STARD vs. TRIPOD: Welche Berichtsrichtlinie passt zu Ihrer Studie?

Veröffentlicht am 20. Juni 2026 | Letzte Aktualisierung: 31. Oktober 2026

STARD vs. STIPOD auf einen Blick

Die beiden Leitlinien beantworten unterschiedliche Fragestellungen. STARD untersucht, wie gut ein einzelner Test Personen mit und ohne eine bestimmte Erkrankung unterscheiden kann. TRIPOD untersucht, wie gut ein Modell, das mehrere Prädiktoren kombiniert, das individuelle Risiko einschätzt. ^{^1,2}

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Die Zählungen variieren je nach Quelle aufgrund von Unterpunkten. Das TRIPOD-2015-Papier beschreibt eine Checkliste mit 22 Punkten; ^⁴ das TRIPOD+AI-Papier beschreibt TRIPOD 2015 als Checkliste mit 37 Punkten, darunter 25 Punkte für Entwicklungs- und Validierungsstudien, sechs nur für Entwicklungsstudien und sechs nur für Validierungsstudien.^² Ein Erläuterungsdokument ist TRIPOD 2015 beigefügt. ^⁵

Welche Richtlinie sollten Sie anwenden?

Richten Sie die Richtlinie nach der Fragestellung, die Ihre Arbeit beantwortet, und nicht nach Ihrem Fachgebiet.

1. 1Ein Test im Vergleich zu einem Referenzstandard. Verwenden Sie STARD 2015. Beispiele sind ein neuer Biomarker, ein bildgebender Test oder ein Point-of-Care-Gerät im Vergleich zum besten verfügbaren Referenzwert.
2. 2Ein Modell, das mehrere Prädiktoren kombiniert. Nutzen Sie TRIPOD+AI, egal ob das Modell einen aktuellen Zustand (diagnostisch) oder ein zukünftiges Ergebnis (prognostisch) vorhersagt.²
3. 3Ein KI-basierter Test. Nutzen Sie STARD-AI. In der TRIPOD+AI-Veröffentlichung wurde es 2024 als in Vorbereitung befindlich aufgeführt; es wurde 2025 in Nature Medicine veröffentlicht.^2,3
4. 4Eine systematische Übersichtsarbeit zu Genauigkeitsstudien. Verwenden Sie PRISMA-DTA für die Überprüfung. Die einbezogenen Primärstudien sind diejenigen, die dem STARD-Leitfaden folgen.⁶
5. 5Sowohl ein Test als auch ein Modell in einer Arbeit. Berichten Sie jeden Teil anhand der entsprechenden Richtlinie und geben Sie dies in den Methoden an. Dies ist ein praktischer Tipp von Editverse, keine Regel aus den Richtlinien.

Änderungen: STARD 2003 bis 2015, TRIPOD 2015 bis TRIPOD+AI

STARD erschien erstmals 2003 in zwei Dutzend Fachzeitschriften. Die Aktualisierung von 2015 fasste 30 Punkte in der Struktur Einleitung, Methoden, Ergebnisse und Diskussion zusammen und führte ein Flussdiagramm ein, das in allen Berichten erwartet wird. Zu den neuen Punkten gehören ein strukturiertes Abstract (Punkt 2), die beabsichtigte Anwendung und klinische Bedeutung des Tests (Punkt 3), die Studienhypothesen (Punkt 4), die Stichprobengröße (Punkt 18), eine strukturierte Diskussion (Punkte 26 und 27), die Registrierung (Punkt 28), das Studienprotokoll (Punkt 29) und die Finanzierung (Punkt 30) ^.¹

TRIPOD+AI umfasst Studien zu Vorhersagemodellen, die beliebige Regressions- oder maschinelle Lernverfahren nutzen, harmonisiert die Begriffe beider Fachgemeinschaften und legt besonderen Wert auf Fairness. Die TRIPOD-Website gibt bekannt, dass TRIPOD+AI und TRIPOD-LLM eingestellt wurden (Stand: 31. Oktober 2026) ^{.² , ⁷}

