Compliance & Usability

Adharenz, Datenvollstandigkeit und Nutzungsmuster

WarnungBeispieldaten

Die folgenden Auswertungen basieren auf synthetischen Demodaten (n = 30) zur Demonstration der Analysepipeline — keine echten Patientendaten.

Daten-Vollstandigkeit

Abbildung 1: Datenvollstandigkeit pro Parameter und Tag

Adharenz uber die Zeit

Abbildung 2: Tagliche Adharenz (Gewichtsmessung morgens/abends)

Adharenz nach Risikoklasse

Abbildung 3: Gewichtsmessungs-Adharenz nach Risikoklasse

Alert-Haufigkeit

Abbildung 4: Gesamtverteilung der Alerts

Missing-Data-Analyse

Abbildung 5: Fehlende-Daten-Muster: Welche Parameter fehlen gemeinsam?

Abbildung 6: Fehlende-Daten-Rate nach postoperativem Tag und Parameter

Tabelle 1: Little’s MCAR-Test (vereinfacht): Ist das Fehlen zufällig?

HinweisMissing-Data-Strategie

• MCAR (Missing Completely At Random): Fehlende Werte sind unabhängig von beobachteten und unbeobachteten Daten → Complete-Case-Analyse zulässig
• MAR (Missing At Random): Fehlende Werte hängen von beobachteten Variablen ab → Multiple Imputation empfohlen (< 20% Fehlend)
• p < 0,05 im vereinfachten MCAR-Test deutet auf MAR hin; bei > 20% fehlenden Werten wird in der Echtdaten-Analyse Multiple Imputation mit Sensitivitätsanalyse durchgeführt

Zusammenfassung

Tabelle 2