2.12 Subgruppenanalysen können irreführend sein

Die Einnahme von Aspirin als Blutverdünner gehört zur Standardbehandlung nach einem Herzinfarkt und ist wissenschaftlich gut belegt[2]. In einer recht bekannten Studie, die die Einnahme von Aspirin zur Behandlung von Herzinfarkten untersuchte, zeigte sich bei Teilnehmern mit den Sternzeichen Zwillinge und Waage allerdings kein statistisch signifikanter Nutzen des Medikaments[1]. Wie kann das sein?

Ein solcher vermeintlicher Widerspruch kann entstehen, wenn man kleine Gruppen von Studienteilnehmern innerhalb einer Studie isoliert betrachtet. Insgesamt wurde die Wirksamkeit von Aspirin durchaus nachgewiesen.

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2.11 Ergebnisse von Vergleichsstudien sollten immer vollständig veröffentlicht werden

Wie wichtig es ist, Behandlungsentscheidungen auf der Grundlage angemessener Evidenz zu treffen, ist heute klarer denn je.

Um Evidenz als verlässlich einstufen zu können, müssen Studien, die medizinische Behandlungen untersuchen, faire Vergleiche umfassen. Zum Beispiel darf keine der Behandlungsgruppen irgendwelche vorteilhaften Eigenschaften aufweisen. Das wäre zum Beispiel der Fall, wenn Teilnehmer der Behandlungsgruppe jünger und gesünder wären als die der Kontrollgruppe. Auch müssen die Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip den jeweiligen Gruppen zugeteilt werden, um die Ähnlichkeit wichtiger Teilnehmerindikatoren zu gewährleisten [2]. Sind Behandlungsvergleiche nicht fair, so führt das zu Verzerrungen (Biases), die die Ergebnisse einer Studie in Frage ziehen können.

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2.10 Peer-Review und Veröffentlichung sind keine Garantie für zuverlässige Informationen

Warum Peer-Review? Der Peer-Review soll mögliche Probleme mit der wissenschaftlichen Qualität einer Veröffentlichung, etwa Fehler in der Statistik, Ungereimtheiten und fragwürdige Schlussfolgerungen, aufdecken.

Dies ist der 22. Beitrag einer Blogserie zu einer Zusammenstellung von „Schlüsselkonzepten zur besseren Bewertung von Aussagen zu Behandlungen“, die im Rahmen des Informed Health Choices Projektes erarbeitet wurden. Jeder der insgesamt 36 Blogbeiträge befasst sich mit einem der Schlüsselkonzepte, die als wichtig dafür erachtet werden, Aussagen zu Wirkungen von Behandlungen besser verstehen und einordnen zu können.

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2.9 Übersichtsarbeiten zu fairen Behandlungsvergleichen sollten systematisch sein

Dies ist der 21. Beitrag einer Blogserie zu einer Zusammenstellung von „Schlüsselkonzepten zur besseren Bewertung von Aussagen zu Behandlungen“, die im Rahmen des Informed Health Choices Projektes erarbeitet wurden. Jeder der insgesamt 36 Blogbeiträge befasst sich mit einem der Schlüsselkonzepte, die als wichtig dafür erachtet werden, Aussagen zu Wirkungen von Behandlungen besser verstehen und einordnen zu können.

Wenn es um die bestmögliche Behandlung geht, sollten wir nach Reviews suchen, welche die verfügbare Evidenz möglichst vollständig und systematisch zusammenfassen, und zwar aus folgendem Grund:
Angenommen, eine neue, spannende einzelne Studie behauptet, dass sich mit einem neuen Medikament („Medikament A“) die Erkrankung B wirksam behandeln lässt. Sind die Ergebnisse dieser einen Studie dann uneingeschränkt verlässlich?

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2.8 Alle relevanten und fairen Behandlungsvergleiche müssen berücksichtigt werden

Dies ist der 20. Beitrag einer Blogserie zu einer Zusammenstellung von „Schlüsselkonzepten zur besseren Bewertung von Aussagen zu Behandlungen“, die im Rahmen des Informed Health Choices (IHC) Projektes erarbeitet wurden. Jeder der insgesamt 36 Blogbeiträge befasst sich mit einem der Schlüsselkonzepte, die als wichtig dafür erachtet werden, Aussagen zu Wirkungen von Behandlungen besser verstehen und einordnen zu können.

In Blog 2.1 haben wir bereits die Bedeutung fairer Behandlungsvergleiche festgestellt. Jetzt wollen wir uns ein paar Gedanken dazu machen, wie viele Behandlungsvergleiche berücksichtigt werden sollten.

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