Evidenz-Geschichte(n)

“Careless pork costs lives” aka "Dein Schinken-Sandwich will dich töten": Wie können auf der Basis von seriösen wissenschaftlichen Studien solche sensationsheischenden Schlagzeilen entstehen? Der Weg führt oft über irreführende Risikoangaben.

Unsere Quellen

David Spiegelhalter. The Art of Statistics: Learning from data. Penguin 2019

WHO-IARC Press Release No. 240: IARC Monographs evaluate consumption of red meat and processed meat (26.10.2015)

Zeit Online 26.10.2015 “Rauchen kann töten, Wurst essen auch?”

WHO (Oktober 2015) - Q&A on the carcinogenicity of the consumption of red meat and processed meat

Winston Programme for the public understanding of risk, Statistical Laboratory University of Cambridge: Understanding uncertainty.

David Spiegelhalter. Bacon, cancer, and the vital importance of statistical reasoning 23.01.2016

Hauke Riesch, David Spiegelhalter. ‘Careless pork costs lives’: Risk stories from science

CONSORT Statement (2010) http://www.consort-statement.org/

Leitlinie evidenzbasierte Gesundheitsinformation

Großbritannien 1947. Experten für Public Health treibt eine wichtige Frage um: Warum sind in den letzten Jahren so viel mehr Männer an Lungenkrebs gestorben als in den Jahrzehnten zuvor? Austin Bradford Hill und sein Assistent Richard Doll entwerfen eine Studie, die diese Frage beantworten soll. Dabei stoßen sie auf viele wichtige methodische Fragen zu kausalen Zusammenhängen und eine unpopuläre Wahrheit.

Quellen und weiterführende Links

Übersicht zu neueren statistischen Methoden zu kausalen Schlüssen aus Beobachtungsdaten

Empfehlungen von Eva Rehfuess zu neueren epidemiologischen Studiendesigns

Bärninghausen T et al. Quasi-experimental study designs series-paper 4: uses and value. J Clin Epidemiol 2017; 89:21-29

Craig P et al. Natural Experiments: An Overview of Methods, Approaches, and Contributions to Public Health Intervention Research. Annu Rev Public Health 2017; ;38:39-56

Handley MA et al. Selecting and Improving Quasi-Experimental Designs in Effectiveness and Implementation Research. Annu Rev Public Health 2018;39:5-25

Der Kardiologe Franz Messerli ist einer ganz großen Sache auf der Spur: Je mehr Schokolade in einem Land gegessen wird, desto mehr Nobelpreise werden an seine Bürgerinnen und Bürger verliehen. Wenn da nur nicht die Sache mit der Korrelation und der Kausalität wäre…

Unsere Quellen

In den 90er Jahren des 20. Jahrhunderts testen Wissenschaftler des Max-Planck-Instituts für Bildungsforschung inkognito mehrere AIDS-Beratungsstellen. Die Fragen sind keinesfalls abwegig - aber sie bringen verheerende Wissens- und Kommunikationslücken ans Licht.

Unsere Quellen

Positiver prädiktiver Wert des HIV-Schnelltests

Die Sensitivität wird von den Herstellern je nach Test mit 99,6 % bis 100 % angegeben. Die Spezifität liegt bei 0,2 % bis 0,5 %. Bei einer Prävalenz von HIV in Niedrigrisikogruppen von 0,01 % (Angaben aus Prinz 2015) ergibt sich daraus im besten Fall ein positiver prädiktiver Wert von ungefähr 4,8%.

Berechnung: Bei einer Prävalenz von 0,01 % sind 1 von 10.000 Menschen infiziert, 9999 sind es nicht. Diese eine Infektion wird auch erkannt und liefert ein positives Testergebnis (Sensitivität 100 %). Bei einer Spezifität von 99,8% werden 0,998*9999 = 9979 negativ getestet, aber auch 20 positiv. Von den insgesamt 21 positiven Tests ist nur einer richtig. 1/21 = 4,8%

Bei einer angenommenen Prävalenz von 5 % liegt der positive prädiktive Wert bei rund 96%. Berechnung: Bei einer Prävalenz von 5% sind 500 von 10.000 Menschen infiziert, 9500 sind es nicht. Der Test wird bei allen Infizierten richtigerweise positiv = 500 positive Tests. Gleichzeitig fällt er bei den nicht-Infizierten bei 0,998*9500 = 9481 negativ aus, aber bei 19 positiv. Von den insgesamt 519 Tests sind 500 richtig. 500/519 = 96 %.

