Weltskeptikerkonferenz - Alternativmedizin I

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Der Konferenzteil zum Thema Alternativmedizin wurde eröffnet von Jürgen Windeler, dem Leider des Instituts für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen - IQWiG. Windeler sprach darüber, dass es prinzipiell keine Unterschiede in den Methoden zur Bewertung von "komplementären" und "konventionellen" Methoden in der Medizin gibt. Er ging noch weiter und sagte, ihm sei es egal, welches Label sich eine Methode gäbe oder wie sie wirke (oder wirken solle).

Er ließ sich insoweit auf das Thema Alternativmedizin ein, als dass er die Behauptung vieler Methoden, sie stimulierten die Selbstheilungskräfte des Körper, als weder korrekt, noch spezifisch oder relevant bezeichnete. Als Beispiel nannte er die Tatsache, dass eine (bakterielle) Lungenentzündung nicht durch Antibiotika geheilt würde. Der Körper wird durch Antibiotika in seinen Selbstheilungskräften unterstützt, indem die Vermehrung von Bakterien gestoppt wird.

Basis für Entscheidungen in der modernen Medizin sind Studien und deren Auswertung. Damit die Aussagen dieser Studien die Realität möglichst akkurat wiedergeben, müssen sie diverse Voraussetzungen erfüllen.

Randomisierung

Die Teilnehmer der Studien müssen zufällig der einen oder anderen Gruppe zugeordnet sein. Dafür muss die Randomisierung gegen Manipulation von Außen gesichert sein. So ist bekannt, dass in einigen Studien zur Mammographie, das Pflegepersonal Frauen mit hohem Risiko für Brustkrebs und Frauen, die ihnen sympathisch waren in die Gruppen einteilten, in der sie eine Mammographie erhielten. Dadurch wurden die Ergebnisse verfälscht und Mammographie hatte in den Studien bessere Ergebnisse, als es der Wirklichkeit entsprach.

Verblindung

Mit "Verblindung" ist gemeint, dass die beteiligten Personen nicht wissen, ob es sich um die Behandlungs- oder Kontrollgruppe (Placebogruppe) handelt. Handelt es sich bei diesen Personen um die Patienten, ist die Studie einfach verblindet. Handelt es sich auch um die Ärzte, ist die Studie doppelt verblindet. Werden auch der Statistiker und der Autor der Studie verblindet, handelt es sich um eine drei- oder vierfach verblindete Studie. Bei den Ärzten lässt sich noch einmal zwischen denen unterscheiden, welche die untersuchte Behandlung durchführen, denen, die die Patienten persönlich betreuen und denen, die das Ergebnis bewerten.

In Studien die ein Verfahren bewerten sollen in denen der die Methode durchführende Arzt nicht verblindet werden kann, wie zum Beispiel bei Operationsverfahren, müssen zumindest die anderen beiden Ärzte verblindet werden.

Intention to treat

Die letzte Voraussetzung ist erfüllt, wenn alle Patienten, die am Anfang in die Studie aufgenommen wurden, in die endgültige Bewertung mit einfließen und der Gruppe zugeordnet bleiben, in die sie am Anfang hineingelost worden sind. Das bedeutet, es ist entscheidend, wie der Patient behandelt werden sollten: Was war die Intention am Anfang.

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Zur Illustration vielleicht ein kleines Gedankenexperiment.

Wir haben zwei Maschinen, deren Aufgabe es ist, Kugeln einer bestimmten Größe (5cm) aus einer Menge anderer Kugeln (3cm) zu sortieren. Vor Beginn des Experiments müssen die verschiedenen Kugeln (5 und 3cm) zufällig auf zwei Töpfer verteilt werden. Aus jeweils einem sollen die beiden Maschinen später die Kugeln ziehen sollen (Randomisierung). Die Kugeln liegen in einer Reihe (eine laaange Reihe, es ist ein Gedankenexperiment, das darf unpraktisch sein) und es wird für jede Kugel gewürfelt, in welche Topf sie kommen sollen. Wird eine gerade Zahl gewürfelt, kommt die Kugel in den Topf für die neue Maschine, bei ungeraden Zahlen in den Topf für die alte Maschine.

Fehler bei der Randomiserung

Wenn nun die würfelnde Person z.B. das Gefühl hat, der Würfel sei "kaputt" und deswegen in den Prozess der Randomisierung eingreift, indem sie manchmal die zweite Kugel in der Reihe in den gewürfelten Topf wirft, funktioniert die Randomisierung nicht mehr. Das führt nun (in diesem Gedankenexperiment) dazu, dass im Topf für die neue Maschine mehr große Kugeln sind, als im Topf für die alte Maschine. Somit greift die neue Maschine mit höherer Wahrscheinlichkeit eine große Kugel und sortiert am Ende mehr große Kugeln als die alten Maschine. Zählt man die Kugeln sieht es so aus als sei die neue Maschine besser als die alte, dabei wurde nur nicht richtig randomisiert.

Fehler bei der Verblindung.

Nach einer perfekten Randomisierung werden nun die aussortierten Kugeln gezählt. Der Mitarbeiter, der die Kugeln zählt kennt die alte Maschine, hat schon viel mit ihr gearbeitet und sieht keinen Grund darin, eine neue zu kaufen. Er sieht den Maschinen bei der Arbeit zu und immer wenn die alte Maschine eine große Kugel greift, diese jedoch wieder zurück zu den anderen fällt, greift er in den Topf und holt die Kugel heraus. Seiner Ansicht nach, hat die Maschine die Kugel gegriffen, mit ein paar Modifikationen wäre sie in der Lage, die gegriffene Kugel sicher in den anderen Topf zu befördern.

