STREGA-Checkliste: 22 Punkte angewendet auf eine reale Open-Access-Genetik-Assoziationsstudie

Veröffentlicht November 1, 2026

Die STREGA-Checkliste ist ein Leitfaden für die Berichterstattung genetischer Assoziationsstudien. Der Name steht für „STrengthening the REporting of Genetic Association studies“ (Verbesserung der Berichterstattung genetischer Assoziationsstudien). Little und Kollegen veröffentlichten sie 2009 als Erweiterung der STROBE-Leitlinie ^[1] . STROBE umfasst 22 Punkte, STREGA ergänzt 12 davon um genetisch-spezifische Formulierungen ^[1] . Die Ergänzungen befassen sich mit Problemen, die in anderen Beobachtungsstudien selten auftreten, wie Genotypisierungsfehler, Populationsstratifizierung, Hardy-Weinberg-Gleichgewicht und die große Anzahl testbarer Varianten.

Die meisten Leitfäden beschränken sich auf die Auflistung der Kriterien. Dieser Leitfaden geht darüber hinaus. Nach der Checkliste selbst wenden wir jede Zeile der STREGA-Kriterien auf eine reale, frei zugängliche Fall-Kontroll-Studie an, die 2026 in der Fachzeitschrift „Hormones“ veröffentlicht wurde und angibt, die STREGA-Kriterien befolgt zu haben. Der entsprechende Abschnitt des Artikels ist neben jedem Ergebnis angegeben ^[2] . Die Notwendigkeit ist belegt. Nedovic et al. untersuchten 160 Fachzeitschriften im Bereich Genetik und Vererbung und stellten fest, dass nur 29 (18.1 %) STREGA in ihren Autorenrichtlinien erwähnten. Die Einhaltung der Checkliste war in den Zeitschriften, die STREGA befürworteten, signifikant höher ^[3].

Was die STREGA-Checkliste ist und wie sie mit STROBE zusammenhängt

STREGA ist das genetische Pendant zur STROBE-Leitlinie für Beobachtungsstudien, die in unserem STROBE-Leitfaden ausführlich erläutert wird. Eine multidisziplinäre Gruppe entwickelte sie auf Grundlage einer Literaturrecherche, Workshop-Präsentationen und -Diskussionen sowie iterativer elektronischer Korrespondenz. 33 von 74 eingeladenen Personen nahmen im Juni 2006 an einem Workshop in Ottawa teil, darunter Epidemiologen, Genetiker, Statistiker, Zeitschriftenredakteure und Doktoranden ^[1] . Die Leitlinie erschien 2009 in mehreren Fachzeitschriften, und die Version in PLoS Medicine ist unter der Creative-Commons-Lizenz CC0 veröffentlicht, sodass ihr Wortlaut frei wiederverwendet werden kann ^[1].

Die Autoren betonen, dass ihre Empfehlungen weder eine bestimmte Studiendesign oder Methode befürworten noch ablehnen sollen. Ziel ist Transparenz und Vollständigkeit in der Berichterstattung über die durchgeführten Arbeiten und die erzielten Ergebnisse ^[1] . Eine solche Checkliste erfasst daher lediglich, ob die Informationen für den Leser auffindbar sind, und bewertet nicht die Qualität der Studie. Die damit verbundene Berichtslücke wurde frühzeitig sichtbar. Die Autoren verweisen auf die Auswertung einer Zufallsstichprobe von 315 genetischen Assoziationsstudien, die zwischen 2001 und 2003 veröffentlicht wurden. Nur einige dieser Studien beschrieben Methoden zur Validierung der Genotypisierung ^[1].

STREGA-Checkliste – Punkte nach Manuskriptabschnitt

Tabelle 1 fasst die 22 Punkte zusammen und zeigt, welche Ergänzungen STREGA jeweils vornimmt, gruppiert nach dem entsprechenden Abschnitt des Manuskripts. Die Formulierungen stammen von uns; der Originaltext befindet sich in Tabelle 1 der Open-Access-Publikation ^[1] . Unseren Zählungen zufolge umfassen die Ergänzungen 18 zusätzliche oder erweiterte Zeilen in 12 Punkten, wobei Punkt 12, die statistischen Methoden, den größten Anteil ausmacht.

