Das IQWiG hat die Vorträge seiner Herbsttagung zum Thema „Zukunft der Evidence based medicine“ online gestellt.

Das Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen (IQWiG) spielt eine größere Rolle für unser Medizinsystem, als seine relative Unbekanntheit vermuten lassen würde. Seine aktuelle Herbsttagung war offenkundig sehr interessant, da sie sich mit den zukünftigen Herausforderungen der Evidence based medicine beschäftigt hat. Die Vorträge sind inzwischen hier online gestellt, so dass man sie nachhören kann. 
Ich fand den Vortrag des Chefs des britischen NICE Instituts, Prof. Haslam sehr interessant. Er problematisiert, dass fast alle randomisierten Studien und damit fast alle evidenzbasierten Empfehlungen sich auf Patienten beschränken, die genau eine Krankheit haben. In der Realität haben die Menschen aber mit zunehmendem Alter kaum noch nur eine akute oder chronische Krankheit, sondern zwei, vier oder acht akute oder chronische Krankheiten gleichzeitig. Im heutigen Versorgungssystem liegt die Behandlung dann in den Händen von ebensovielen Spezialisten gleichzeitig, die sich ihrerseits dann auch noch auf Empfehlungen stützen, die an Patienten erarbeitet worden sind, die in aller Regel jung sind und nur eine Krankheit haben.
Gegenwärtig gibt es im ambulanten Bereich wenigstens noch den Hausarzt, der sich darin auskennt, multimorbide Patienten zu behandeln. Im stationären Bereich gibt es diese Spezialisierung bei Geriatern, sie ist aber insgesamt viel zu wenig vertreten.
Damit die Evidence-based-medicine nicht den Anschluss an die Versorgungsrealität verpasst, muss sie sich diesen Herausforderungen stellen. Damit, wie Prof. Haslam sagt, auch in Zukunft sicher gestellt ist, dass eine empfohlene medizinische Maßnahme, etwa eine Medikation, auch wirklich mehr nützt als schadet. 
Hiervon unter anderem handeln die Vorträge der Herbsttagung. Schaut doch hier mal rein.
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Wie frage ich die Cochrane Library ab?

Von vielem, was man weiß, weiß man nicht, woher man es weiß. Und nicht selten weiß man etwas, was nicht stimmt, oder von dem man halt einfach nicht weiß, ob es stimmt. Und das ist in der Medizin nicht richtig. Richtig ist, zu wissen, welchen Evidenzgrad ein mutmaßliches Wissen hat. Der einzige Weg, das herauszufinden, ist, sich einen Überblick darüber zu schaffen, welche Studien zu einer Fragestellung es gibt und diese zu bewerten. Am besten freilich ist, wenn ausgewiesene Statistikgurus zu einer bestimmten Fragestellung schon alle hochgradig geeigneten Studien an Land gezogen und zusammengefaßt haben. Und zwar nach festgelegten Protokollen, die allerlei Fehlerquellen, etwa den publication-bias, minimieren.

Die Ergebnisse dieser Arbeiten liegen in der Cochrane Library. Hier kann jeder auffinden, welche Meta-Analysen zu bestimmten Themen vorliegen und kann sich kostenlos die Zusammenfassung ansehen. Bedauerlicherweise ist der Zugriff auf den Volltext der jeweiligen reviews kostenpflichtig. Manchmal hat man aber Glück und kann sich eine auf der Cochrane Seite identifizierte Studie irgendwie bei google schießen…

Vorgehen:

  1. Ich will etwas zu einem bestimmten Thema in Erfahrung bringen. Ich will wissen, was ist gesicherte Erkenntnis, was ist nicht gesichert.
  2. Ich kann ein Lehrbuch lesen, das genau diese Informationen bereit hällt. Das ist das praktischste und schnellste. Im Gebiet der Psychiatrie ist dies in ddeutscher Sprache das Lehrbuch von Berger. (Buchbesprechung siehe hier)
  3. Zweite Möglichkeit: Ich klicke folgenden link: http://www.thecochranelibrary.com/view/0/index.html
  4. Hier finde ich zwei Suchmöglichkeiten. In der Spalte links ist ein thematisch geordneter Verzeichnisbaum. Hier kann ich beispielsweise auswählen: Mental health/Anxiety Disorder/Generalized. Klicke ich hier drauf, finden sich alle Meta-Analysen genau zu diesem Thema. Oder ich wähle die Stichwortsuche oben links auf der website. Auch dies zeigt mir alle verfügbaren Studien hierzu. Ein Klick auf den link zur Meta-Analyse meiner Wahl, und ich sehe deren Abstract. Das sieht etwa so aus:

5. Ich tippe den Titel der Studie noch mal bei google ein, vielleicht ergänzt um ‚.pdf‘, so findet man manchmal zusätzliche Informationen.

