Medizinische Studien richtig einordnen

Ob eine Studienmeldung verlässlich ist und ob sie für Sie persönlich etwas bedeutet, entscheidet die Studie selbst, nicht die Schlagzeile. Vier Fragen klären das: Welche Studienart wurde durchgeführt? Wie groß ist der Effekt wirklich? Ist der Unterschied echt und für Patientinnen und Patienten wichtig? Wurden Menschen untersucht, die mit Ihrer Situation vergleichbar sind? Konkrete Beispiele zeigen, worauf es bei jeder Frage ankommt.

Welche Art von Studie ist es?

Die erste Frage betrifft den Aufbau der Untersuchung. In einer randomisierten kontrollierten Studie entscheidet der Zufall, wer die neue Behandlung erhält und wer die Vergleichsbehandlung. Die zufällige Zuteilung gleicht bekannte und unbekannte Unterschiede zwischen den Gruppen aus. In einer doppelblinden Studie wissen weder die Teilnehmenden noch die behandelnden Ärztinnen und Ärzte, wer welche Behandlung bekommt. Die Kontrollgruppe erhält häufig ein Placebo, also eine Scheinbehandlung ohne Wirkstoff. Gibt es bereits eine nachgewiesen wirksame Standardbehandlung, bekommen die Teilnehmenden das Placebo in der Regel zusätzlich zu dieser Therapie.

Randomisierte Studien gelten als Goldstandard für Wirksamkeitsfragen, sind aber aufwendig und teuer, und ihre Ergebnisse lassen sich nicht ohne Weiteres auf alle Menschen übertragen. Klinische Studien durchlaufen außerdem mehrere Phasen: In Phase I wird eine neue Behandlung erstmals an Menschen geprüft, meist an wenigen Teilnehmenden, um eine verträgliche Dosis zu finden. Phase III vergleicht die Behandlung an mehreren Hundert Menschen mit der Standardbehandlung. Phase IV beobachtet nach der Zulassung langfristige Wirkungen und seltene Nebenwirkungen.

Beobachtungsstudien greifen dagegen nicht in die Behandlung ein. Forschende vergleichen Gruppen, die sich darin unterscheiden, ob sie eine Behandlung erhalten oder einem Risiko ausgesetzt sind. Solche Studien sind unverzichtbar für Fragen, die sich nicht per Zufallszuteilung untersuchen lassen, etwa nach seltenen Schäden oder langfristigen Verläufen. Sie haben jedoch eine grundsätzliche Schwäche: Sie können nie ganz ausschließen, dass andere Faktoren den Unterschied erklären. Ein klassisches Problem ist das Confounding by Indication: Menschen mit schwereren Erkrankungen erhalten häufiger eine bestimmte Behandlung. Ein Vergleich zwischen Behandelten und Unbehandelten misst dann teilweise den Unterschied im Gesundheitszustand, nicht den Effekt der Behandlung. Ein gefundener Zusammenhang ist deshalb noch kein Beweis dafür, dass die Behandlung die Ursache ist. Auch eine sehr große Teilnehmerzahl beseitigt solche systematischen Fehler nicht; sie macht das Ergebnis nur präziser.

Relative und absolute Risiken unterscheiden

Zahlen in Studienmeldungen brauchen einen Bezugspunkt. Die absolute Risikoreduktion ist die Differenz zwischen den Anteilen der Personen, bei denen das Ereignis eintritt, in den beiden Gruppen. Die relative Risikoreduktion setzt diese Differenz ins Verhältnis zum Ausgangsrisiko.

Beide Zahlen beschreiben denselben Effekt, die relative klingt jedoch deutlich größer. Relative Risikoangaben sind ohne die zugrunde liegenden absoluten Risiken irreführend. Je seltener ein Ereignis in der Ausgangslage vorkommt, desto kleiner fällt der absolute Gewinn aus, selbst wenn die relative Senkung beeindruckend klingt. Fragen Sie bei jeder Meldung: Prozent von was, und wie viele von 100 Menschen sind das tatsächlich?

Wann zählt ein Unterschied wirklich?