Tabelle 1. Die 22 STROBE-Items und die STREGA-Ergänzungen, paraphrasiert nach Little et al., 2009 (CC0).

Abbildung 1 zeigt die gleiche Struktur im Überblick. Zwölf der 22 Kästchen enthalten einen Zusatz zum Thema Genetik und sind im Abschnitt „Methoden und Ergebnisse“ zusammengefasst, wo sich auch die Angaben zum Labor, die statistischen Daten und die Teilnehmerzahlen befinden. Die Abschnitte „Einleitung“ und „Diskussion“ behalten, mit Ausnahme von Punkt 3, ihre STROBE-Formulierung bei.

Die fünf genetischen Probleme, die STREGA ins Visier nimmt

Die Autoren von STREGA heben fünf Bereiche von besonderem Interesse hervor, die spezifisch für oder besonders relevant für genetische Assoziationsstudien sind ^[1] . Tabelle 2 listet jeden dieser Bereiche mit dem jeweiligen Thema und der Begründung für seine Bedeutung auf.

Tabelle 2. Die fünf Hauptinteressensgebiete von STREGA, paraphrasiert nach Little et al., 2009.

Die Autoren führen sieben weitere Aspekte an: die Auswahl der Studienteilnehmer, die Begründung für die Auswahl von Genen und Varianten, Behandlungseffekte in Studien zu quantitativen Merkmalen, statistische Methoden, Verwandtschaftsverhältnisse, die Berichterstattung über deskriptive Daten und Ergebnisdaten sowie den Umfang der untersuchten Daten ^[1] . Letzteres ist besonders relevant für genomweite Studien, da die Suche in Hunderttausenden von Varianten allein durch Zufall viele falsch-positive Odds Ratios liefern kann. Unser Leitfaden zu statistischen Methoden in der Genomik behandelt die Testverfahren, und unser Leitfaden zum Chi-Quadrat-Test beschreibt den Test, der Genotyphäufigkeiten vergleicht und auf Abweichungen vom Gleichgewicht prüft.

Auswahl zwischen der STREGA-Checkliste, STROBE und STROBE-MR

Verwenden Sie die STREGA-Checkliste, wenn in einer Studie ein Zusammenhang zwischen einer genetischen Variante und einem Merkmal oder einer Krankheit in einer Kohorten-, Fall-Kontroll- oder Querschnittstudie beschrieben wird, unabhängig davon, ob die Varianten als Kandidaten ausgewählt oder genomweit untersucht wurden. Die STREGA-Tabelle enthält die STROBE-Formulierungen, sodass eine ausgefüllte Tabelle beide Aspekte abdeckt. Eine Studie zur Mendelschen Randomisierung unterscheidet sich davon, da sie genetische Varianten als Instrumente zur Schätzung eines kausalen Effekts verwendet und über eine eigene 20-Punkte-Richtlinie, STROBE-MR ^[5] , verfügt . Unser STROBE-MR-Beispiel bewertet eine reale Studie Punkt für Punkt nach demselben Verfahren wie diese Richtlinie.

Beginnen Sie mit unserer Erklärung zur Mendelschen Randomisierung , um die Methode selbst zu verstehen. Lesen Sie anschließend in unserem Leitfaden zur Pleiotropie , wie die F-Statistik schwache Instrumente kennzeichnet, wovor die vier Schätzer jeweils schützen und warum die Poweranalyse so oft über eine Ablehnung entscheidet. Wenn Sie sich nicht sicher sind, welche Leitlinie zu Ihrem Studiendesign passt, verwenden Sie das im Titel genannte Design als Richtlinie: STREGA für genetische Assoziationsstudien und STROBE-MR für die Mendelsche Randomisierung. Gutachter, die genetische Assoziationsstudien poolen, können Fall-Kontroll-Studien auch mit der Newcastle-Ottawa-Skala bewerten. Diese dient der Qualitätsbewertung und ist keine Berichtsrichtlinie; daher beantworten die beiden unterschiedliche Fragestellungen.