6. Nun tippt man bei Google Bilder den Artikelnamen und zusätzlich Forest plot ein. Ein Forest plot sieht beispielsweise so aus:

Quelle: http://ajp.psychiatryonline.org/article.aspx?Volume=162&page=1805&journalID=13

Der Forest plot informiert mit einem Blick, welche Studien welches Ergebnis zeitigen und zu welchem Ergebnis die gewichtete Zusammenfassung aller Studien kommt.

7. Fertig.

Die Effektstärke

Um zu verstehen, wie evidence based medicine (EBM) funktioniert, ist es erforderlich, die zu grunde liegenden Gedanken nachvollziehen zu können. Die Effektstärke istein zentrales Maß zur Beurteilung der Wirksamkeit von Interventionen und ich möchte sie hier erklären:
Beispiel: Es soll die Effektstärke von Frisörbesuchen festgestellt werden. Hierfür werden zwanzig Studenten zufällig einer von zwei Gruppen zugewiesen, Gruppe 1 geht zum Frisör, Gruppe 2 geht nicht zum Frisör. Nun muss man sich entscheiden, woran man die Wirksamkeit dieser Intervention messen möchte. Man kann zum Beispiel eine Beurteilung der Eleganz der Frisur auf einer Skala von 1-10 wählen. Man kann aber auch die Länge der Haare als Wirksamkeitsindikator wählen. Wir entscheiden uns hier jetzt einmal nach eher männlichen Effizienzvorstellungen für die Länge der Haare. Nun ist zu beobachten, dass die durchschnittliche Länge der Haare in Gruppe 1 und Gruppe 2 vor der Intervention bei durchschnittlich 10 cm lag mit einer Standardabweichung von 2 cm. Der Frisör schnitt in Gruppe 1 die Haare durchschnittlich 2 cm kürzer. Damit liegen sie nach der Intervention bei durchschnittlich 8 cm.

Die Effektstärke berechnet sich nun so: Effektstärke = Mittelwertdifferenz/Standardabweichung.

Also in unserem Beispiel (10 cm -8 cm)/2 cm=2cm / 2 cm = 1.

Eine Effektstärke von 1 bedeutet also, dass die Interventionsgruppe sich nach der Intvention um eine Standardabweichung von der Kontrollgruppe unterscheidet. Eine Effektstärke von 2 bedeutet einen Unterschied um 2 Standardabweichungen.

Wir lernen: Die Effektstärke bezieht sich auf einen in Zahlen meßbaren Endpunkt. Diesen muss man kennen, wenn man über die Effektstärke einer Intervention spricht.

Die Effektstärke sagt tatsächlich etwas über die Wirksamkeit einer Intervention aus. Das unterscheidet sie von der Signifikanz. Eine Studie wird bei ausreichend großer Fallzahl auch bei sehr geringer Wirkstärke signifikant. Beispiel: Die Friseurinnung möchte ein neues Verfahren zum Haareschneiden einführen, einen vollautomatischen, computergesteuerten Haarschneideroboter, der die Haare der Opfer um genau einen Millimeter kürzt. Jeder Schnitt kostet 100 €. Die Friseurinnung ist sehr reich, da sie viele der teuren Haarschneideroboter verkauft. Sie führt eine Studie mit 1000 Modellen durch. Natürlich ist das Ergebnis der Studie, dass das Verfahren einer Nichtbehandlung signifikant überlegen ist. Der Gruppenunterschied ist zwar klein (1 mm), aber nicht zufällig (Gruppe 1 hat nach der Intervention überzufällig Kürzere Haare). Aber die Effektstärke ist gering. Sie beträgt 0,1 cm / 2 cm = 0,05.

In der Medizin (und bei Frisören) gelten Effektstärken unter 0,5 als schwach, zwischen 0,5 und etwa 0,75 als moderat und über 0,75 als stark.

Die Effektstärke guter, wirksamer medikamentöser Behandlung in der Psychiatrie liegt oft um die 0,75, die von gut wirksamer Kognitiver Verhaltenstherapie auf umschriebene Endpunkte in etwa gleich hoch um die 0,75. Die höchste Effektstärke in der Psychiatrie erreicht man mit EKT Behandlungen wahnhafter Depressionen mit dem Endpunkt Hamilton Depression Scale mit 2-2,5.