Viele Studien geben einen p-Wert an. Er sagt aus, wie wahrscheinlich der beobachtete Unterschied rein zufällig zustande käme, wenn es in Wahrheit keinen Unterschied gäbe. Ein kleiner p-Wert gilt üblicherweise als statistisch signifikant. Statistische Signifikanz sagt aber nichts darüber, ob der Effekt für Patientinnen und Patienten wichtig ist; entscheidend sind die Größe des Effekts und das Konfidenzintervall. Das Konfidenzintervall, also der Vertrauensbereich, nennt den Bereich, in dem der wahre Effekt vermutlich liegt. Ein weites Intervall bedeutet große Unsicherheit, ein enges Intervall spricht für ein präzises Ergebnis.

Fehlt die Signifikanz, heißt das nur, dass die Studie keinen Unterschied nachweisen konnte. Zwei Behandlungen gelten deshalb nicht automatisch als gleichwertig. Auch Aussagen über Untergruppen, etwa eine besonders gute Wirkung bei Frauen, sind nur glaubwürdig, wenn sie vor Studienbeginn festgelegt und mit einem eigenen statistischen Test geprüft wurden. Prüfen Sie außerdem, ob die Schlussfolgerung der Studie zur ursprünglichen Fragestellung passt und ob die vorab festgelegten Erfolgskriterien eingehalten wurden.

Lassen sich die Ergebnisse übertragen?

Ein Studienergebnis gilt zunächst nur für die Menschen, die tatsächlich untersucht wurden. Deshalb lohnt die Frage: Wer war dabei, in welchem Alter, mit welchen Vorerkrankungen, in welchem Land? Ältere Menschen und Menschen mit mehreren Erkrankungen sind in randomisierten Studien oft unterrepräsentiert. Ein Ergebnis, das an jungen, gesunden Teilnehmenden gewonnen wurde, lässt sich nicht ohne Weiteres auf eine ältere Frau mit Diabetes übertragen. Auch ein anderes Gesundheitssystem verändert die Übertragbarkeit: Was unter den Bedingungen einer US-Studie wirkt, muss unter deutscher Versorgung nicht denselben Effekt haben.

Für das Gespräch mit Ihrer Ärztin oder Ihrem Arzt sind zwei Fragen hilfreich: Wie viele Studienteilnehmende entsprachen meiner Situation, und wie groß wäre der Nutzen für mich in absoluten Zahlen? Studien geben Durchschnittswerte an; ob eine Behandlung für eine einzelne Person sinnvoll ist, hängt von vielen individuellen Faktoren ab.

Woran erkenne ich unseriöse Informationen?

Wer eine Studienmeldung einordnen will, sollte auch die Quelle prüfen. Warnzeichen für unseriöse Seiten sind Heilungsversprechen bei schweren Erkrankungen, eine abwertende Rede von der Schulmedizin, Werbung für passende Produkte und der direkte Verkauf von Mitteln. Gute Gesundheitsinformationen nennen Autor oder Autorin, Datum, Quellen und die Finanzierung und weisen darauf hin, wenn wissenschaftliche Erkenntnisse fehlen. Vorsicht ist geboten, wenn der Nutzen einseitig betont wird, Risiken als unerheblich dargestellt werden oder die Seite zu einer bestimmten Entscheidung drängt. Diese Anforderungen hat die Techniker Krankenkasse in ihren Qualitätskriterien für Gesundheitsinformationen zusammengefasst.

Die Reihenfolge der Suchergebnisse sagt nichts über die Qualität aus. Die ersten Treffer sind häufig Werbeanzeigen. Internetforen eignen sich nicht als verlässliche Quelle für Gesundheitsinformationen, weil dort subjektive Angaben ungeprüft stehen und sich manchmal Personen fälschlich als Betroffene ausgeben, um Produkte anzupreisen. Prüfen Sie bei einer Studie auch, wer sie bezahlt hat und ob mögliche Interessenkonflikte offengelegt werden.

Verlässliche Ausgangspunkte für eigene Recherchen nennt die Übersicht zu guten Gesundheitsinformationen: gesundheitsinformation.de, patienten-information.de, krebsinformationsdienst.de und gesund.bund.de.