Das Open-Access-Beispiel, das wir bewertet haben

Der Artikel, den wir bewertet haben

Wir wählten die Studie von Kalesis et al., die 2026 in der Fachzeitschrift „Hormones“ zum genetischen Hintergrund von Adipositas im Rahmen einer Fall-Kontroll-Studie veröffentlicht wurde ^[2] . Die Arbeit wurde am 7. Oktober 2025 eingereicht, am 24. April 2026 angenommen und am 2. Juni 2026 online publiziert. Im Abstract heißt es: „Die Studie wurde gemäß den STREGA-Richtlinien durchgeführt und berichtet.“ Der Artikel zitiert Little et al. als Referenz für die Richtlinie. Die Studie vergleicht 257 griechische Erwachsene mit Adipositas (136 ohne Typ-2-Diabetes und 121 mit Typ-2-Diabetes) hinsichtlich dreier Varianten: TCF7L2 rs7903146, FTO rs9939609 und PPARG rs1801282. Zusätzlich wird in der Gruppe der Nicht-Diabetiker eine HbA1c-Analyse durchgeführt.

Die Lizenz lautet CC BY 4.0, was durch drei unabhängige Datensätze bestätigt wird. Der Crossref-Lizenzdatensatz für die vorliegende Version gibt die Creative Commons Attribution 4.0-URL mit einem Startdatum vom 2. Juni 2026 an. Das Lizenzfeld von Europe PMC lautet „cc by“, und die Lizenzangabe im Artikel-XML (JATS) nennt die Creative Commons Attribution 4.0 International License. Der PMC-Open-Data-Datensatz führt die Lizenz ebenfalls als CC BY auf und gibt an, dass der Artikel nicht zurückgezogen wurde. Da eine PMC-Kopie von der Verlagsversion abweichen kann, verglichen wir den XML-Textkörper mit dem gesetzten PDF im PMC-Open-Data-Bereich. Dieses PDF enthält das Layout der Zeitschrift und die Seitenzahlen 527 bis 533. Dabei stellten wir keine Unterschiede in den Formulierungen der Abschnitte „Methoden“, „Ergebnisse“ und „Diskussion“ fest. Die folgenden Seitenangaben beziehen sich auf dieses PDF.

Wir fanden in den Artikeldateien (Text, Abbildung, XML- und PDF-Datei) keine ausgefüllte STREGA-Checkliste. Die einzige Abbildung ist ein Forest-Plot der Odds Ratios; daher verzichten wir auf die Wiedergabe der Abbildung und fassen die Tabellen in eigenen Worten zusammen.

So haben wir es bewertet

Die STREGA-Tabelle enthält 22 Einträge, von denen einige Buchstaben enthalten. Wir haben daher 49 Zeilen ausgewertet, jeweils mit dem entsprechenden Artikelabschnitt oder der Seite daneben. Zeilen, die STREGA zu STROBE hinzufügt, sind markiert. Jede Zeile erhält eines von fünf Urteilen: „ Gemeldet“ bedeutet, dass die Informationen vorhanden und verständlich sind. „Teilweise gemeldet“ bedeutet, dass einige Informationen vorhanden oder zwar vorhanden, aber inkonsistent sind. „Nicht gemeldet“ bedeutet, dass wir keine Informationen gefunden haben. „Nicht zutreffend“ bedeutet, dass die Zeile nicht zum Design passt, und wir begründen dies. „Ermessensentscheidung“ bedeutet, dass vernünftige Leser die Zeile unterschiedlich bewerten könnten, und wir erläutern unsere Interpretation.

