De vijf basisvragen
Het leesraster van de module · van tabel naar zin
Er zijn vijf vragen die je aan elke resultatensectie kunt stellen, in deze volgorde:
- Wat is de uitkomstmaat?
- Wat is de effectmaat?
- Hoe groot is het effect?
- Hoe betrouwbaar is deze effectschatting?
- Hoe relevant is dit resultaat voor de praktijk?
Ze zijn niet van dit werkboek — je komt ze in je bijeenkomsten tegen, je vult ze daar meer dan eens in, en ze staan in je moduleboek. Wat deze bladzij toevoegt is een adres: per vraag wat je in het artikel zoekt, wat je daar kunt aantreffen, en wélk blok van dit werkboek het uitlegt.
Daarmee heb je drie ingangen. De parkeerkaart gaat op term: je ziet een woord dat je niet kent. Het register gaat op tekentje: je ziet een χ² en wilt weten waar die woont. Deze bladzij gaat op vraag: je hebt een artikel voor je en je wilt weten wat je er als eerste van moet willen.
Eén ding vooraf, want het scheelt verwarring: vraag 2 en vraag 3 lijken hetzelfde en zijn het niet. Vraag 2 is welk sóórt getal staat hier — een odds ratio? een Cohens d? Vraag 3 is hoe groot is dat getal, in gewone woorden. Eerst weten wélke maat er ligt, dan pas wat hij zegt. Wie die twee door elkaar haalt, gaat een getal navertellen in de taal van een andere maat — en dat is precies waar de meeste leesfouten vandaan komen.
Vraag 1 · Wat is de uitkomstmaat?
Wat je zoekt. Waaraan leest dit onderzoek af of er iets gebeurd is. In een PICO is dat de O. Meestal staat het in de methodesectie, vaak letterlijk: the primary outcome was… — en dan een vragenlijst, een schaal, of een ja/nee-gebeurtenis.
Wat je aantreft. Een instrument met een naam (BDI-II, PANSS, PHQ-9), of een gebeurtenis die geteld is (terugval, heropname, uitval). En daaraan hangt het meetniveau: geteld in hokjes, of gemeten op een schaal.
Waarom dat de eerste vraag is. Het meetniveau van de uitkomst bepaalt álle volgende vragen. Een geteld ja/nee levert andere effectmaten op dan een gemeten schaal — andere maten, andere nulwaarde, andere zin waarin je het opschrijft. Beantwoord je vraag 1 slordig, dan zoek je bij vraag 2 in de verkeerde familie.
Let op. Onderzoeken meten vaak van alles en noemen één ding de primaire uitkomstmaat. Die ene telt; de rest is bijvangst, hoe mooi de getallen daar ook zijn. Staat er nergens welke primair is, dan is dat zelf iets om op te schrijven.
Waar het staat: Meetniveaus · en voor de weging of een vragenlijst deugt: Cronbachs α.
Vraag 2 · Wat is de effectmaat?
Wat je zoekt. Welk sóórt getal het onderzoek gebruikt om het verschil uit te drukken. Nog niet hoe groot — alleen: wat ligt hier?
Wat je aantreft. Bij een getelde uitkomst: absoluut risico, risicoverschil, NNT, relatief risico, odds ratio. Bij een gemeten uitkomst: een verschil in gemiddelden, een verschil in verandering, Cohens d, een correlatie r, een regressiecoëfficiënt b of β.
De vraag die je jezelf hardop stelt: wat is bij deze maat de nulwaarde? Bij maten die aftrekken is dat 0; bij maten die delen is dat 1. Dat is geen weetje maar gereedschap — je hebt het bij vraag 4 nodig om te zien of het interval de “geen verschil”-waarde bevat.
Let op. Twee onderzoeken over dezelfde interventie kunnen verschillende effectmaten kiezen en dan onvergelijkbaar líjken terwijl ze hetzelfde vonden. Dat is geen bedrog; het is een keuze in de rapportage. Wat je erover opschrijft in je literatuurstudie: welke maat er gebruikt is, en dat je daarom niet zomaar optelt.
Waar het staat: De effectmatenkaart — die zet alle maten uit dit rijtje naast elkaar, met de zin waarin je elk van ze uitspreekt. Van daaruit door naar het blok van de maat die jij voor je hebt.