Fallbeispiel: Eine STARD-Studie im Vergleich zur Checkliste

Villalpando-Sánchez und Kollegen untersuchten, ob fortgeschrittene oxidative Proteinprodukte (AOPPs), gemessen im Blut, eine fortgeschrittene chronische Nierenerkrankung identifizieren können. Es handelt sich um eine prospektive Studie zur diagnostischen Genauigkeit, die 2021 in einer allgemeinmedizinischen Praxis in Morelia, Mexiko, durchgeführt wurde und laut den Autoren dem STARD-Konzept folgt. Die Publikation ist unter der CC BY 4.0-Lizenz frei zugänglich; daher haben wir den Teilnehmerfluss in R nachgebildet^.

^{Der Index-Test umfasste AOPP-Werte von ≥ 200 µmol/L. Als Referenz diente eine Nierenerkrankung im Stadium 4 bis 5, berechnet anhand der glomerulären Filtrationsrate (GFR) mit drei Formeln (Cockcroft-Gault, MDRD und CKD-EPI). Es wurde eine Stichprobengröße von mindestens 296 berechnet. Von den 392 ausgewählten Erwachsenen wurden 90 ausgeschlossen (20 aufgrund einer vorangegangenen Infektion, 70 aufgrund unvollständiger klinischer Untersuchungen), sodass 302 Personen verblieben; 152 davon} waren testnegativ und 150 testpositiv.⁸

Was die Zeitung über STARD berichtet

Editverse prüfte den Methoden- und Ergebnisteil sowie die drei Tabellen des Artikels anhand der STARD-2015-Liste. Nicht aufgeführte Punkte wurden nicht geprüft. ^{^1,8}

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Was Editverse neu berechnet hat

Da Punkt 23 fehlt, haben wir die Kreuztabelle in R anhand der gedruckten Zahlen neu erstellt. Das Testergebnis war bei 150 von 302 Probanden positiv und bei 152 negativ. Für den Cockcroft-Gault-Index reproduziert genau eine Tabelle mit ganzen Zahlen die berichtete Sensitivität (96.58 %) und Spezifität (80.00 %): 113 richtig positive, 37 falsch positive, 4 falsch negative und 148 richtig negative Ergebnisse. Sie reproduziert auch die berichtete positive Likelihood-Ratio von 4.83. Für den CKD-EPI-Index lautet die entsprechende Tabelle 113, 37, 5 und 147 mit einer Likelihood-Ratio von 4.76. Für den MDRD-Index reproduziert keine Tabelle mit ganzen Zahlen beide berichteten Werte. Die Konfidenzintervalle sind Wilson-Intervalle, berechnet mit Editverse^.

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Was der Fall zeigt und was er nicht zeigt

Dies verdeutlicht die Notwendigkeit von Punkt 23. Bei 150 testpositiven Teilnehmern wären für einen positiven Vorhersagewert von 96.36 % 144.5 richtig positive Ergebnisse erforderlich, was keine ganze Zahl ist. Die angegebenen Vorhersagewerte lassen sich daher nicht aus den anderen veröffentlichten Zahlen ableiten. Möglicherweise beruhen die angegebenen Werte auf einer anderen Berechnung oder einem Tippfehler; nur die Daten der Autoren können dies klären. Eine gedruckte 2x2-Tabelle hätte es den Lesern ermöglicht, dies innerhalb einer Minute zu überprüfen. Der Fall belegt weder die Ungenauigkeit der AOPPs noch die Fehlerhaftigkeit der angegebenen Sensitivität oder Spezifität oder die Aussagekraft des MDRD-Ergebnisses. Die Rekonstruktion geht davon aus, dass die Aufteilung der Testergebnisse von 150/152 für alle drei Referenzgleichungen gilt und dass die veröffentlichten Zahlen auf zwei Dezimalstellen gerundet sind.