Zwei Punkte sind zu beachten. Erstens handelt es sich bei STREGA um eine Berichtsrichtlinie. Eine Zeile mit der Kennzeichnung „Nicht berichtet“ bedeutet, dass wir die Information im Artikel nicht finden konnten und die Autoren sie möglicherweise an anderer Stelle hinterlegt haben. Zweitens bewerten wir ausschließlich die Inhalte des veröffentlichten Artikels. Zitate sind wörtlich, dürfen maximal 25 Wörter umfassen und werden mit dem gesetzten PDF abgeglichen.

STREGA-Checkliste, angewendet auf das Beispiel, Punkt für Punkt

Tabelle 3. STREGA angewendet auf Kalesis et al., Hormones 2026 (CC BY 4.0). Die Seitenzahlen und Tabellenverweise in der dritten Spalte beziehen sich auf den Artikel in Hormones 2026, Band 25, Ausgabe 2, Seiten 527 bis 533.

Was die Strichliste und die Zahlen im Beispiel zeigen

In den 49 Zeilen ergibt sich folgendes Bild: 17 gemeldete, 15 teilweise gemeldete, 5 nicht gemeldete, 6 nicht zutreffende und 6 Ermessensentscheidungen. Von den 18 Zeilen, die STREGA hinzufügt, sind 6 gemeldet, 4 teilweise gemeldet, 3 nicht gemeldet, 2 nicht zutreffend und 3 Ermessensentscheidungen. Die Zählungen beziehen sich auf diese eine Zeitung und stellen keine Qualitätsbewertung dar; ein anderer Bearbeiter würde einige der Ermessensentscheidungszeilen verschieben.

Die Stärken liegen in der Laboranalyse und der vollständigen Ergebnisdarstellung. Der Artikel nennt das Genotypisierungssystem und das Labor, gibt eine 100%ige Auswertungsrate und 100%ige Übereinstimmung bei Duplikaten an, berichtet über exakte Hardy-Weinberg-Tests für jede Variante und zeigt jede Variante mit jedem genetischen Modell. Die Lücken befinden sich in den Bereichen, in denen STREGA am spezifischsten ist, nämlich Studiengröße, multiple Vergleiche, Verwandtschaftsverhältnisse, Populationsstratifizierung und die Anzahl der Stadien vor der Genotypisierung.

Arithmetik haben wir überprüft

Wir haben die wichtigsten Zahlen aus den gedruckten Tabellen neu berechnet und dabei die angegebenen Genotypzahlen für Kontroll- und Fallgruppen verwendet. Tabelle 4 unten stellt die gedruckten Werte unseren Ergebnissen gegenüber. Die Übereinstimmung ist bei den Kernergebnissen weitgehend, weicht jedoch an einer Stelle ab.

Tabelle 4. Die Zahlen im Beispiel wurden anhand der gedruckten Tabellen neu berechnet. Die Berechnungen stammen von uns.

Die Ergebnisse in Tabelle 5 des Artikels bedürfen der Vorsicht. Die gedruckten Zählwerte entsprechen den gedruckten p-Werten; die Diskrepanz liegt daher entweder in den Spaltenüberschriften oder in den Zählwerten für zwei der drei Varianten. Die Genotypisierung war für alle 257 Teilnehmer vollständig, sodass dieselben Personen für jede Variante denselben zwei HbA1c-Gruppen zugeordnet sein sollten. Der Artikel allein lässt nicht erkennen, welche Abbildung gemeint ist. Wir weisen auf diesen Punkt hin, der einer Klärung bedarf, und nicht auf einen methodischen Fehler.