Quelle für die Angaben zu Sensitivität und Spezifität der HIV-Schnelltests: Fachinformationen auf der Seite des Paul-Ehrlich-Instituts

Zum Weiterlesen

Wegwarth O, Gigerenzer G. Risikokommunikation: Unnötige Ängste vermeiden. Dtsch Arztebl 2011; 108(17): A-943 / B-776 / C-776

Labonté V u.a. (2016) Positiv getestet und doch nicht krank? Alles eine Frage der Wahrscheinlichkeit.

Schnelltest Risikokompetenz (Harding-Center)

Tweetorial zum Schnelltest Risikokompetenz auf dem Twitter-Account der Evidenz-Geschichten

Unser neues Projekt

Plan G - Gesundheit verstehen: Das Online-Magazin für bessere Gesundheitsentscheidungen

Es gibt bahnbrechende Neuigkeiten: In der aktuellen Weihnachtsausgabe des BMJ ist endlich der lang ersehnte RCT zum Nutzen von Fallschirmen erschienen. Und das Ergebnis ist wohl mal wieder ein typischer Fall von "medical reversal". Oh, beim genaueren Hinsehen… Aber hört selbst!

Unsere Quellen und weiterführende Literatur

Link zu Episode 12 https://evidenzgeschichten.podigee.io/12-dramatische-effekte

Yeh RW u.a. Parachute use to prevent death and major trauma when jumping from aircraft: randomized controlled trial. BMJ 2018;363:k5094

Yeh RW u.a. We jumped from planes without parachutes (and lived to tell the tale). (Abruf am 17.12.2018)

Windeler J. Externe Validität. Z. Evid. Fortbild. Qual. Gesundh. wesen (ZEFQ) 102 (2008) 253–260

Dans AL u.a. Users’ Guides to the Medical Literature XIV. How to Decide on the Applicability

Rothwell PM. External validity of randomised controlled trials: “To whom do the results of this trial apply?” Lancet 2005; 365: 82–93

Twitter-Thread zu den möglichen Nebenwirkungen der PARACHUTE-Studie https://twitter.com/VPplenarysesh/status/1073298754298556416

Sollte man überhaupt Fallschirme beim Sprung aus dem Flugzeug verwenden? Schließlich gibt es für den Nutzen gar keine Belege aus randomisierten kontrollierten Studien. Ach, ihr wollt doch Fallschirme? Warum akzeptiert ihr dann nicht die gleiche Beweislage auch für andere offensichtlich wirksame medizinische Interventionen?

Auf den ersten Blick ist das ein Dilemma für die evidenzbasierte Medizin - hervorgerufen durch einen systematischen Review, der im Dezember 2003 im British Medical Journal erschienen ist. Beim genauen Durchdenken steht es dann aber doch wieder 1:0 für die EbM. Warum? Das verraten wir in dieser Episode.

Unsere Quellen und weiterführende Literatur

Wenn Endpunkte in klinischen Studien nachträglich geändert werden, kann das das Ergebnis dramatisch verzerren. Das ist seit langem bekannt. Warum kontrollieren medizinische Fachzeitschriften das nicht strenger? Diese Frage hat sich die COMPare-Initiative aus Oxford gestellt - und bei der Suche nach Antworten erschreckende Entdeckungen gemacht.

Unsere Quellen und weiterführende Links

Le Noury J u.a. Restoring Study 329: efficacy and harms of paroxetine and imipramine in treatment of major depression in adolescence. BMJ 2015;351:h4320

The COMPare Trials Project. Goldacre B, Drysdale H, Powell-Smith A, et al., 2016.

Catalogue of Bias Collaboration, Thomas ET, Heneghan C. Outcome reporting bias. In: Catalogue Of Biases 2017

Fleming PS u.a. Outcome discrepancies and selective reporting: impacting the leading journals? PLoS One. 2015 May 21;10(5):e0127495

Ioannidis JPA u.a. Outcome reporting bias in clinical trials: why monitoring matters. BMJ 2017;356:j408

Fiona Godlee. Why you shouldn't believe what you read in medical journals https://www.youtube.com/watch?v=8j_Z3EDG-WU

In Großbritannien untersuchte der parlamentarische Ausschuss “Forschung und Technologie” (Science and Technology), inwieweit die wissenschaftliche Forschung ihren eigenen Idealen und Standards in der Praxis gerecht wird (Research Integrity). Dabei traten eine Reihe von Problemen zutage, denen man vorerst mit freiwilligen Maßnahmen der Forschungseinrichtungen begegnen möchte. Ben Goldacre und andere Experten waren als Zeugen geladen. Hier kann man sich die Anhörung vom 4.12.2017 anschauen, in der Goldacre einige der gefundenen Probleme erklärt https://goo.gl/xxD3nz

