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Qualität der Ergebnisse

Wie kann ich als Patient erkennen, ob es sich um eine "gute" Studie handelt?

"Gute" Studien werden auf einem hohen wissenschaftlichen Niveau durchgeführt und genügen damit den geltenden Qualitätsansprüchen. Durch diese hohe Qualität werden die Studienergebnisse wissenschaftlich abgesichert. Damit können die Ergebnisse, die in der Studie bei einer begrenzten Anzahl von Patienten gefunden wurden, auf andere ähnliche Patienten mit dem gleichen Krankheitsbild übertragen werden.

Einige dieser wichtigen Qualitätsmerkmale, die eine "gute" Studie auszeichnen, möchten wir Ihnen im Folgenden vorstellen.

Der Studienleiter sollte ein anerkannter Experte sein

Fast immer sind an der Durchführung einer Studie mehrere Praxen oder Kliniken beteiligt. Die genaue Durchführung der Studie ist im so genannten Prüfplan beschrieben. Dort kann jeder beteiligte Arzt nachlesen, welche Patienten in die Studie aufgenommen werden dürfen (Einschlusskriterien) und welche nicht (Ausschlusskriterien), welche Behandlungsgruppen unter den Patienten gebildet werden, wie die Studie ablaufen und ausgewertet werden soll.

Für den Inhalt des Prüfplans ist der Studienleiter verantwortlich. Bei einer "guten" Studie wird dies ein Experte für die Erkrankung sein, um die es in der Studie geht. Er wird einen guten Ruf haben und innerhalb der Ärzteschaft eine hohe Akzeptanz besitzen.

Verzerrungen der Ergebnisse müssen vermieden werden

Gerade bei der Behandlung von Krankheiten kann allein die Erwartungshaltung und der Glaube an ein neues Medikament eine große Rolle spielen. Es ist wissenschaftlich bewiesen, dass die Gabe eines Mittels, selbst wenn dieses keinen Wirkstoff enthält, eine positive Wirkung bei vielen Erkrankungen hat. Man bezeichnet dies als Plazebo-Effekt.

Damit die Ergebnisse durch eine Erwartungshaltung oder andere Einflüsse nicht verzerrt oder verfälscht werden, führt man eine Studie kontrolliert, randomisiert und verblindet durch. Was ist im Einzelnen damit gemeint?

Das "kontrollierte" Design: Erwartungshaltungen und der Glaube haben einen positiven Einfluss auf die Therapie. Allein die Tatsache, dass der Patient an einer klinischen Studie teilnimmt, kann daher schon eine Besserung bewirken. Des Weiteren muss das neue Therapeutikum dem Vergleich mit der Standardtherapie zumindest standhalten.

Deshalb sollte eine Studie, in der eine neue Therapie untersucht wird, kontrolliert durchgeführt werden. Das bedeutet, dass die Studienpatienten auf verschiedene Behandlungsgruppen verteilt werden. Dabei wird eine Gruppe mit dem neuen Medikament, eine andere mit einem Standardmedikament oder Plazebo behandelt. So werden beispielsweise neue Anti-Hormontherapien bei Brustkrebs normalerweise kontrolliert durchgeführt, indem die neue Anti-Hormontherapie mit dem bisher üblichen Medikament Tamoxifen verglichen wird.

Am Ende können die Ergebnisse der einzelnen Behandlungsgruppen miteinander verglichen werden. Dabei sollte die Wirksamkeit des neuen Medikaments deutlich besser sein als die Wirksamkeit der Plazebo-Behandlung. Besonders interessant ist der Vergleich zwischen einem neuen Medikament und der bisher üblichen Behandlung. Ist das neue Medikament wirksamer oder ist es "nur" ähnlich gut wirksam - aber dafür besser verträglich?

Das "verblindete" Design: Ist das Studiendesign offen, wissen Arzt und Patient, welche Behandlung der Patient in der Studie erhält. Subjektive Eindrücke, Erwartungen oder suggestive Einflüsse können das Studienergebnis jedoch verfälschen. Um dies zu verhindern, können die Medikamente unkenntlich gemacht, das heißt verblindet werden. Dabei ist das doppelblinde Vorgehen ideal - Arzt und Patient wissen nicht, welche Therapie der Patient erhält.