Ungereimtheiten, die dem Leser auffallen werden

• In Tabelle 4 des Artikels sind in der Spalte „Anmerkungen“ drei Zeilen als „Primärmodell; unbereinigt“ gekennzeichnet, nämlich die Zeilen für das rezessive Gen TCF7L2, das dominante Gen FTO und das rezessive Gen PPARG. Die zugehörige Fußnote besagt jedoch: „Das additive (pro Allel) Modell ist die vorab festgelegte Primäranalyse; dominante und rezessive Modelle sind Sekundäranalysen.“ Die gedruckten Bezeichnungen widersprechen der Fußnote und der Methodenbeschreibung.
• Die Gruppensummen in Artikeltabelle 5 stimmen in den drei Varianten nicht überein, wie oben dargelegt.
• Der Satz im Abschnitt „Methoden“ mit der Überschrift „Der überarbeitete Bericht wurde gemäß den STREGA-Richtlinien erstellt“ trägt die Referenznummer 19, bei der es sich in der Referenzliste um die Standards of Care der American Diabetes Association handelt, während das STREGA-Papier die Referenznummer 15 ist.
• In der Diskussion heißt es, die Daten der Qualitätskontrolle „unterstützen die Beibehaltung dieser Loci in einer explorativen Analyse“, und in den Limitationen wird darauf hingewiesen, dass Abweichungen vom Hardy-Weinberg-Gleichgewicht bei allen drei Varianten „Bedenken hinsichtlich der Validität der Genotypisierung, der Stichprobeneffekte oder der Populationsstruktur“ aufwerfen. Beide Aussagen sind offen und ehrlich formuliert, und der Leser muss sie bei der Interpretation der Odds Ratios gemeinsam abwägen.

Fünf Lehren für die Berichterstattung aus dem Beispiel

Beschreiben Sie das Labor so, wie es in Aufgabe 8b gefordert wird.

Das Beispiel zeichnet sich durch eine hohe Qualitätskontrolle aus, mit einer namentlich genannten Plattform, einem namentlich genannten Labor, einer 100%igen Aufrufrate und der doppelten Genotypisierung von etwa 10 % der Proben. Es fehlen jedoch Angaben zur Auswertungssoftware und deren Version, zur DNA-Lagerung sowie zu Chargen oder dazu, ob Fälle und Kontrollen gemeinsam genotypisiert wurden. Diese kurzen Sätze sind für STREGA erforderlich, da selbst bei exzellenter Genotypisierung ^[1] Unterschiede in der DNA-Lagerung, -Gewinnung oder -Verarbeitung zu Fehlklassifizierungen zwischen Fällen und Kontrollen führen können.

Legen Sie vor der Diskussion fest, was Hardy-Weinberg-Abweichungen bedeuten.

Punkt 12f fragt, ob und wie das Gleichgewicht berücksichtigt wurde. Das Beispiel beantwortet diese Frage eindeutig mit einem exakten Test ^[4] . Die Autoren von STREGA ergänzen, dass jegliches Verfahren zur Berücksichtigung von Abweichungen beschrieben werden sollte und dass bei großen Plattformen der Schwellenwert für den Ausschluss von Varianten angegeben werden sollte ^[1] . Im Beispiel weichen alle drei Varianten im Vergleich zu den Kontrollen vom Gleichgewicht ab, und die Heterozygotendefizite sind für zwei von ihnen markiert. Der Leser muss im Methodenteil nachlesen, wie in diesem Fall vorgegangen worden wäre, beispielsweise durch eine erneute Überprüfung des Assays oder durch eine Analyse mit und ohne die Variante, da die Diskussion dann die gesamte Interpretation enthalten muss.

Sagen Sie etwas über Vielfalt und Schichtung, selbst wenn die Antwort „nein“ lautet.

In den Zeilen 12h, 12i und 16d ist eine einzeilige Erklärung für die Autoren nahezu kostenlos. Drei Varianten und drei genetische Modelle liefern neun Assoziationsschätzungen, und der Artikel nennt weder eine Korrektur noch eine Begründung dafür. Die Stratifizierung erfolgt durch Beschränkung auf eine Abstammungsgruppe gemäß den Studiendaten. Dies ist eine legitime Vorgehensweise, die die STREGA-Autoren zusammen mit der Methode zur Bestimmung der Abstammung angeben möchten. Ein Satz, der erklärt, dass keine Korrektur und keine Stratifizierungsmethode angewendet wurde und warum, genügt.

