Fragen & Antworten

Offene Fragen

  • Wie interagieren (langfristig) Castellum und SONA?
  • Kann man Versuchspersonenstunden über Castellum vergeben?
  • Für eine Studie in Castellum werden Probandennamen mit Pseudonymen verknüpft. Wie geschieht die Löschung dieser Verknüpfung (z.B. nach 5 Jahren)?

Fragen & Antworten

Funktionen von Castellum

Der Zugriff auf ProbandInnen lässt sich nicht nach Arbeitsbereichen einschränken.

Es gibt aber alternative Optionen, die in eine ähnliche Richtung gehen:

  1. Man kann ein Merkmal als “Eingeschränkt auf Arbeitsbereich” anlegen. Dann wird verabredet, dass bei jeder Rekrutierung ein entsprechender Filter verwendet wird.
  2. Der Zugriff auf ProbandInnen kann durch Schutzstufen eingeschränkt werden. Beispiel: Am MPIB haben Kinder eine erhöhte Schutzstufe, und nur NutzerInnen die die entsprechende Berechtigung haben dürfen mit Kindern arbeiten.
  3. Wenn es wirklich komplett getrennte Pools sein sollen, könnte mir mehreren getrennten Castellum-Installationen gearbeitet werden.

Im Adminbereich von Castellum, genauer gesagt unter “Recruitment”, können neue Rekrutierungsmerkmale zu den bereits vorhandenen hinzugefügt werden. Diese neuen Merkmale werden dann in den Datensätzen aller (potenziellen) Probanden aufgenommen, sind jedoch zunächst als “leere Daten” gekennzeichnet, da die Merkmale nicht direkt bekannt sind. Wenn beispielsweise das Rekrutierungsmerkmal “Medikamenteneinnahme” hinzugefügt wird, kann es im Rekrutierungsprozess schrittweise erhoben werden, welche Medikamente von den Probanden eingenommen werden. Es besteht jedoch keine Möglichkeit, dass Probanden selbst Merkmale hinzufügen, da sie keinen Zugriff auf Castellum haben. Stattdessen könnte das neue Merkmal während telefonischer Rekrutierungen abgefragt und entsprechend eingetragen werden. In den Studien kann dann auch nach diesem Merkmal gefiltert werden, wobei der Filter natürlich nur effektiv ist, wenn die Merkmale tatsächlich eingetragen wurden.

Es sollte beachtet werden, dass Castellum keine spezifischen Merkmale vorgibt. Das MPIB hat beispielsweise “Händigkeit”, “Muttersprache”, “Alter” und “Höchster Abschluss” ausgewählt, aber es ist möglich, ganz andere Merkmale zu wählen. Die Konfiguration der Merkmale ist frei anpassbar.

Ja, es gibt eine Funktion, die dir dabei hilft, mehr Informationen über eine bestimmte Studie zu erhalten. Nach dem Login kannst du auf “Studien” gehen und den Filter “Mitgliedschaft” auf “Alle” setzen. Anschließend kannst du nach der spezifischen Studie suchen, über die du mehr erfahren möchtest. Wenn du dann auf “Details” klickst und nach unten scrollst, findest du die “Beschreibung”. Die Studienleitung kann in einer Studie (optional) einen Beschreibungstext bereitstellen. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, Tags wie z.B. “MRI” zur Studie hinzuzufügen. Diese Tags werden in der Studienliste blau markiert, sind jedoch eher allgemeine Schlagworte. Für dein Anliegen wäre die Studienbeschreibung sicherlich sinnvoller und hilfreicher.

Aktuell ist es nicht möglich, dass potenzielle Probanden sich selbst in Castellum eintragen. In diesem Fall erfolgt die Anmeldung über ein Online-Formular, bei dem nur wenige Daten wie Kontaktdetails angegeben werden. Anschließend wird ein Rückruf durchgeführt, um weitere Informationen wie Rekrutierungsmerkmale zu erheben.

Es gibt keine spezifische Lösung, aber im Castellum-Repository ist ein Beispiel für die Synchronisierung der Selbstregistrierung verfügbar. Du kannst es hier finden.

Beim Import von Daten in Castellum hängt es stark von der Struktur der Daten ab. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Probanden als CSV-Dateien zu speichern, daher gibt es keine universelle Import-Funktion. Es ist jedoch relativ einfach, ein Import-Skript zu erstellen, das speziell auf den jeweiligen Fall zugeschnitten ist. Im Castellum-Repository gibt es ein Beispiel dafür.

Beim Anlegen einer Studie in Castellum können Sitzungen erstellt werden, wodurch es möglich ist, innerhalb einer Studie separate Sitzungen für die Kontrollgruppe und eine Experimentalgruppe anzulegen. Es könnte jedoch ein Problem bei der eingeschränkten Randomisierung zwischen den Sitzungen auftreten. Dies würde bedeuten, dass die rekrutierenden Personen, die für das Eintragen der Studienteilnahmen zuständig sind, entscheiden müssten, welchem Probanden sie welche Sitzung bzw. Versuchsbedingung zuordnen. Eine alternative Option wäre die Erstellung von zwei separaten Studien, eine für jede Bedingung.

In Bezug auf diese Funktionalität gibt es keine speziellen Funktionen in Castellum. Daher gibt es auch keine Matching-Funktion. Obwohl sich das Team in der Vergangenheit intensiv mit diesem Thema beschäftigt hat, konnte keine Lösung gefunden werden, die die Vielzahl der verschiedenen Anwendungsfälle sinnvoll abdeckt.

Es gibt jedoch alternative Vorgehensweisen:

  1. Anlegen einer eigenen Studie für jede Gruppe. Dadurch können jeweils individuelle Ausschlusskriterien für die verschiedenen Gruppen festgelegt werden.
  2. Erstellung einer separaten Excel-Datei zur Zuordnung (selbstverständlich pseudonymisiert).

Die vorherige Teilnahme an anderen Studien kann als Ausschlusskriterium definiert werden. Allerdings ist es nicht möglich, dieses Kriterium spezifisch für einzelne Versuchsbedingungen innerhalb einer einzelnen Studie festzulegen.

Eine alternative Möglichkeit besteht darin, zwei separate Studien anzulegen, um gezielt Probanden auszuschließen, die an bestimmten Versuchsbedingungen teilgenommen haben. In den Rekrutierungseinstellungen können in der Studie B beispielsweise unter “Ausgeschlossene Studien” diejenigen Studien ausgewählt werden, an denen die Probanden nicht teilgenommen haben dürfen. Auf diese Weise können Probanden, die bereits an Studie A teilgenommen haben, von der Teilnahme an Studie B ausgeschlossen werden.

Bisher gibt keine automatische Matching-Funktion für Probanden nach Merkmalen in Castellum.

Es ist jedoch möglich, Rekrutierungsmerkmale für die Experimental- und Kontrollgruppe zu definieren. In den zusätzlichen Rekrutierungshinweisen können spezifische Kriterien für beide Gruppen festgelegt werden. Zum Beispiel könnten 10 männliche Personen im Alter von 25 Jahren und 10 weibliche Personen im Alter von 35 Jahren für beide Gruppen gefordert sein. Die rekrutierende Person kann diese Hinweise einsehen und bei der Rekrutierung berücksichtigen.

Ja, Castellum gibt eine Übersicht über alle laufenden Studien und eine Liste der rekrutierten Probanden. Rekrutierungsmerkmale der Probanden (Händigkeit, Alter, Geschlecht) können als .json-Datei exportiert werden