Vraag 3 · Hoe groot is het effect?
Wat je zoekt. Het puntgetal, met zijn eenheid en zijn richting. En dan één zin in gewoon Nederlands waarin dat getal wordt naverteld: wie, hoeveel, waarop, welke kant op.
Wat je aantreft. Meestal een getal in een tabel, zonder de zin erbij. De zin maak jij.
Hier is dit werkboek voor gebouwd. Elk blok heeft daar een aparte slag voor (Wat er staat), en telkens dezelfde beweging: eerst het getal, dan het getal in woorden, en pas dan een oordeel. Een effect dat je niet in één zin kunt navertellen, heb je niet gelezen — dan heb je het overgeschreven.
Let op. Een getal zonder eenheid is geen antwoord. “Een verschil van 2.4” is niets; “2.4 punten lager op een angstlijst die tot 21 telt” is iets. En bij een gestandaardiseerde maat (d, r, β) is de eenheid weggedeeld — dan is de vertaalslag terug naar de meetlat juist jouw werk.
Waar het staat: de slag Wat er staat in élk blok. Voor de veelvoorkomende gevallen: Cohens d · De correlatie r · De odds ratio · Enkelvoudige regressie · Meervoudige regressie · ANOVA en η².
Vraag 4 · Hoe betrouwbaar is deze effectschatting?
Wat je zoekt. Hoe hard het gevonden getal meewiebelt. Drie dingen op één regel: het betrouwbaarheidsinterval, de p-waarde, en het aantal deelnemers.
Wat je aantreft. 95% CI [−4.13, −0.67] · p = .007 · N = 102. In die volgorde van belang, en dat is niet de volgorde waarin de meeste mensen kijken.
Eén handeling die twee seconden kost en het meeste oplevert: kijk of de nulwaarde in het interval zit. Bij een verschil is dat de 0, bij een verhouding de 1. Zit hij erin, dan verdragen deze data ook “geen verschil”. Zit hij er niet in, dan niet — en dan zegt de bréédte van het interval je hoe precies je het weet.
Let op — dit is de vraag waar de meeste lezers struikelen. Groot en zeker zijn twee verschillende dingen. Een groot effect kan niet-significant zijn (kleine steekproef), en een verwaarloosbaar effect kan hard significant zijn (grote steekproef). “Bijna significant” bestaat niet, “niet significant” betekent niet “geen effect”, en een p zegt niets over de grootte.
Waar het staat: Het betrouwbaarheidsinterval · De p-waarde · De t-toets · Significantie en power · Standaardfout en non-respons.
Vraag 5 · Hoe relevant is dit resultaat voor de praktijk?
Wat je zoekt. Of dit verschil op jouw afdeling iets zou betekenen. Dat is geen statistische vraag meer — het is de vraag waarvoor je de statistiek nodig had.
Wat je aantreft. Meestal: niets. Deze vraag wordt in artikelen zelden beantwoord, en als het gebeurt staat het in de discussie, niet in een tabel.
Wat je zelf doet. Terug naar de eenheid van de wereld: hoeveel patiënten zijn dit, hoeveel punten op welke schaal, hoeveel maanden. En dan de vijf weegpunten: bijdrage aan kwaliteit van leven · ernst van het probleem · impact van bijwerkingen · beschikbaarheid van alternatieven · kosten voor de organisatie en de samenleving.
Let op. Statistische significantie is geen klinische relevantie, en dat is geen slogan maar rekenkunde: bij een grote steekproef wordt vrijwel elk verschilletje significant. Andersom geldt het net zo goed — een niet-significant resultaat uit een kleine studie kan een klinisch belangwekkend effect verbergen.
Waar het staat: Van significant naar relevant — het blok dat deze vraag hanteerbaar maakt, met het risicoverschil en de NNT als brug. En verder: de slag Wat het niet zegt, onderaan élk blok. Dat is precies de spier die vraag 5 van je vraagt.
Het raster op één fragment
Twee keer dezelfde vijf vragen, op twee fragmenten die verderop in dit werkboek staan. De eerste heeft een getelde uitkomst, de tweede een gemeten — de twee routes waarlangs vrijwel al je artikelen lopen.