Spezifische Punkte jeder Checkliste

Dies sind Beispiele für Punkte, die in der einen Checkliste wichtig sind, aber kein direktes Gegenstück in der anderen haben. Es handelt sich nicht um vollständige Listen. ^{1 , 2}

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Nutzen Sie die Checkliste für Ihr Manuskript

1. 1Benennen Sie, was Sie bewerten. Ein Test anhand eines Referenzstandards ist ein STARD-Papier; ein Modell, das ein Risiko ausgibt, ist ein TRIPOD+AI-Papier.
2. 2Holen Sie sich die aktuelle Checkliste. Laden Sie STARD von der EQUATOR Network-Seite und TRIPOD+AI von der TRIPOD-Website herunter.^9,7
3. 3Fügen Sie Seitenzahlen hinzu. STARD bittet die Autoren, am Anfang jeder Zeile die Seite anzugeben, auf der der Artikel zu finden ist.¹
4. 4Zeichnen Sie zuerst das Flussdiagramm. Erstellen Sie eine Liste der ausgewählten, ausgeschlossenen, getesteten und analysierten Personen, bevor Sie die Ergebnisse verfassen; das Diagramm schreibt dann den ersten Absatz für Sie.
5. 5Drucken Sie die Zahlen aus, die die Leser benötigen. Für einen Test geben Sie die 2x2-Tabelle und die Konfidenzintervalle an. Für ein Modell berichten Sie über die Leistung mit Konfidenzintervallen und geben Sie das vollständige Modell an.^1,2

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Häufig gestellte Fragen

Worin besteht der Unterschied zwischen STARD und TRIPOD?

STARD ist für Studien, die die Genauigkeit eines Tests bei der Identifizierung einer Zielerkrankung mithilfe eines Index-Tests und eines Referenzstandards messen. TRIPOD ist für Studien, die ein multivariables Vorhersagemodell für Diagnose oder Prognose entwickeln oder evaluieren. Die aktuelle TRIPOD-Checkliste ist TRIPOD+AI.

Wie viele Artikel haben STARD und TRIPOD?

STARD 2015 umfasst 30 Punkte. TRIPOD 2015 enthält in seinem eigenen Dokument 22 Punkte, die im TRIPOD+AI-Dokument unter Einbeziehung der Unterpunkte als 37 Checklistenpunkte aufgeführt werden. TRIPOD+AI umfasst 27 Hauptpunkte und 52 Unterpunkte.

Soll ich ein Stativ oder ein Stativ mit KI verwenden?

Nutzen Sie TRIPOD+AI. Die Autoren geben an, dass es die TRIPOD 2015-Checkliste ersetzt, die nicht mehr verwendet werden sollte, und dass es Vorhersagemodelle abdeckt, die mit Regression oder maschinellem Lernen erstellt wurden.

Kann ich STARD für eine Vorhersagemodellstudie verwenden?

STARD ist für Studien zur Testgenauigkeit konzipiert. Die Autoren von TRIPOD 2015 wiesen darauf hin, dass STARD und andere Leitlinien zwar viele für Vorhersagemodelle relevante Punkte enthalten, aber keiner davon uneingeschränkt geeignet ist. Verwenden Sie TRIPOD+AI für das Modell und STARD für eine separate Fragestellung zur Testgenauigkeit.

Gibt es Richtlinien für die Berichterstattung über Studien zur diagnostischen Genauigkeit von KI?

Ja. STARD-AI wurde 2025 in Nature Medicine veröffentlicht und ergänzt die STARD-Checkliste von 2015 um 18 neue oder geänderte Punkte. Eine Korrektur der Autoren wurde 2026 veröffentlicht; laden Sie daher bitte die aktuelle Checkliste herunter.

Benötige ich ein Ablaufdiagramm?

STARD 2015 erwartet in allen Berichten ein Diagramm des Teilnehmerflusses (Punkt 19). TRIPOD+AI fordert Sie in Punkt 20a auf, den Teilnehmerfluss zu beschreiben und gibt an, dass ein Diagramm hilfreich sein kann.

Was sollte ich für eine systematische Übersichtsarbeit zu Studien zur diagnostischen Genauigkeit verwenden?