Geben Sie die Anzahl der Studienphasen und die Grundlage für die Studiengröße an.

Der Artikel gibt die endgültigen Gruppengrößen und die Genotypisierungs-Erfolgsrate an, nicht aber die Anzahl der kontaktierten, teilnahmeberechtigten oder ausgeschlossenen Personen oder wie die Gruppe 257 ausgewählt wurde. Diese drei Angaben ermöglichen es dem Leser, die Selektion und die statistische Aussagekraft zu beurteilen und entsprechen den üblichen Inhalten eines Flussdiagramms. Unser unten aufgeführter kostenloser Flussdiagramm-Generator erstellt aus den Zählungen ein STROBE-Diagramm.

Stellen Sie sicher, dass alle Etiketten, Gesamtsummen und Zitationszahlen übereinstimmen.

Die wenigen tatsächlichen Unstimmigkeiten im Beispiel sind geringfügig: Anmerkungsbezeichnungen in einer Tabelle, Gruppensummen in einer anderen und eine Zitationsnummer, die auf die falsche Referenz verweist. Keine dieser Unstimmigkeiten ändert die Chancenverhältnisse, und es handelt sich dabei um Details, die Herausgeber und Gutachter als Erstes überprüfen. Ein Konsistenzcheck, bei dem jede Zählung, Bezeichnung und Referenznummer zwischen Abstract, Tabellen, Text und Literaturverzeichnis verglichen wird, dauert weniger als eine Stunde.

So füllen Sie Ihre eigene STREGA-Checkliste aus

Beginnen Sie mit der STREGA-Tabelle aus der Open-Access-Publikation, die die Autoren auch als bearbeitbare Datei (Tabelle S1 in den Zusatzinformationen ^[1]) bereitstellen . Fügen Sie für jeden Eintrag eine Zeile hinzu, geben Sie daneben den entsprechenden Abschnitt oder die Seitenzahl an und begründen Sie, falls ein Eintrag nicht zutrifft. Verfassen Sie anschließend die Abschnitte zur Genetik darunter. Jeder Abschnitt sollte kurz genug sein, um in den Methoden- oder Ergebnisteil zu passen.

• Laborabschnitt. Herkunft und Lagerung der DNA, Genotypisierungsmethode und -plattform, Aufrufalgorithmus und Version, Labor, Aufruf- und Fehlerraten, Vergleichbarkeit zwischen Gruppen und ob die Genotypen zusammen oder in Chargen zugeordnet wurden.
• Hardy-Weinberg-Satz. Der verwendete Test, die Gruppe, auf die er angewendet wurde, ein etwaiger Schwellenwert für den Ausschluss von Varianten, das Ergebnis für jede Variante und was Sie taten, wenn eine Variante ausschied.
• Stratifizierungssatz. Die verfügbaren Informationen zur Abstammung, wie diese ermittelt wurden und welche Methode zur Beurteilung oder Berücksichtigung der Schichtung verwendet wurde, oder die Angabe, dass keine Methode verwendet wurde.
• Satz mit Mehrfachdiskussion. Wie viele Varianten und Modelle getestet wurden und ob und wie der Schwellenwert angepasst wurde.
• Zählt. Es wurde eine Genotypisierung versucht und durchgeführt, wobei die Anzahl der Fälle und Kontrollen pro Genotypkategorie sowie die vorhergehenden Schritte berücksichtigt wurden.
• Replikationsanweisung. Ob es sich bei der Studie um einen Erstbericht, eine Replikationsstudie oder beides handelt, gegebenenfalls mit Angabe der Kriterien für eine Replikation.