Route 1 — een getelde uitkomst
Patients with a comorbid substance use disorder were more likely to drop out of treatment than patients without (32/80 [40.0%] vs. 24/120 [20.0%]; OR = 2.67, 95% CI [1.42, 5.02], p = .002).
| Vraag | Antwoord |
|---|---|
| 1 · uitkomstmaat | Uitval uit de behandeling — geteld, ja of nee. Geen schaal, dus geen gemiddelde. |
| 2 · effectmaat | De odds ratio. Een maat die deelt, dus de nulwaarde is 1, niet 0. |
| 3 · hoe groot | De odds op uitval waren 2.67 keer zo groot in de groep met middelengebruik. In percentages: 40.0% tegen 20.0%. |
| 4 · hoe betrouwbaar | Het interval loopt van 1.42 tot 5.02 en bevat de 1 niet. Breed dus wel: van “anderhalf keer” tot “vijf keer” is een groot bereik. |
| 5 · relevantie | Eén op de vijf patiënten zónder middelengebruik valt al uit, en met middelengebruik twee op de vijf. Dat is geen effectmaat maar een afdelingsprobleem. Wat je hier níét uit mag halen: dat middelengebruik de uitval veroorzaakt. |
Route 2 — een gemeten uitkomst
In this pilot study, participants receiving running therapy in addition to usual care reported lower depressive symptoms (BDI-II) at 12 weeks (M = 16.38, SD = 8.93, n = 13) than participants receiving usual care alone (M = 24.58, SD = 9.27, n = 12), t(23) = −2.25, p = .034, Cohen’s d = −0.90, 95% CI [−1.72, −0.07].
| Vraag | Antwoord |
|---|---|
| 1 · uitkomstmaat | Depressieve klachten, gemeten met de BDI-II — een schaal, dus gemiddelden mogen. |
| 2 · effectmaat | Er staan er twee: het ruwe verschil in gemiddelden (−8.2 BDI-punten) en Cohens d, de gestandaardiseerde versie daarvan. Allebei maten die aftrekken; nulwaarde 0. |
| 3 · hoe groot | De runninggroep scoorde na twaalf weken gemiddeld 8.2 punten lager op de BDI-II; uitgedrukt in standaardafwijkingen is dat 0.90. |
| 4 · hoe betrouwbaar | p = .034, maar kijk naar de haken: [−1.72, −0.07]. Deze 25 mensen passen bij bijna niets én bij een enorm effect. Significant én vrijwel niets weten kan tegelijk. |
| 5 · relevantie | 8.2 punten op de BDI-II — is dat een verschil dat je aan het bed terugziet? Dat is jouw oordeel, niet dat van de p. En: 25 deelnemers, een pilot. |
Kijk wat er bij vraag 2 gebeurde in route 2: er lagen twee effectmaten tegelijk, en pas nadat je dat had vastgesteld kon je vraag 3 twee keer beantwoorden — één keer in BDI-punten, één keer in standaardafwijkingen. Precies daarom staat vraag 2 vóór vraag 3.
Het invulblad
Neem je eigen artikel erbij en schrijf vijf regels op. Niet meer dan vijf zinnen; als een van de vijf niet in één zin past, ben je nog aan het overschrijven in plaats van aan het lezen.
1. Uitkomstmaat: … (wát is gemeten, waarmee, en geteld of gemeten?)
2. Effectmaat: … (welk sóórt getal — en wat is de nulwaarde?)
3. Hoe groot: … (het getal, in gewone woorden, mét eenheid en richting)
4. Hoe betrouwbaar: … (interval — zit de nulwaarde erin? · p · N)
5. Relevantie: … (wat betekent dit op de afdeling — en wat weet ik nog niet?)
Twee praktische opmerkingen. Bij een puur beschrijvend stuk (een tabel met gemiddelden en niets erbij) zijn vraag 4 en 5 soms niet in te vullen: er is geen schatting en dus geen onzekerheid om te wegen. Dat is geen falen, dat is het antwoord — schrijf “niet van toepassing” en ga door. En omgekeerd: staat er bij vraag 5 in het artikel niets, dan is “de auteurs bespreken de klinische relevantie niet” een volwaardige zin voor jouw discussie.
