Psychophysiologische.. - Jochen Fahrenberg

Fehlende Daten und Qualitätskontrolle
Wie es bei einer klinischen Untersuchung mit anspruchsvoller Methodik kaum zu vermeiden ist, konnten
nicht von allen Patientinnen vollständige Datensätze gewonnen werden. Dies gilt in seltenen Fällen
für die Fragebögen und relativ häufig für das 24-Stunden-Monitoring. Dies fehlt bei allen Patientinnen
der Kontrollgruppe mit den normotonen Patientinnen, aber auch bei einigen der hypertonen Patientinnen.
Von 26 Untersuchungsteilnehmerinnen gibt es ein 24-Stunden-Monitoring mit den Mittelwerten
und Standardabweichungen des Blutdrucks und der Herzfrequenz, gemittelt über den Tag bzw. die
Nacht. Außerdem liegen von allen die auf der Station gemessenen Werte vor, d. h. je nach Patientin
und Diagnose Einzelmessungen an 3 oder bis zu 20 Tagen. Die Anzahl der missing data wurde in den
Tabellen angegeben und bei den statistischen Analysen berücksichtigt.
Bewertungen
Die Qualität der technischen Aspekte der Blutdruckmessung und der Güte des Interviews in psychologischer
Hinsicht wurden von den jeweiligen Untersuchern eingestuft, wobei die ersten Untersuchungen
zur Ausbildung eines internen Maßstabs dienten. Zur Bewertung wurde eine 5-stufige Notenskala
mit zusätzlichen Halbstufen verwendet (siehe Anhang).
Datenorganisation und Statistik
Der vierdimensionale Datenfile mit den Patienten (40), Segmenten (27), Terminen (2) und Variablen
(9) hat 2160 Zeilen. Er wurde mit dem Makro HEALB in einen zweiten Datenfile Patienten (40) und
mit 40 (Untersuchungsphase x Variable x Termin = 27 x 2 x 9) Zeilen transformiert. Je nach Fragestellung
wurde der eine oder der andere Datensatz benutzt und die zusätzlichen Informationen über Gruppierungen
und Kovariaten einbezogen. Ein weiterer Gesamtfile wurde aus den Patientendaten, den
Fragebogendaten und den Protokolldaten der Untersuchungen gebildet. Dieser Datensatz enthält auch
die auf Station und im 24-Stunden-Monitoring gemessenen Blutdruck- und Herzfrequenz-Werte.
Im ersten Schritt wurden mit SAS-Routinen bzw. SPSS-Routinen deskriptive Statistiken berechnet:
für die Verteilungen aller Variablen, deskriptive Mittelwert-Vergleiche, Korrelationen u.a.
Vor der Berechnung von Reaktionswerten waren die Ausgangswert-Abhängigkeiten zu prüfen, um
ggf. außer Differenzen auch ausgangswertkorrigierte Reaktionswerte (ALS) zu berechnen. Zur Prüfung
der Ausgangswert-Abhängigkeiten wurde das Makro AWGT (F. Foerster) verwendet (siehe Fahrenberg,
Foerster & Franck, 1995; Foerster, 1995). Aufgrund der Ergebnisse (siehe Abschnitt 6.3.1)
wurde entschieden, nur Differenzen zu verwenden und alle Veränderungen auf die Ruhe 2 unmittelbar
vor Beginn des Interviews zu beziehen. Diese Entscheidung war auch davon beeinflusst, dass nur von
26 der 31 Hypertonikern und von keiner der normotonen Patientinnen ein Monitoring vorliegt, dessen
Nacht-Mittelwert als Baseline dienen können.
Die Kovariation von systolischem und diastolischem Blutdruck mit der Herzfrequenz wurde durch
Korrelation über alle vorhandenen Werte, sozusagen für eine "mittlere Person" berechnet. Bei diesem
Verfahren wird jedoch die wahre Korrelation, wie sie innerhalb einer Person besteht, wesentlich unterschätzt.
Dafür sind personenweise (intra-individuelle) Korrelationskoeffizienten geeigneter. Wenn
jedoch der gesamte Rekord einer Patienten verwendet würde, könnte der kurzfristige Anstieg aufgrund
der körperlichen Aktivität beim Treppensteigen zu einer Inflationierung der Korrelation der Zeitreihen
führen. Deshalb wurde nur die durchschnittlich ca. 45 Minuten dauernden Interview- und Ruhe-
Phasen verwendet, um die intraindividuelle Kovariation der kardiovaskulären Messwerte zu berechnen.
Ausgewählt wurden die Rekords von 10 Patienten, die zu denen gehörten, deren technische Qualität
bei beiden Untersuchungsterminen als gut oder sehr gut eingestuft worden war. Die Korrelationskoeffizienten
innerhalb Personen wurden mittels z-Funktionen über die Personen gemittelt.
Kovarianzanalyse
Der mögliche Einfluss von 4 Kovariaten wird explorativ zunächst mit einer Regressionsanalyse an den
Messwerten von Ruhe 1 und Gesamtinterview (N =40) mit der angegebenen Reihenfolge der Prädiktoren
(Enter p = .05; Remove p = .10) gerechnet und anschließend in einer GLM-Analyse (SS1 bzw.
Typ 1) an allen vorliegenden Messpunkten geprüft (16 Segmente, d.h. Ruhe 1, 2, und 3 sowie 13 Interview-Segmente,
Portapres-Messungen N = 1225 und SpaceLabs-Messungen N = 441). Als
Kovariate wurden in dieser Reihenfolge ausgewählt und eingesetzt: AL Alter, BMI Body Mass Index,
FU Fingerumfang, AU Oberarmumfang und Armumfang. In eine ergänzenden Analyse wurde
außerdem der Mittelwert des systolischen Blutdrucks des 24-Stunden-Monitoring Nachtsegment be-
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