Autoren, die zunächst die Designrichtlinien benötigen, können unseren STROBE-Leitfaden nutzen . Die offizielle STREGA-Seite ist auf der Website des EQUATOR-Netzwerks verlinkt . Die ursprüngliche STROBE-Erklärung ist ebenfalls frei zugänglich ^[6] , und die STROBE-Website enthält Checklisten für jedes Design (STROBE-Erklärungsseite).

Häufige Fehler bei der Verwendung der STREGA-Checkliste

• Der Autor schreibt, dass die Studie „dem STREGA-Modell folgte“, ohne jedoch die Checkliste oder die Fundorte der einzelnen Elemente anzugeben.
• Angabe einer Anrufrate ohne Angabe der Methode, der Plattform oder des Labors.
• Das Hardy-Weinberg-Gleichgewicht testen und dann nichts über das Ergebnis oder dessen Bedeutung für die Analyse sagen.
• Testen vieler Varianten oder Modelle ohne Angabe der Multiplizität.
• Es werden nur die endgültigen Gruppengrößen angegeben, die Anzahl der kontaktierten, ausgeschlossenen und genotypisierten Personen wird jedoch nicht aufgeführt.
• Tabellenbeschriftungen, Gruppensummen und Zitationsnummern stimmen nicht mit dem Text überein.

Professionelle Unterstützung für ein Manuskript einer genetischen Vereinigung

Eine Checkliste dokumentiert den aktuellen Studieninhalt, daher ist die Planungsphase ebenso wichtig wie die Schreibphase. Fragen wie die Auswahl von Fällen und Kontrollen, die Stichprobenziehung und die Berichterstattung über Laborergebnisse lassen sich vor der Datenerhebung leichter klären. Zwei Editverse-Dienstleistungen decken diese beiden Phasen ab: Eine methodische Beratung für das Studiendesign und eine inhaltliche Überarbeitung des fertigen Manuskripts inklusive Überprüfung des Literaturverzeichnisses. Die Unterstützung von Editverse in den Bereichen Lektorat und Texterstellung entspricht den Richtlinien von ICMJE , COPE und GPP 2022 sowie den ethischen Anforderungen Ihrer Institution und Ihres Landes ^{[7] [8]}.

Wenn es sich bei Ihrer Frage um eine Kausalfrage handelt, die durch öffentliche GWAS-Zusammenfassungsstatistiken beantwortet werden kann, enthält das Mendelian Randomization Study Package eine STROBE-MR-Checkliste.

Fazit

Die STREGA-Checkliste enthält alle 22 STROBE-Kriterien und ergänzt 12 davon um genetische Erläuterungen. So kann der Leser beurteilen, wie die DNA verarbeitet wurde, wie viele Proben genotypisiert wurden, ob die Genotypzahlen dem Gleichgewicht entsprechen, wie die Abstammung berücksichtigt wurde und wie viele Varianten getestet wurden. Angewendet auf eine reale, frei zugängliche Fall-Kontroll-Studie zeigt sie, wie eine gute Berichterstattung aussieht: mit Angabe der Plattform und des Labors, vollständiger Call-Rate, doppelter Genotypisierung und Darstellung jeder Variante unter jedem Modell. Sie deckt auch auf, wo selbst sorgfältige Arbeiten Lücken aufweisen, insbesondere hinsichtlich Studiengröße, Multiplizität, Verwandtschaftsgrad, Stratifizierung und Stadienanzahl, und wo sich kleine Inkonsistenzen einschleichen. Füllen Sie die Tabelle vor der Einreichung aus, begründen Sie jede nicht zutreffende Zeile und überprüfen Sie alle Zählungen, Bezeichnungen und Zitationsnummern in der Endfassung.

Häufig gestellte Fragen zur STREGA-Checkliste

Wie viele Punkte umfasst die STREGA-Checkliste?

Laut der Erklärung von 2009 behält die Checkliste die 22 Punkte der STROBE-Checkliste bei und ergänzt 12 davon um genetikspezifische Texte. Unseren Zählungen zufolge umfassen die Ergänzungen 18 Zeilen, einschließlich der neuen Unterpunkte 12f bis 12j, 16d, 17b und 17c.

