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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Einstieg in die Welt des gebündelten Wissens – ein kurzer Slidecast zu systematischen Übersichtsarbeiten

Alleine in der Neurologie gibt es beinahe 900 wissenschaftliche Zeitschriften, die laufend Wirksamkeitsstudien veröffentlichen. Bei dieser verwirrenden Flut an Publikationen ist es schier unmöglich, etwa für KlinikerInnen und Personen in Leitliniengremien, auf dem aktuellen Stand des Wissens zu bleiben. Gleichzeitig sind diese Personen im beruflichen Alltag gefordert, stets das beste verfügbar Wissen für ihre Entscheidungen und Empfehlungen zu nutzen.

Hier bieten systematische Übersichtsarbeiten (systematic literature reviews) Abhilfe. Diese Publikationsform basiert auf umfangreichen und systematischen Recherchen, die versuchen alle Studien zu einer Fragestellung zu finden. Weiterer wesentlicher Bestandteil: eine kritische, aber knappe Beurteilung der gesamten Evidenz. Dieses gebündelte Wissen hilft, einen objektiven Überblick über die aktuelle Studienlage zu konkreten Fragestellungen zu erhalten.

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3.3 Sind die Behandlungen in Ihrem Umfeld umsetzbar?

Die Ergebnisse sind zweifelsohne der wichtigste Teil einer Forschungsarbeit über medizinische Therapien. Im günstigsten Fall zeigen sie schlüssig, welche von zwei verglichenen Behandlungen das bessere Ergebnisse für die Studienteilnehmer erbrachte. Nur: Gilt das auch für Ihre Situation?

Dies ist der 33. Beitrag aus einer Blogserie zu „Schlüsselkonzepten zur besseren Bewertung von Aussagen zu Behandlungen“, die im Rahmen des Projektes Informed Health Choices erarbeitet wurden. Jeder der insgesamt 36 Blogbeiträge befasst sich mit einem Schlüsselkonzept, das dabei hilft, Aussagen zu Wirkungen von Behandlungen besser verstehen und einordnen zu können.

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3.2 Unterscheiden Sie sich sehr von den in einer Studie untersuchten Personen?

Wenn Sie sich die Ergebnisse eines systematischen Reviews ansehen, ist es wichtig darauf zu achten, auf welche Personengruppen sich die Ergebnisse beziehen. Denn die gleiche Behandlung kann bei verschiedenen Menschen ganz unterschiedliche Wirkungen haben.

Dies ist der 32. Beitrag aus einer Blogserie zu „Schlüsselkonzepten zur besseren Bewertung von Aussagen zu Behandlungen“, die im Rahmen des Projektes Informed Health Choices erarbeitet wurden. Jeder der insgesamt 36 Blogbeiträge befasst sich mit einem Schlüsselkonzept, das dabei hilft, Aussagen zu Wirkungen von Behandlungen besser verstehen und einordnen zu können.

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