Es ist aufwändig, systematische Reviews auf dem aktuellen Stand der Forschung zu halten. Bisher werden Reviews, wenn überhaupt, nur in bestimmten Zeitabständen aktualisiert. Eine Gruppe von WissenschaftlerInnen hat sich einen neuen Ansatz überlegt, wie Reviews aktuell bleiben können.
Systematische Reviews verlieren mit der Zeit an Aktualität. In Fachgebieten in denen sehr viel Forschung betrieben wird (z.B. Krebsforschung) kann ein Review schnell überholt sein. Für LeserInnen ist es schwierig zu erkennen, wann Reviews zu alt sind, um den Ergebnissen vertrauen zu können. Denn ohne eine Suche in Literaturdatenbanken und anderen Quellen kann man kaum feststellen, ob es neue, relevante Studien gibt, die der Review noch nicht berücksichtigt hat. Und selbst wenn neue Studien gefunden werden, ist es ohne Durchführung einer Meta-Analyse häufig nicht ersichtlich, ob diese neuen Studien die Ergebnisse des bestehenden Reviews verändern.
Auch Cochrane AutorInnen haben mit „alternden“ Reviews zu kämpfen. Zwar versuchen die AutorInnen, ihren Cochrane Review alle zwei Jahre zu aktualisieren, das gelingt aber aufgrund der großen Anzahl an Cochrane Reviews (aktuell mehr als 7.000) nur für einen Bruchteil und verhindert auch nicht, dass ein Review möglicherweise schon vor Ablauf der Zweijahresfrist nicht mehr up-to-date ist.
Bisher sind systematische Reviews Momentaufnahmen der aktuellen Evidenz: Zu einem bestimmten Zeitpunkt wird nach Studien gesucht, ihre Ergebnisse werden zusammengefasst (evtl. in Meta-Analysen) und der Review wird publiziert. Damit ist die Arbeit für die AutorInnen abgeschlossen, bis zwei Jahre später oder zu einem anderen Zeitpunkt vielleicht eine Aktualisierung durchgeführt wird.
Eine Gruppe von WissenschaftlerInnen (Living Systematic Review Network) schlägt ein neues Verfahren vor, um Reviews stets aktuell zu halten und hat ihre Überlegungen dazu im September 2017 in einer vierteiligen Serie im Journal of Clinical Epidemiology publiziert. Sie nennt den neuen Ansatz „Living Systematic Review“ (LSR) und meint damit Reviews, die kontinuierlich aktualisiert werden und neue Studien einschließen, sobald diese verfügbar sind. Einige Ideen der Serie stellen wir hier vor.
Wie wird ein LSR durchgeführt?
Der LSR folgt auf ein Protokoll und einen aktuellen „Standard-Review“. Im Protokoll sollte bereits festgehalten werden, dass der Review ein LSR wird, in welchen Abständen nach neuen Studien gesucht wird und wann neue Studienergebnisse in den Review eingefügt werden. Generell sollten NutzerInnen über den aktuellen Stand des LSR aktiv informiert werden, beispielsweise wenn neue Evidenz unterwegs oder eingearbeitet ist. Somit wissen die NutzerInnen, wann eine Aktualisierung zu erwarten ist.
Dabei bedeutet nicht jede neue Studie automatisch, dass der Review sofort komplett aktualisiert werden muss: Ändern die neuen Studien das Ergebnis des Reviews nicht, ist es durchaus möglich die Aktualisierung zu einem späteren Zeitpunkt durchzuführen. Wichtig ist nur, dass die Studien und die Gründe für eine spätere Aktualisierung transparent dargestellt werden.
Ansonsten bleibt es aber bei den Standardmethoden für Reviews, wie sie beispielsweise im Cochrane Handbook zu finden sind. Bei häufigen Aktualisierungen von Reviews sind allerdings einige statistische Besonderheiten zu beachten, denen sich Teil 3 der Artikelserie im Journal of Clinical Epidemiology zu LSR widmet.
