Evidence based Medicine
Was ist das?
Schon Claude Bernard, der Begründer der wissenschaftlichen Denkweise in der modernen Medizin, forderte 1876 in seinem berühmten Werk „De l’étude experimentale de la médicine“, daß medizinisches Handeln sich auf der Grundlage wissenschaftlicher, belegbarer Erkenntnis abspielen sollte.
In unserer modernen Zeit gibt es immer mehr wissenschaftliche Studien, die Medikamente und Behandlungen untersuchen und aus den Ergebnissen ableiten, daß dieses oder jenes Medikament, diese oder jene medizinische Behandlung sinnvoll und notwendig seien.
Allerdings sind die Methoden solcher Studien und die Art, wie ihre Ergebnisse Ärzten und Betroffenen dargestellt werden, schwer zu verstehen, und es gab keine leicht vermittelbare Methodik, um wissenschaftliche Studien allgemeinverständlich zu beurteilen und dann die richtigen Folgerungen für die praktische Behandlung von Patienten zu ziehen.
Der Engländer David L. Sackett hat dieses Problem erkannt und den Begriff „Evidence based Medicine“ geprägt. Sein erstmals 1997 erschienenes Buch „Evidence based medicine“ (erschienen bei Churchill Livingstone) hat weltweit Aufsehen erregt.
Revolution der Entscheidungsfindung
Sackett tritt für eine Revolution der Entscheidungsfindung in der Medizin ein. Statt – wie früher – einfach der Meinung berühmter Experten zu vertrauen, sollten sich Ärzte persönlich darüber informieren, welche wissenschaftlichen Daten zu einem bestimmten Problem eines Patienten vorliegen. Möglich wird dies heute, weil der Arzt nicht mehr eine Woche Urlaub nehmen muß, um eine Universitätsbibliothek durchzuforsten, denn er kann selbst über das Internet auf eine Unzahl von wissenschaftlichen Arbeiten zugreifen. Suchmaschinen und Datenbanken helfen dabei, schnell die wichtigsten Arbeiten zum Thema zu finden und eine wissenschaftlich begründete Behandlung im Interesse des Patienten möglich zu machen.
Neben vielen anderen methodischen Hinweisen gab Sackett sehr leicht verständliche Hilfen, die Bedeutung von Arbeiten der klinischen Forschung kritisch beurteilen zu können. Dies soll ein Beispiel verdeutlichen.
Ein Beispiel
Von den Herstellern zweier Medikamente wird in der Werbung angeführt, ihr Medikament vermindere die Zahl der Herzinfarkte auf die Hälfte. Das hört sich prima an. Beide Medikamente scheinen also gleichwertig wirksam zu sein. Wenn man die beiden wissenschaftlichen Arbeiten zu den Medikamenten anschaut, sieht man folgendes:
Das Medikament A wurde an 20.000 Menschen getestet, 10.000 nahmen das Medikament, 10.000 ein Scheinmedikament (Placebo). Von den 10.000 mit Medikament hatten 200 einen Herzinfarkt, von denen ohne das Medikament 100. Das ist eine Verminderung der Herzinfarkte auf 50 Prozent.
Das Medikament B wurde an 2000 Menschen getestet, 1.000 nahmen das Medikament, 1.000 ein Scheinmedikament (Placebo). Von den 1.000 mit Medikament hatten 200 einen Herzinfarkt, von denen ohne das Medikament 100. Das ist auch eine Verminderung auf 50 Prozent.
Diese beiden Verminderungen des Risikos nennt man relative Verminderung des Risikos. Gibt man allein dies an, und das ist leider häufig der Fall, erhält man keine vernünftige Aussage über die Bedeutung der Wirkung für den Patienten.
Interessanter wird es, wenn man die absolute Verminderung des Risikos vergleicht. Wir gehen von den gleichen beiden Studien aus wie oben beschrieben:
Bei Medikament A hatten 0,5 Prozent (200 von 10.000) einen Herzinfarkt, ohne das Medikament waren es 1 Prozent. Das ist eine absolute Verminderung von 0,5 Prozent.
