2.7 Alle Teilnehmer sollten nachbeobachtet werden

Dies ist der 19. 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.

Dass Teilnehmer aus Studien ausscheiden oder nicht nachbeobachtet werden können ist in der Forschung nichts ungewöhnliches, kann jedoch zu verzerrten Einschätzungen der Wirkung von Behandlungen führen.

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2.6 Alle Ergebnisse von Teilnehmern einer Vergleichsstudie sollten auf dieselbe Weise ermittelt werden

Dies ist der 18. Beitrag einer Blogserie zu einer Zusammenstellung von „Schlüsselkonzepten zur besseren Bewertung von Aussagen zu Behandlungen“, die im Rahmen des Informed Health Choices (ICH) Projektes erarbeitet wurde. 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.

Viele, die sich mit klinischer Forschung beschäftigen, kennen das Konzept der „Verblindung“: Ein Patient, der eine Behandlung erhält, oder ein Arzt (oder andere Person), die die Behandlung durchführt, haben keine Kenntnis davon, welche Behandlung der Patient bekommen bzw. der Arzt verabreicht hat. Reicht das aber aus, um einem ‚Beobachter-Bias‘ (der Verzerrung bzw. Verfälschung von Studienergebnissen durch die bewusste oder unbewusste Beeinflussung des Untersuchers aufgrund seiner Kenntnis der Zuteilung) vorzubeugen?

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2.5 Teilnehmer eines Behandlungsvergleichs sollten nicht wissen, welche Behandlung sie erhalten

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Wenn Patienten eine Behandlung für ihr Gesundheitssproblem erhalten und daraufhin eine Verbesserung erfahren, wird häufig angenommen, dass dies auf dem naheliegendsten ‚Grund‘ basiert: die Behandlung selbst. Das kann natürlich stimmen, jedoch müssen wir andere mögliche Gründe ausschließen, bevor wir uns auf diese Schlussfolgerung verlassen können.

Zum Beispiel könnte die Erkrankung von selbst ausgeheilt sein; die Arzt-Patient-Interaktion könnte eine eigenständige Wirkung erbracht haben; Patienten könnten sich infolge der Behandlung anders verhalten haben; die Erwartungen der Patienten könnten ihre Wahrnehmung der Erkrankung beeinflusst haben und so weiter. Die automatische Annahme, dass ein beobachteter ‚Effekt‘ auf eine bestimmte ‚Behandlung‘ zurückgeht, war und ist die treibende Kraft für viele medizinische Behandlungen, die keinen wirklichen Nutzen bringen.

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2.3. Die Ergebnisse aller Teilnehmer einer Studie sollten in den ursprünglichen Gruppen ausgewertet werden

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Stellen Sie sich vor, Sie lesen eine Studie und stellen fest, dass die Teilnehmer zwei Behandlungsgruppen zufällig („randomisiert“) zugeteilt wurden. Eine Gruppe wird einer operativen Behandlung zugeteilt, die andere einer medikamentösen. Großartig, denken Sie, die Teilnehmer wurden zufällig zugeteilt: dies hilft sicherzustellen, dass die Gruppen in ihren Eigenschaften vergleichbar sind. Das ist aber nicht alles. Einige Teilnehmer erhalten aus verschiedenen Gründen möglicherweise die ihnen zugeteilte Behandlung nicht. Zum Beispiel können sich Teilnehmer gegen die Behandlung entscheiden.

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2.2 Vergleichsgruppen müssen gleich sein

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Die Notwendigkeit von fairen, zuverlässigen Vergleichen zur Bewertung der Wirkung einer Behandlung haben wir schon in einem früheren Blog-Artikel besprochen. Aber wie können sämtliche Vergleiche gleichermaßen fair sein? In diesem-Artikel werden wir die Bedeutung des Vergleichens von „Gleiches mit Gleichem“ erklären, Strategien, die darauf abzielen, die Unterschiede zwischen Gruppen zu minimieren, erläutern, und darauf eingehen, wie man die Qualität von Vergleichen in Forschungsberichten kritisch liest und bewertet.

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