Das "randomisierte" Design: Bei einer Randomisierung (vom englischen Wort random - Zufall) werden die Studienteilnehmer nach einem Zufallsprinzip auf die Behandlungsgruppen verteilt. Damit werden Verfälschungen vermieden, die auftreten könnten, wenn der Prüfarzt entscheiden würde, welcher Patient welcher Gruppe zugeteilt wird. Beispielsweise könnte der Arzt "schwere Fälle" der erwarteten wirksameren Gruppe zuordnen. Um die Patienten wirklich rein zufällig auf die einzelnen Behandlungsgruppen zu verteilen, wird ein Randomisierungs-Code verwendet. Dieser Code wird per Computer erstellt und gewährleistet, dass die Patienten per Zufall, aber gleichmäßig auf die einzelnen Gruppen verteilt werden.

Goldstandard: die doppelblinde, randomisierte, Kontrollierte Studie

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die doppelblinde, randomisierte, kontrollierte Studie Verzerrungen, die aufgrund von Erwartungshaltungen entstehen, so weit wie möglich vermeidet. Zulassungsstudien der Phase III weisen fast immer dieses hohe wissenschaftliche Niveau auf. Bei ganz speziellen Fragestellungen können allerdings auch große, offene unkontrollierte Studien sinnvoll sein, beispielsweise wenn es darum geht, wichtige Erfahrungen über die Verträglichkeit einer Behandlung zu sammeln.

Wo Sie nähere Informationen zur Studie finden

Aus einer kurzen Nachricht in der Tageszeitung geht meist nicht hervor, ob die Studie verblindet oder randomisiert war. In einigen Fällen ist zumindest erkennbar, ob die neue Therapie mit Plazebo oder einem bisher üblichen Medikament verglichen wurde, ob die Studie also kontrolliert war.

Sie können versuchen, ausführlichere Informationen zur Studie im Internet zu finden, beispielsweise, indem Sie den Namen des neuen Wirkstoffs in eine Suchmaschine eingeben. Ihre Suche wird erleichtert, wenn Sie auch englische Texte lesen können, da neue wissenschaftliche Erkenntnisse meist in Englisch veröffentlicht werden. Deshalb werden Sie die meisten Treffer erhalten, wenn Sie die Suche auch auf englischsprachige Seiten ausdehnen. Aber je weiter die Entwicklung eines neuen Medikaments vorangeschritten ist, desto mehr deutschsprachige Informationen werden Sie dazu finden.

Sie können natürlich auch Ihren Arzt fragen, ob er Informationen über den neuen Wirkstoff hat.

Wenn Sie sich näher über die bisherigen Studienergebnisse informieren wollen, werden Sie auf statistische und mathematische Begriffe stoßen, die Ihnen helfen sollen, die Aussagekraft der Studie zu beurteilen. Daher möchten wir Ihnen im Folgenden die wichtigsten Begriffe erläutern.

Die Fallzahl

Zur Teilnahme an einer Studie müssen genug Patienten gewonnen werden, damit genug Daten für die Auswertung vorhanden sind. Nur so können mit großer Wahrscheinlichkeit klinisch bedeutsame Unterschiede zwischen den Therapien gezeigt werden, die so genannten statistisch signifikanten Ergebnisse. Ist ein Studienergebnis statistisch signifikant, kann man davon ausgehen, dass das neue Medikament die gemessene Wirkung nicht nur bei den Studienpatienten gezeigt hat, sondern diese Wirkung auch bei anderen ähnlichen Patienten mit dem gleichen Krankheitsbild haben wird.

Da eine Studie mit viel Aufwand und Kosten verbunden ist, sollten so wenig Patienten wie möglich in der Studie behandelt werden, und dennoch so viele, wie zu einer klaren und sicheren Aussage nötig sind. Für die Berechnung der benötigten Patientenzahl muss der damit befasste Statistiker bereits vorab wissen, welche Annahme vor Beginn der Studie besteht. Dabei unterscheidet man zwei mögliche so genannte Arbeitshypothesen:
  • Prüft man auf Überlegenheit? Dann wird der Unterschied zwischen Therapien untersucht, meist geht es dabei um die Wirksamkeit.
  • Prüft man auf Gleichheit? Dann geht es primär darum, zu zeigen, dass Therapien hinsichtlich Wirksamkeit und Verträglichkeit gleich sind.
Je weniger Patienten in eine Studie aufgenommen werden, desto größer ist die Gefahr, dass die Studie ein Ergebnis liefert, das nicht auf andere Patienten übertragen werden kann. Dabei unterscheidet man zwei mögliche Fehlerarten:
  • Fehler der ersten Art: Bedeutet, dass ein Unterschied zwischen den Therapien gefunden wurde, obwohl es keinen Unterschied gibt. Das kann dazu führen, dass fälschlicherweise eine Überlegenheit bzgl. der Wirksamkeit oder Verträglichkeit einer Therapie festgestellt wird, die lediglich ein Zufallsergebnis dargestellt und nicht auf größere Patientengruppen übertragbar ist.
  • Fehler der zweiten Art: Bedeutet, dass ein tatsächlich bestehender Unterschied nicht gefunden wurde. Das kann dazu führen, dass fälschlicherweise eine Gleichheit mit einer anderen Therapie festgestellt wird, die lediglich ein Zufallsergebnis darstellt und nicht auf größere Patientengruppen übertragbar ist.