Bei Medikament B hatten 5 Prozent (200 von 1000) einen Herzinfarkt, ohne das Medikament waren es 10 Prozent. Das ist eine absolute Verminderung von 5 Prozent.
Das heißt, so – und korrekter – betrachtet, ist das Medikament B nicht genausogut, sondern zehnmal besser als das Medikament A. Wobei wir immer voraussetzen, daß keines der beiden Medikamente Nebenwirkungen hat.
Numbers needed to treat oder: „Was hat der Patient davon?“
Um Ergebnisse von Studien noch deutlicher und auch für Betroffene verstehbar zu machen, hat David Sackett empfohlen, die „Numbers needed to treat“ anzugeben. Das ist die Zahl der Patienten, die über den Zeitraum einer Studie behandelt werden müssen, um einem Patienten zu helfen.
Diese Zahl rechnet man einfach aus, indem man den reziproken Wert der absoluten Risikoverminderung bildet. Für das Medikament A wäre dies 1/0,5/100 = 200, für das Medikament B 1/5/100 = 20.
Diese Zahlen sind nun jedem Arzt und Patienten verständlich:
Beim Medikament A müssen in der Studie 200 Kranke das Medikament einnehmen, damit einer etwas davon hat – 199 nehmen das Medikament jahrelang vergebens ein.
Beim Medikament B müssen nur 20 Kranke das Medikament einnehmen, damit einer etwas davon hat. Das hört sich schon viel besser an.
Die Wahl von Patienten und Ärzten ist klar – sie würden das Medikament B bevorzugen.
Diese Überlegungen setzen voraus, daß beide Medikamente keine Nebenwirkungen haben. Kommt es zu Nebenwirkungen, kann man diese auch als „number needed to harm“, also als die Zahl der Menschen angeben, die behandelt werden müssen, damit bei einem eine unerwünschte Nebenwirkung auftritt. Auf diese Weise läßt sich leicht verständlich das Risiko von Nebenwirkungen mit den möglichen günstigen Wirkungen vergleichen. Traumziel: die Zahl 1 So viel Mathematik wird nur nötig, wenn der Effekt von Medikamenten erst in größeren Untersuchungen nachweisbar ist. Wirkt eine Behandlung „Wunder“, wie die Behandlung des Typ-1-Diabetes mit Insulin, dann kann jeder Arzt und Betroffene sofort merken, daß die Behandlung hilft. Bei Typ-1-Diabetes gilt für die Behandlung mit Insulin, daß der Betroffene ohne Insulin nicht überleben kann, das Insulin ist lebensrettend. Die „number needed to treat“ ist 1. Die Zahl 1 bei den numbers needed to treat zu erreichen, ist das Traumziel von Betroffenem und Arzt – jedem Patienten kann durch die Behandlung geholfen werden. Für die Entdeckungen solcher Behandlungen gibt es den Nobelpreis wie bei Insulin oder Penicillin.
Vielleicht fragen Sie in Zukunft Ihren Arzt einmal, welche Studie die Wirkung eines Medikaments belegt hat, das er Ihnen empfiehlt - ein guter Arzt kann Ihnen das sagen (oder er kann bei MEDLINE im Internet danach suchen, dort finden sich frei verfügbar die Zusammenfassungen von 12 Millionen wissenschaftlichen Arbeiten unter www.ncbi.nlm.rih.gov/entrez/query.fcgi). In einigen Jahren werden viele Ärzte schon die Frage beantworten können, welche absolute Risikoverminderung für Sie durch eine Behandlung zu erwarten ist.
Im Bereich der Diabetesforschung laufen zur Zeit zahlreiche wichtige Studien, über die Ergebnisse wird das Diabetes-Journal sicher berichten. Achten Sie bei der Darstellung der Wirkungen von Medikamenten immer darauf, ob bereits im Sinne von Sackett korrekte Werte für die Wirksamkeit angegeben werden.
