Mit Dampf gegen Rauch

Viele Raucher hoffen, durch den Umstieg auf nikotinhaltige E-Zigaretten von ihrem ungesunden Laster loszukommen. Ein aktualisierter Cochrane Review bestätigt nun, dass die Rauchentwöhnung mit E-Zigaretten offenbar tatsächlich besser klappt als beispielsweise mit Nikotinersatzprodukten wie Pflaster oder Kaugummis. Er macht aber auch klar, dass wir noch zu wenig über die Langzeitwirkungen des Nikotindampfens wissen.

Tabak in jeglicher Form ist gesundheitsschädlich und trägt dazu bei, dass jährlich über 8 Millionen Menschen sterben. Somit könnte man Rauchen als eine „globale Volkskrankheit“ bezeichnen. Obwohl viele Raucher und Raucherinnen eigentlich aufhören wollen, fällt es ihnen oft schwer, den Rauchstopp langfristig erfolgreich durchzuziehen. In Deutschland waren laut der Weltgesundheitsorganisation WHO im Jahr 2018 immerhin noch geschätzte 25 % der Bevölkerung Raucher, in Österreich 26 % und in der Schweiz 23 %.

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Daten analysieren, aber richtig

Will man die Wirksamkeit eines neuen Medikaments erforschen, ist eine randomisiert-kontrollierte Studie der beste – weil aussagekräftigste – Weg. Eine große Anzahl von Probandinnen und Probanden wird dann, streng nach Zufallsprinzip, aufgeteilt: Eine Gruppe erhält das Testmedikament. Die Kontrollgruppe bekommt die Standardbehandlung mit gut bekanntem Effekt oder auch nur ein wirkstoffloses Scheinmedikament (Placebo).

Am Ende der Studie soll der Vergleich zeigen, welche Gruppe mehr profitiert hat. Die optimale Auswertungsmethode ist (in den meisten Fällen) die so genannten Intention-to-treat-Analyse, kurz ITT. Das heißt, alle Personen werden in jener Gruppe ausgewertet, der sie urprünglich zugeteilt worden sind – auch dann, wenn sich nicht alle streng an das vorgesehene Protokoll gehalten haben. Zum Beispiel, wenn Probandinnen und Probanden Einnahmefehler machten, zu einer anderen Therapie wechselten, die Studie aus Unzufriedenheit abbrachen oder nicht mehr erreichbar waren. Diese Form der Auswertung vermittelt also gut, wie die Therapie im Alltag funktioniert und vermeidet übertriebene Einschätzungen.

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Wenn Mathematik die „bestmögliche“ Evidenz liefert

Maskenpflicht, Abstandsregeln, Quarantäne für Verdachtsfälle und andere Maßnahmen auf Ebene der „Public Health“ (öffentlichen Gesundheit) sind bisher nach allem Dafürhalten die besten Maßnahmen gegen COVID-19, solange es weder eine wirksame Behandlung noch einen Impfstoff gibt. Doch noch mangelt es an aussagekräftigen Studienergebnissen, um die Wirksamkeit dieser Maßnahmen zu untermauern. Wir stellen in einer dreiteiligen Serie aktuelle Rapid Reviews vor, welche die noch lückenhafte Evidenz zu Public-Health-Maßnahmen zusammenfassen. Momentan beruhen diese noch zu weiten Teilen auf mathematischen Modellierungsstudien – einem Studientyp, den Cochrane in der Regel nicht verwendet. Warum solche Modellierungen in dieser Ausnahmesituation doch die „bestmögliche“ Evidenz darstellen und was sie über die Wirksamkeit von Quarantänemaßnahmen aussagen, stellt dieser erste Teil unserer Serie dar.

In der evidenzbasierten Gesundheitsversorgung spricht man von der „bestmöglichen“ Evidenz, die Entscheidungen zugrunde liegen sollte. Sie zu finden, zu bewerten und zusammenzufassen ist Aufgabe von systematischen Übersichtsarbeiten wie den Reviews von Cochrane. Doch was ist die bestmögliche Evidenz, wenn es drängende Frage zu beantworten gibt, aber noch keine oder zu wenig empirische, also auf Beobachtungen und Experimenten beruhende Studien vorliegen? „Für die Frage, wie wirksam Public-Health-Maßnahmen gegen die Ausbreitung von COVID-19 sind, sind wir gegenwärtig noch zu weiten Teilen auf mathematische Modellierungsstudien angewiesen“, sagt Barbara Nußbaumer-Streit stellvertretende Direktorin von Cochrane Österreich und Erstautorin eines kürzlich aktualisierten Cochrane Rapid Reviews zu Quarantänemaßnahmen.

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