Es ist offensichtlich, was mit dem Ergebnis passiert. Obwohl die neue Maschine in Wirklichkeit besser war, steht im Ergebnis, die alte Maschine sei besser gewesen.

Fehler bei der Intention to treat.

Mir viel es schwer, das "Intention-to-treat-Prinzip" zu verstehen und ich hoffe, mit meinem Gedankenexperiment das Verständnis leichter zu machen*.

Nun ist die Randomisierung und die Verblindung richtig ausgeführt. Beide Maschinen greifen sowohl große als auch kleine Kugeln aus dem Topf und es kommt darauf an, wer mehr Große aussortiert, die bessere Trefferquote hat. Bei der alten Maschine wird jede Kugel vom Sammeltopf in den Sortiertopf befördert. Bei der neuen Maschine fallen häufiger einige der kleinen Kugeln auf den Boden. Anstatt sie aufzuheben und in den Sortiertopf zu legen, lässt man sie liegen. Am Ende wird bei der neuen Maschine eine höhere Quote an großen Kugeln gezählt, als bei der kleinen. So entsteht der Eindruck, die neue Maschine sei besser als die Alte.

Fehler in einem der Bereiche, Randomisierung, Verblindung und Intention to treat, können die Ergebnisse einer Studie komplett auf den Kopf stellen. Dahinter müssen nicht mal eine sinistre Intention stecken.

Jürgen Windeler wies auf die Bereiche hin, die es an beiden Enden der Wahrscheinlichkeit gäbe, an denen Studien nicht sinnvoll sind. Bei sehr wahrscheinlichen Dingen, wie der Schwerkraft, ist es nicht nötig eine randomisierte Studien von Fallschirmspringern mit und ohne Fallschirm durchzuführen (letztere wären ja auch nur noch "Springer"). Die andere Seite des Spektrums illustrierte er mit dem Beispiel des Homöopathikums "Berliner Mauer", wies jedoch explizit darauf hin, er meine konkret dieses Mittel in der Homöopathie. Der Saal blieb skeptisch

Entscheidungen

Gerd Antes, Direktor des Deutschen Cochrane Zentrums in Freiburg versuchte zu zeigen, wie Entscheidungen im Bereich Medizin getroffen werden und worin die Probleme mit der Entscheidungsfindung bestehen.

Zuerst stellte er das Modell der Entscheidungsfindung zwischen Arzt und Patient da, wie es heute favorisiert wird. Arzt und Patient treffen aufgrund wissenschaftlicher Kriterien gemeinsam eine Entscheidung über die Therapie. Dabei stellt sich in der Forschungsgemeinschaft oft die Frage, wann eine Therapie nicht mehr erforscht werden muss? Wann gilt das, was über sie herausgefunden wurde als Fakt. Wie viele Studien werden benötigt, um die Wirkung oder Wirkungslosigkeit einer Therapie zu belegen? Bisher gibt es auf diese Frage keine Antwort.

Eines der Probleme, mit denen Ärzte und Patienten konfrontiert sind, meist ohne es zu wissen, ist die Tatsache, dass ca. 50% aller Studien im medizinischen Bereich nie Veröffentlicht werden. Das hat im Falle von Tamiflu zu der Annahme geführt, das Medikament sei effektiv darin, eine Influenza zu verkürzen, ihre Symptome zu mildern oder, präventiv eingesetzt, ihren Ausbruch zu verhindern. Diese Annahmen resultierten aus den vom Unternehmen veröffentlichten Daten. Nachdem Wissenschaftler des Cochrane Zentrums sich auch die nicht veröffentlichten Zahlen besorgt hatten, wurde deutlich, dass es sich bei Tamiflu wahrscheinlich um ein teures Placebo handelt.

Mit diesem Wissen im Hinterkopf wird es interessant sein, wie die Entscheidung zum Aufstocken der Vorräte an Tamiflu ausfallen wird, die zum Beispiel in Bayern wieder ansteht. Die SPD im bayrischen Landtag formulierte dazu eine Anfrage (PDF).

Die Probleme bei der Veröffentlichung von Daten führen zu einer, so vermutet man, 20-50%igen Überbewertung der Wirkung von Antidepressiva. Verantwortung für die Praxis dieses "Selective Reportings" zugunsten von positiven Ergebnissen tragen, laut Antes im Grunde alle am Prozess Beteiligten. Das ist eine ziemlich lange Liste von Institutionen und Personengruppen.

Eine Lösung könnte sein, nur noch Studien zu veröffentlichen, die bereits vor Beginn registriert wurden. So wäre zumindest Transparent, wer, zu welchem Thema Studien nicht veröffentlicht. Es gibt mittlerweile Versuche eine solche Praxis durchzusetzen, u.a. in den USA besteht ein solches Register. Im Moment sind jedoch unter anderem die Journals noch nicht konsequent in ihrer Veröffentlichungspraxis und nehmen weiterhin Studien an, die nicht dort registriert sind.

Gespannt sein darf man in dieser Hinsicht wohl auf das Buch von Ben Goldacre zum Thema, das im Laufe des Jahres herauskommen soll. Es wird spannend werden zu beobachten, wie sich nicht nur die medizinische Wissenschaftslandschaft in den nächsten Jahren verändert und welche Erkenntnisse aus dieser Veränderung hervorgehen.

*Außerdem hoffe ich, es selber wirklich verstanden zu haben. Sollte das nicht der Fall sein, werde ich spätestens nach der Veröffentlichung erfahren.

Mehr zur Weltskeptikerkonferenz gibt es im Blog der GWUP beim Freitag unter dem Tag "6wsc12" oder bei "DieAusrufer".