Revolution durch neue Studie
Ein Beispiel für hochinteressante Forschungsergebnisse, die über „Evidence based Medicine“ hoffentlich schneller in die praktische Medizin umgesetzt werden, sind die verblüffenden Ergebnisse der Heart Protection Study (Herz-Schutz-Studie), die im Sommer in der Zeitschrift Lancet veröffentlicht und speziell bezogen auf Diabetes auf der Jahrestagung der Europäischen Gesellschaft für Diabetologie (EASD) im September 2002 vorgestellt wurden (für englischsprachige Profis sind alle Ergebnisse dieser Studie im Internet frei verfügbar unter www.ctsu.ox.ac.uk (klicken Sie auf HPS trial results).
„Cholesterinsenker“ hilft auch bei normalem Cholesterin
Viele werden sich daran erinnern, daß man früher immer gesagt hat, wenn der Cholesterinwert hoch ist, muß man ihn behandeln, wenn er aber unter 200 liegt, dann sei das nicht nötig. Man hatte allerdings nie eine Studie durchgeführt, in der auch Menschen mit normalen Cholesterinwerten behandelt wurden. Erstmals wurden in dieser Studie nun auch Menschen behandelt, deren Cholesterinwerte im normalen Bereich lagen und die ein hohes Risiko für einen Herzinfarkt hatten (z. B. nach Herzinfarkt, über 40jährige mit Diabetes oder mit koronarer Herzerkrankung). Das Ergebnis war eine ganz große Überraschung. Unabhängig von den Ausgangswerten profitierten auch die Patienten von täglich 40 mg des Lipidsenkers Simvastatin, die anfangs normale Cholesterinwerte hatten.
Nebenwirkungen wurden in dieser Studie extrem selten beobachtet, dies war sehr wichtig, zumal vor einem Jahr ein anderer - sehr ähnlicher - Lipidsenker aus der Gruppe der Statine wegen schwerer Nebenwirkungen vom Markt genommen werden mußte. Dies zeigte wieder einmal, wie recht Sackett mit seiner Forderung nach einer Evidence based Medicine hatte: Korrekt durchgeführte Studien helfen Ärzten und Betroffenen wirklich, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Die Autoren der an 20.000 Menschen durchgeführten Heart Protection Study zeigten, daß dieser Lipidsenker, unabhängig vom Ausgangswert des Cholesterins, unabhängig vom Alter oder dem Geschlecht Gefäßerkrankungen bei Menschen mit hohem Risiko zu verhindern hilft.
Bei der Beurteilung hilft wieder die Methode der Evidence based Medicine nach David Sackett: 10 Patienten mit Herzinfarkt mußten über den Zeitraum der Studie behandelt werden, um einem zu helfen. Bei Menschen mit Diabetes waren es 14, das ist sehr überzeugend – diese Zahlen sähen sehr wahrscheinlich noch günstiger aus, hätte man die Studie fortgeführt – das wurde natürlich aus ethischen Gründen nicht getan.
Herz- und Gefäßerkrankungen sind bei Typ-2-Diabetes die größte Gefahr für die Betroffenen. Neben der – noch wirksameren – Behandlung des hohen Blutdrucks wird man in Zukunft viel häufiger einen Lipidsenker aus der Gruppe der Statine empfehlen, der – wie der obengenannte – in einer großen Untersuchung als sicher und wirksam erkannt wurde.
Das kleine Buch von David Sackett ist also dabei, die Medizin weltweit zu entstauben. Manchem scheint dies noch Zukunftsmusik, und einige Ärzte sehnen sich nach den guten alten Zeiten, als das Lehrbuch aus dem Studium das halbe Leben lang Leitlinie blieb. Wie schon in der Vergangenheit werden manche Betroffene sehr schnell verstehen, was eine kritische und wissenschaftlich fundierte Erkenntnis für sie persönlich bedeutet und manchmal besser informiert sein als ihre Ärzte.
Mit freundlicher Genehmigung von
