield, suggesting that although emigrants from South Georgia may have been locally important, they are unlikely to have played a major role in the recovery of geographically more distant populations.

Background: When assessing the benefit of an intervention, the study population (SP) may consist of a relevant target population (ZP) and a non-relevant population (nZP). We consider the situation that a significant treatment effect is observed only in SP but not in ZP leading to the question if and how the effect in SP may be used for conclusions about the effect in ZP. Methods: We assessed three test procedures: the first increases the level of significance αZP for ZP (elevation rule, ER). The second procedure involves a permutation-based test for a qualitative interaction between ZP and nZP (extension rule, EWR). The third one is a modification of the EWR, which takes the relation between ZP and nZP into account. In a simulation study, we compared the empirical type 1 error and power for all three test procedures. Results: EWR unacceptably exceeds the significance level for some simulated parameter constellations (median 5.8%, maximum 15.9%). The modified version of EWR has a lower empirical type 1 error (median 5.5%, maximum 10.2%). But EWR has no advantages with respect to the empirical power and type 1 error compared to ER with an increased significance level of αZP=15%. Conclusion: ER, with an increased significance level of αZP=15%, is the appropriate procedure with respect to the empirical power, when accepting a slightly increased type 1 error (median 6.1%, maximum 10.9% over all simulated scenarios)., Hintergrund: In Nutzenbewertungen kann der Fall auftreten, dass sich die Studienpopulation (SP) aus einer relevanten Zielpopulation (ZP) und Nicht-ZP (nZP) zusammensetzt und ein nicht statistisch signifikanter Behandlungseffekt in ZP und ein statistisch signifikanter Behandlungseffekt in SP vorliegt. Es stellt sich hier die Frage unter welchen Umständen und mit welcher Methodik das Ergebnis in SP auf ZP übertragen werden kann. Methoden: Wir haben drei Testprozeduren untersucht: eine Anhebung des Signifikanzniveaus αZP für ZP (Anhebungsregel, AHR), eine Testprozedur, die auf einem permutationsbasierten Test auf qualitative Interaktion zwischen ZP und nZP beruht (Erweiterungsregel, EWR) sowie eine Modifikation derselben. Die Testprozeduren wurden in einer Simulationsstudie bzgl. des empirischen Fehlers 1. Art und der empirischen Power verglichen. Ergebnisse: Die EWR zeigte für einzelne Datenkonstellationen eine nicht akzeptable Niveauüberschreitung (Median 5,8%, Maximum 15,9%). Die modifizierte EWR unter Berücksichtigung der Relation der Stichprobengrößen in ZP und nZP führte zwar zu einer Reduktion des empirischen Fehlers 1. Art (Median 5,5%, Maximum 10,2%). Ein Vergleich bezüglich empirischer Power und Fehler 1. Art mit der AHR mit einer Erhöhung des Signifikanzniveaus auf αZP=15% ließ jedoch insgesamt keine Vorteile erkennen. Schlussfolgerung: Bei Inkaufnahme einer geringen Niveauüberschreitung (Median 6,1%, Maximum 10,9% in den untersuchten Datenkonstellationen) stellt die AHR mit bedingter Erhöhung des Signifikanzniveaus auf αZP=15% unter Berücksichtigung des Fehlers 1. Art und der Power das geeignetste Verfahren dar., GMS Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie; 14(2):Doc11