Ersetzt die STREGA-Checkliste die STROBE-Checkliste?

Nein. Es handelt sich um eine Erweiterung, und die STREGA-Tabelle enthält neben den genetischen Ergänzungen auch die STROBE-Bezeichnungen, sodass eine vollständige Tabelle beides abdeckt.

Ist die STREGA-Checkliste auch für genomweite Assoziationsstudien anwendbar?

Ja. Die Autoren gehen direkt auf genomweite Studien ein, indem sie beispielsweise nach den Schwellenwerten fragen, die zum Ausschluss von Varianten verwendet wurden, und nach einer Zusammenfassung aller untersuchten Varianten, wenn viele getestet wurden.

Wird die STREGA-Checkliste für die Mendelsche Randomisierung verwendet?

Nein. Mendelsche Randomisierungsstudien haben ihre eigene Leitlinie, STROBE-MR, mit 20 Punkten.

Ist die STREGA-Checkliste ein Qualitätsindikator?

Nein. Es erfasst lediglich die Vollständigkeit der Berichterstattung und bewertet nicht die Qualität der Studie. Die Anzahl der gemeldeten und nicht gemeldeten Zeilen beschreibt eine einzelne Publikation und sollte nicht zu einer Skala umgerechnet werden.

Wo kann die offizielle STREGA-Checkliste gefunden werden?

Die Aussage ist in PLoS Medicine unter einer CC0-Lizenz frei zugänglich, eine editierbare Version der Tabelle befindet sich in den ergänzenden Informationen, und sie ist auf der Website des EQUATOR-Netzwerks aufgeführt.

Was fehlte in der Beispielarbeit am häufigsten?

In unserem Beispiel waren die deutlichsten Lücken die Grundlage für die Studiengröße, multiple Vergleiche, Verwandtschaftsverhältnisse, die Stadienzählungen vor der Genotypisierung und der Umgang mit Populationsstratifikation.

Referenzen

1. Little J, Higgins JPT, Ioannidis JPA, Moher D, Gagnon F, von Elm E, et al. STREGA (Strengthening the REporting of Genetic Association Studies): eine Erweiterung der STROBE-Leitlinie. PLoS Med. 2009;6(2):e1000022. doi:10.1371/journal.pmed.1000022. PMID: 19192942. PMCID: PMC2634792. CC0. Herausgeberseite.
2. Kalesis K, Roidos P, Nikolopoulos V, Katsiki N, Kotsa K, Koufakis T. Genetische Grundlagen der Adipositas: eine Fall-Kontroll-Studie. Hormones (Athens). 2026;25(2):527-33. doi:10.1007/s42000-026-00790-3. PMID: 42230483. PMCID: PMC13582106. CC BY 4.0. Herausgeberseite.
3. Nedovic D, Panic N, Pastorino R, Ricciardi W, Boccia S. Evaluation der Unterstützung der STREGA-Leitlinie (STrengthening the REporting of Genetic Association Studies) zur Berichtsqualität veröffentlichter genetischer Assoziationsstudien. J Epidemiol. 2016;26(8):399-404. doi:10.2188/jea.JE20150173. PMID: 27349199. PMCID: PMC4967660. Es werden ausschließlich Fakten zitiert. Herausgeberseite.
4. Wigginton JE, Cutler DJ, Abecasis GR. Eine Anmerkung zu exakten Tests des Hardy-Weinberg-Gleichgewichts. Am J Hum Genet. 2005;76(5):887-93. doi:10.1086/429864. Herausgeberseite.
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8. DeTora LM, Toroser D, Sykes A, Vanderlinden C, Plunkett FJ, Lane T, et al. Leitlinien für gute Publikationspraxis (GPP) in der firmenfinanzierten biomedizinischen Forschung, Aktualisierung 2022. Ann Intern Med. 2022;175(9):1298-1304. doi:10.7326/M22-1460. PMID: 36037471.