PRISMA-DTA ist die Berichtsrichtlinie für systematische Reviews und Metaanalysen von Studien zur Genauigkeit diagnostischer Tests, die 2018 in JAMA veröffentlicht wurde. STARD ist für die primären Genauigkeitsstudien.

Warum verlangt STARD eine 2 x 2 Tabelle?

STARD-Punkt 23 fordert eine Kreuztabelle der Index-Testergebnisse nach Referenzstandard-Ergebnissen. Mithilfe der Häufigkeitsangaben können Leser jedes Genauigkeitsmaß und dessen Konfidenzintervall neu berechnen; ohne sie ist dies nicht möglich, wie der vorliegende Beitrag zeigt.

Referenzen

1. Bossuyt PM, Reitsma JB, Bruns DE, et al. STARD 2015: eine aktualisierte Liste der wesentlichen Elemente für die Berichterstattung über Studien zur diagnostischen Genauigkeit. BMJ. 2015;351:h5527. doi:10.1136/bmj.h5527. Open Access, CC BY 4.0. pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4623764/
2. Collins GS, Moons KGM, Dhiman P, et al. TRIPOD+AI-Stellungnahme: Aktualisierte Leitlinien für die Berichterstattung über klinische Vorhersagemodelle, die Regressions- oder maschinelle Lernverfahren verwenden. BMJ. 2024;385:e078378. doi:10.1136/bmj-2023-078378. Open Access, CC BY 4.0. pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11019967/
3. Sounderajah V, Guni A, Liu X, et al. Die STARD-AI-Berichtsrichtlinie für Studien zur diagnostischen Genauigkeit unter Verwendung künstlicher Intelligenz. Nat Med. 2025;31(10):3283-3289. doi:10.1038/s41591-025-03953-8. Eine Autorenkorrektur wurde veröffentlicht in Nat Med. 2026, 32 (9): 3493. doi.org/10.1038/s41591-025-03953-8
4. Collins GS, Reitsma JB, Altman DG, Moons KGM. Transparente Berichterstattung über ein multivariables Vorhersagemodell für die individuelle Prognose oder Diagnose (TRIPOD): die TRIPOD-Erklärung. BMC Med. 2015;13:1. doi:10.1186/s12916-014-0241-z. Open Access, CC BY 4.0. pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4284921/
5. Moons KGM, Altman DG, Reitsma JB, et al. Transparente Berichterstattung über ein multivariables Vorhersagemodell für die individuelle Prognose oder Diagnose (TRIPOD): Erklärung und Erläuterung. Ann Praktikant Med. 2015;162(1):W1-W73. doi:10.7326/M14-0698. pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25560730/
6. McInnes MDF, Moher D, Thombs BD, et al. Empfohlene Berichtsstandards für eine systematische Übersichtsarbeit und Metaanalyse von Studien zur Genauigkeit diagnostischer Tests: die PRISMA-DTA-Erklärung. JAMA. 2018;319(4):388-396. doi:10.1001/jama.2017.19163. pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29362800/
7. Website zur TRIPOD-Erklärung: TRIPOD+AI, eine Checkliste mit 27 Punkten (Seite gelesen am 31. Oktober 2026). www.tripod-statement.org/
8. Villalpando-Sánchez DC, Barajas-Medina CA, Alvarez-Aguilar C, et al. Fortgeschrittene oxidative Proteinprodukte wiesen eine diagnostische Genauigkeit bei der Identifizierung chronischer Nierenerkrankungen in der erwachsenen Bevölkerung auf. Stoffwechselprodukte. 2024;14(1):37. doi:10.3390/metabo14010037. Open Access, CC BY 4.0; Flussdiagramm und alle abgeleiteten Zahlen wurden mit Editverse in R neu gezeichnet oder berechnet. pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10821176/
9. EQUATOR-Netzwerk. STARD: Leitfaden für die Berichterstattung und Checkliste zum Herunterladen. www.equator-network.org/reporting-guidelines/stard/

Editverse-Forschungsteam | Aktualisiert im Oktober 2026