Um den vermehrten Aufwand, den dieser Ansatz mit sich bringt, in Grenzen zu halten, stellt Teil 2 der Artikelserie die Möglichkeiten von automatisierten Prozessen bei der Erstellung von LSR vor, die auch für andere Formen der Evidenzsynthese interessant sind. So können Review-AutorInnen zum Beispiel in vielen Literaturdatenbanken sogenannte „auto-alerts“ festlegen, die automatisch z.B. per E-Mail informieren, wenn es neue, relevante Forschungsergebnisse gibt. Es gibt außerdem die Möglichkeit, in Meta-Datenbanken zu suchen, die eine Suche in vielen Datenbanken gleichzeitig durchführen, wie Epistemonikos oder Health Database Advanced Search.
Auch für die Datenextraktion gibt es Ansätze, die sich in frühen Entwicklungsphasen befinden, beispielsweise die automatische Extraktion von Daten aus Tabellen und Diagrammen (z.B. Content Mine oder Graph2Data). Diese Programme könnten Review-AutorInnen beispielsweise nutzen, in dem die Datenextraktion nicht wie bisher von zwei menschlichen ReviewerInnen, sondern nur von einem Menschen und der Software ausgeführt wird. Für die Risiko für Bias-Bewertung gibt es sogar Entwicklungen im maschinellen Lernen (z.B. RobotReviewer).
Wann ist ein „Living Systematic Review“ sinnvoll?
Es ist nicht für jeden Review sinnvoll zum LSR zu werden, u.a. weil der Ansatz einiges an Aufwand mit sich bringt. Die WissenschaftlerInnen schlagen vor, dass der Ansatz nur für solche Reviews genutzt wird, die
1) sehr wichtig für eine Entscheidung über eine bestimmte Behandlung sind, wenn
2) die Ergebnisse des Reviews derzeit unsicher sind, sodass neue Studien die Ergebnisse des Reviews ändern könnten und wenn
3) die Durchführung neuer Studien wahrscheinlich ist, weil z.B. die Forschung in dem Gebiet der Fragestellung relativ schnell voranschreitet.
Das bedeutet im Umkehrschluss, dass ein Review nicht für immer ein LSR bleiben muss: Treffen die oben genannten Kriterien nicht mehr auf ihn zu, wird er wieder zum „Standard-Review“, der nach längeren Zeitabständen aktualisiert wird.
Welchen Vorteil haben LSR?
LSR tragen dazu bei, dass neue relevante Forschungsergebnisse schneller in die Praxis einfließen, damit im Gesundheitswesen Tätige sie früher anwenden und PatientInnen schneller davon profitieren. In diesem Prozess können auch „Living Guidelines“ eine entscheidende Rolle spielen: Klinische Leitlinien, deren Empfehlungen aktualisiert werden sobald neue relevante Evidenz zur Verfügung steht und denen sich Teil 4 der Artikelserie widmet.
Fazit
Aktuell werden erste Reviews innerhalb aber auch außerhalb von Cochrane in LSR umgewandelt. Ein Beispiel ist der Cochrane Review, der Maßnahmen untersucht, wie der Obst- und Gemüseverzehr bei Kindern unter 5 Jahren erhöht werden kann.
Es bleibt abzuwarten, welchen Aufwand an Ressourcen dieser Ansatz benötigt und welche Stärken und Schwächen sich bei einer kontinuierlichen Aktualisierung zeigen.
Sicherlich kann man aber sagen, dass sich der Prozess der Review-Erstellung, so wie wir ihn im Moment kennen, in den nächsten Jahren verändern wird. Denn vor Allem ist es wünschenswert, dass aktuelle Evidenz schneller bei PatientInnen ankommt.
Text: Claudia Bollig, Cochrane Deutschland
Journal of Clinical Epidemiology – Publikationen zu Living Systematic Reviews
• Elliott JH, Synnot A, Turner T, Simmonds M, Akl EA, McDonald S, et al. Living systematic review: 1. Introduction-the why, what, when, and how. J Clin Epidemiol 2017
• Thomas J, Noel-Storr A, Marshall I, Wallace B, McDonald S, Mavergames C, et al. Living systematic reviews: 2. Combining human and machine effort. Journal of Clinical Epidemiology 2017
• Simmonds M, Salanti G, McKenzie J, Elliott J. Living systematic reviews: 3. Statistical methods for updating meta-analyses. J Clin Epidemiol 2017
• Akl EA, Meerpohl JJ, Elliott J, Kahale LA, Schunemann HJ. Living systematic reviews: 4. living guideline recommendations. J Clin Epidemiol 2017
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