Oefening
Leesopgave. Vul het invulblad in voor het fragment hieronder (verzonnen). Vijf zinnen, meer niet. Let bij vraag 2 goed op: er staan twee getallen die op een effectmaat lijken, en één ervan is het niet.
In a multicentre trial (N = 486), 12-month readmission was lower in the transitional care group than in usual care (18.9% vs. 27.4%; RR = 0.69, 95% CI [0.51, 0.93], p = .015). Mean length of the index admission was 24.1 days (SD = 11.7).
Doe-opgave. Pak een artikel uit je eigen literatuurstudie — een echte, eentje die je toch al moest lezen — en vul het invulblad in op de eerste resultatenregel die je tegenkomt. Noteer erbij hoe lang je erover deed, en bij welke van de vijf vragen je vast kwam te zitten. Die vraag wijst je naar het blok dat je het hardst nodig hebt.
Uitwerking leesopgave
1. Uitkomstmaat: heropname binnen twaalf maanden — geteld, ja of nee, dus een ja/nee-uitkomst en geen schaal.
2. Effectmaat: het relatieve risico (RR = 0.69) — een maat die deelt, dus de nulwaarde is 1. De 24.1 dagen opnameduur is géén effectmaat: dat is een beschrijvend gemiddelde over de hele groep, zonder vergelijking. Er staat geen tweede groep naast en dus geen verschil in.
3. Hoe groot: van de patiënten met transitiezorg werd 18.9% binnen een jaar heropgenomen, tegen 27.4% zonder — het risico op heropname lag bij transitiezorg ongeveer een derde lager (0.69 keer zo groot).
4. Hoe betrouwbaar: het interval loopt van 0.51 tot 0.93 en bevat de 1 niet; p = .015 bij 486 deelnemers. Maar de bovengrens (0.93) schuurt tegen de 1 aan: deze data passen ook bij een heel klein voordeel.
5. Relevantie: het verschil is 8.5 procentpunten — van elke 100 patiënten die transitiezorg krijgen, worden er ongeveer 9 minder heropgenomen. Dat is een getal waar een afdeling iets mee kan, en de vraag daarna is wat transitiezorg kost aan uren en aan wie hij wordt gegeven. Hoe je die 8.5 procentpunten in een NNT omrekent, staat in Van significant naar relevant.
Wat de meeste lezers hier laten liggen: het RR van 0.69 klinkt als “31% minder”, en dat is waar — maar het is 31% van een risico dat toch al maar 27% was. De 8.5 procentpunten uit vraag 5 zeggen hetzelfde in de eenheid waarin je het aan een patiënt kunt uitleggen. Waarom die twee zinnen zo verschillend klinken bij dezelfde data, staat op De effectmatenkaart.
Uitwerking doe-opgave
Hier is geen goed antwoord, want het is jouw artikel — wel drie dingen die bijna iedereen overkomt, zodat je weet dat het niet aan jou ligt.
Je komt vast te zitten bij vraag 1. Heel gewoon: veel artikelen noemen de primaire uitkomstmaat pas halverwege de methodesectie, of helemaal niet. Ga in dat geval naar de eerste tabel van de resultaten en kijk waar het onderzoek zijn hoofdvergelijking op maakt — dát is in de praktijk de uitkomstmaat, wat de tekst er ook over zegt.
Je vult bij vraag 3 een getal in zonder eenheid. Kijk je zin nog eens na: staat er wie, hoeveel, waarop en welke kant op in? Ontbreekt er een van de vier, dan zit het antwoord nog in het artikel en niet in je hoofd.
Je slaat vraag 5 over. Bijna iedereen doet dat, en het is de vraag waar je literatuurstudie op beoordeeld wordt. Eén zin volstaat — desnoods de zin dat de auteurs er zelf niets over zeggen.
De vraag waar jij bleef hangen, wijst je naar het blok dat je het hardst nodig hebt; de adressen staan hierboven bij elke vraag.
TODO: het doorgewerkte voorbeeld gebruikt nu twee fragmenten uit dit werkboek zelf (odds ratio · Cohens d), zodat elk getal in het werkboek na te lezen is. Zodra Funk (2025) binnen handbereik is, hoort daar een derde doorloop bij op een écht artikel dat de vios sowieso lezen — mét de β-kolom, de twee Conditie-rijen en de Bonferroni-grens erin.