Die neueste Untersuchung zum Thema (quasi noch warm):

Calmejane L u.a. Making protocols available with the article improved evaluation of selective outcome reporting. J Clin Epidemiol. 2018, online veröffentlicht am 06.09.2018

Im August 1988 erscheint in der renommierten medizinischen Fachzeitschrift "The Lancet" eine Studie, zu der auch eine Auswertung des Therapieeffekts nach Sternzeichen gehört. Was auf den ersten Blick als esoterischer Unsinn erscheint, entpuppt sich bei näherem Hinsehen als didaktischer Geniestreich des britischen Statistikers Richard Peto.

Unsere Quellen

ISIS-2 Collaborative Group. Randomised trial of intravenous streptokinase, oral aspirin,both, or neither among 17,187 cases of suspected acute myocardial infarction: ISIS-2. Lancet 1988; 2:349–60

Schulz und Grimes. Multiplizität in randomisierten Studien II: Subgruppenanalysen und Zwischenauswertungen. ZaeFQ 2007; 101:51–58

Horton R. From star signs to trial guidelines. Lancet 2000; 355:1033–4.

Regeln für Subgruppenanalysen und weiterführendes Material

Der Gynäkologe Ignaz Semmelweis interessiert sich in der Mitte des 18. Jahrhunderts nicht nur für Pathologie, sondern auch für Statistik. Und so entdeckt er eines Tages ein auffälliges Muster bei den Sterberaten durch das Kindbettfieber. Nach mehreren Versuchen wird ihm schließlich klar, was gegen die meist tödliche Erkrankung hilft - aber keiner will es hören: Eine Geschichte über die Schwierigkeiten der Implementierung und die tödlichen Folgen schlechter Wissenschaftskommunikation.

Unsere Quellen

Einträge zu Ignaz Semmelweis

Loudon I (2013). Ignaz Phillip Semmelweis’ studies of death in childbirth. JLL Bulletin: Commentaries on the history of treatment evaluation

Best M, Neuhauser D. Heroes and martyrs of quality and safety. Ignaz Semmelweis and the birth of infection control. BMJ Quality and Safety 2004; 13:233-234

La Rochelle P, Julien A-S (2013). How dramatic were the effects of handwashing on maternal mortality observed by Ignaz Semmelweis? JLL Bulletin: Commentaries on the history of treatment evaluation

Semmelweis I. Die Aetiologie, der Begriff und die Prophylaxis des Kindbettfiebers (1861)

Semmelweis I. Zwei offene Briefe : an Dr. J. Spaeth, Professor der Geburtshilfe an der k.k. Josefs-Akademie in Wien, und an Hofrath Dr. F. W. Scanzoni, Professor der Geburtshilfe zu Würzburg (1861)

Musik

7 Fantasia, Opus 116, Intermezzo No. 5 von Brahms

By Bernd Krueger unter einer CC-BY-SA Germany License Source: http://www.piano-midi.de

Japan: Seit der Mitte der 1980er ist das Massenscreening auf das Neuroblastom bei Säuglingen im vollen Gange. Dann veröffentlicht der amerikanische Biostatistiker Steven Goodman eine besorgniserregende Analyse der Daten: Kann es sein, dass die Früherkennung gar nichts nützt und vielleicht sogar schadet? Ein Lehrstück, das auch heute noch wichtig ist…

Wen die Details interessieren: Hier gibt es eine Übersicht, wie sich die Erkenntnisse zeitlich entwickelt haben (Timeline via vizzlo).

Unsere Quellen

Testing Treatments: Früher ist nicht zwangsläufig besser

Goodman 1991: Ausführliche Auswertung der frühen japanischen Daten

Übersicht zu Entwicklungen und Diskussionen beim Neuroblastom-Screening bis 1998

Korrekte Auswertung von Daten aus dem japanischen Bezirk Osaka

Nachträgliche Auswertung aller japanischen Daten (2017)

Informationen des IQWiG für Patientinnen und Patienten, auch zu Themen der Krebsfrüherkennung

Video des IQWiG zu Überdiagnosen

Wie müsste eine gute Beratung zur Krebsfrüherkennung aussehen? (Beitrag in der Pharmazeutischen Zeitung)