Um diese Fehler nach Möglichkeit ausschließen zu können, werden bei der Berechnung der optimalen Fallzahl von Patienten das so genannte Signifikanzniveau und die Trennschärfe festgelegt.

  • Das Signifikanzniveau (P-Wert) wird auch als Irrtumswahrscheinlichkeit bezeichnet. Als allgemein übliches Signifikanzniveau hat sich die Fünfprozentschranke eingebürgert (P = 0,05). Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass durch Zufall ein falsch positives Studienergebnis erzielt wurde, kleiner als fünf Prozent ist. Ist der P-Wert größer als 0,05, ist das Ergebnis der Studie unbedeutend, also nicht signifikant.
  • Das Konfidenzintervall wird wie der P-Wert zur Absicherung der statistischen Bedeutsamkeit (Signifikanz) verwendet. Üblich ist ein Konfidenzintervall von 95 Prozent. Es beschreibt jenen Bereich von Werten, in dem mit 95-prozentiger Wahrscheinlichkeit das Ergebnis für die gesamte Patientengruppe liegt, aus der die Patienten für die Studie ausgewählt wurden. Ein Beispiel: Behandlung A ist um 22 Prozent besser als Behandlung B bei einem Konfidenzintervall von 17 bis 27 Prozent (P<0,05). Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die aktuellen Unterschiede zwischen 17 und 27 Prozent liegt, 95 Prozent beträgt.
  • Die Wahrscheinlichkeit, einen Fehler der zweiten Art nicht zu begehen, also die Fähigkeit einer Studie, bestehende Therapieunterschiede auch tatsächlich aufdecken zu können, wird als Trennschärfe oder Power einer klinischen Studie bezeichnet. Der Unterschied zwischen den verschiedenen Therapien bestimmt die Größe der Trennschärfe. Übliche Mindestwerte für die Trennschärfe sind 80 oder 90 Prozent.

Die notwendige Zahl der aufzunehmenden Patienten richtet sich bei einer klinischen Studie nach dem hauptsächlichen Studienziel. Unter Vorgabe der Arbeitshypothese, des Signifikanzniveaus, der Trennschärfe und des Unterschieds zwischen den Therapien, den man aufdecken möchte, wird die Fallzahl errechnet.

Woran erkennen Sie eine gute wissenschaftliche Veröffentlichung?

Die Ergebnisse der Studie werden auf Kongressen und in Fachzeitschriften veröffentlicht. In einer guten wissenschaftlichen Veröffentlichung wird dargestellt, welche Patienten an der Studie teilnahmen, also welche Einschluss- und Ausschlusskriterien bestanden.
Außerdem wird beschrieben, wie die Studie genau ablief, beispielsweise welche Behandlung in welcher Dosierung über welchen Zeitraum die Patienten in der Studie erhielten.
Zu den Ergebnissen werden die jeweiligen Signifikanzen bzw. Konfidenzintervalle sowie Trennschärfen angegeben. Achtung: Ist der P-Wert größer als 0,05 und die Trennschärfe geringer als 80 Prozent, gilt das Ergebnis als statistisch nicht abgesichert.

Wo werden die Studienergebnisse veröffentlicht?

Wissenschaftlich gut durchgeführte Studien, deren Ergebnisse bedeutsam sind, werden zuerst in renommierten englischsprachigen Fachzeitschriften veröffentlicht wie beispielsweise "British Medical Journal", "Lancet", "New England Journal of Medicine", "Journal of Clinical Oncology", "Nature Medicine" und "Journal of the American Medical Association". Diese Zeitschriften haben einen wissenschaftlichen Beirat, der alle eingereichten Manuskripte sorgfältig durchsieht und prüft.
Wird die Meldung dann von anderen Zeitungen aufgegriffen und weiterverbreitet, wird häufig die Quelle angegeben, aus der die Meldung stammt. Handelt es sich dabei um eine der renommierten Fachzeitschriften, spricht dies dafür, dass die Studie eine gute Qualität hat und ihre Ergebnisse von Bedeutung sind.


 

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