Zusammenfassung
In diesem Aufsatz wird hinterfragt, ob die Königin valider Aussagen, die Metaanalyse,
tatsächlich ihrem Ruf gerecht wird und keiner weiteren Überprüfung mehr bedarf. Dazu
haben wir als Hypothese formuliert, dass die Bewertung von klinischen Studien und
Metaanalysen weitgehend auf subjektiven Kriterien beruht, die bisher nur unzureichend
standardisiert sind. Um diese Hypothese zu stützen, präsentieren wir wissenschaftliche
Evidenz zu drei Themen: 1) Studien, die in Metaanalysen eingeschlossen werden, entsprechen
nicht immer den Anforderungen an die Studienqualität. 2) Die umfangreichen Ergebnisse
einer Metaanalyse, die von Wissenschaftlern gelesen werden, stimmen nicht immer mit
der Zusammenfassung derselben Metaanalyse überein, die von Politikern gelesen wird.
3) Jeder Wissenschaftler, der seine Autonomie nicht aufgeben will, wird selbst entscheiden,
ob neue wissenschaftliche Daten (externe Evidenz) für ihn hinreichend valide und überzeugend
sind, um seine bisherige Überzeugung (interne Evidenz) zu ändern, falls sie mit diesen
neuen Daten nicht übereinstimmt. Dieser Prozess ist immer subjektiv und individuell.
Wir meinen mit hinreichend validen Methoden belegen zu können, dass auch Metaanalysen
einer Überprüfung bedürfen. Diese Überprüfung kann nur durch die scientific community
selbst garantiert werden. Diese Garantie muss verlässlich sein, d. h. Pseudoevidenz
ist zu vermeiden, weil die Gesellschaft andernfalls das Vertrauen in die Leistungen
der scientific community verliert und sich an anderen - möglicherweise methodisch
weniger stringent geprüften - Aussagen orientiert.
Abstract
Here we raise the question as to whether the highest standard of valid statements,
the meta-analysis, really earns its reputation and needs no further testing. For that
purpose we formulated the hypothesis that the evaluation of clinical studies and meta-analyses
is largely based on subjective criteria, which have hitherto not been sufficiently
standardised. To support this hypothesis, we present scientific evidence on three
topics: 1) Studies included in meta-analyses do not always meet the quality demands
for inclusion in a meta-analysis. 2) The comprehensive results of a meta-analysis,
which is read by scientists, do not always correspond with the summary in the same
meta-analysis, which is read by politicians and decision makers in the health-care
system. 3) Every scientist who does not want to relinquish his/her autonomy will decide
for him- / herself whether new scientific data (external evidence) is sufficiently
valid and convincing to change his/her previous conviction (internal evidence) should
this not coincide with the new data. This process is always subjective and individual.
We believe we can prove with sufficiently valid methods that even meta-analyses require
testing, which can only be guaranteed by the scientific community itself. This guarantee
must be reliable, i. e., pseudoevidence must be avoided because society will otherwise
lose trust in the achievements of the scientific community and orient itself towards
other statements, which may be subject to less methodically stringent proof.
Schlüsselwörter
Evidence Level - Metaanalyse - Validität - Pseudoevidence-based Medicine
Key words
level of evidence - meta-analysis - validity - pseudoevidence-based medicine
Literatur
- 1
Anand A C.
Evidence-based or evidence-biased medicine?.
Natl Med J India.
2006;
19
100-103
- 2
Bossard N, Boissel F H, Boissel J P.
Level of evidence and therapeutic evaluation: need for more thoughts.
Fundam Clin Pharmacol.
2004;
18
365-372
- 3
Darmoni S J, Haug M C, Lukacs B, Biossel J P.
Quality of health information about depression on internet. Level of evidence should
be gold standard.
BMJ.
2001;
322
1367
- 4
Guyatt G H, Sinclair J, Cook D J, Glasziou P.
Users' guides to the medical literature: XVI. How to use a treatment recommendation.
Evidence-Based Medicine Working Group and the Cochrane Applicability Methods Working
Group.
JAMA.
1999;
281
1836-1843
- 5
Jørgensen A W, Hilden J, Gøtzsche P C.
Cochrane reviews compared with industry supported meta-analyses and other meta-analyses
of the same drugs: systematic review.
BMJ.
2006;
333
782-786
- 6
Manns M, McHutchison J, Gordon S the International Hepatitis Interventional Therapy
Group et al. and.
Peginterferon alfa-2b plus ribavirin compared for initial treatment of chronic hepatitis
C: a randomised trial.
Lancet.
2001;
358
958-965
- 7
Melander H, Ahlqvist-Rastad J, Meijer G, Beermann B.
Evidence b(i)ased medicine - selective reporting from studies sponsored by pharmaceutical
industry: review of studies in new drug applications.
BMJ.
2003;
326
1171-1173
- 8 Nothardt N. Validity of Clinical Trials in Homeopathy included in Systematic Reviews. Thesis
submitted to the Medical Faculty University of Ulm 2007
- 9 Phillips B, Ball C, Sackett D, Badenoch D, Straus S, Haynes B, Dawes M. Levels of
evidence. Homepage des Oxford-Centre for Evidence-Based Medicine
- 10
Poolman R W, Struijs P A, Krips R, Sierevelt I N, Lutz K H, Bhandari M.
Does a “Level I Evidence” rating imply high quality of reporting in orthopaedic randomised
controlled trials?.
BMC Med Res Methodol.
2006;
6
44
- 11
Porzsolt F, Ohletz A, Thim A, Gardner D, Ruatti H, Meier H, Schlotz-Gorton N, Schrott L.
Evidence-based decision making. The six step approach. Editorial.
Evidence-Based Medicine.
2003;
8
165-166
- 12
Porzsolt F, Kajnar H, Awa A, Fässler M, Herzberger B.
Validity of Original Studies in Health-Technology Assessment (HTA) Reports: Significance
of Standardized Assessment and Reporting.
Int J Technol Assess Health Care.
2005;
21
1-4
- 13
Rogler G, Schölmerich J.
Evidence-biased Medicine - oder trügerische Sicherheit der Evidence.
Dtsch Med Wochenschr.
2000;
125
1122-1128
- 14 Sackett D L, Straus S E, Richardson W S, Rosenberg W, Haynes R B. Evidence-based
medicine. How to practice and teach EBM. 2nd edition. Churchill Livingstone, Edinburgh,
London, New York 2000
- 15
Smith W R.
Pseudoevidence-based medicine: what it is, and what to do about it.
Clinical Governance.
2007;
12
42-52
- 16
Zlowodzki M, Jonsson A, Bhandari M.
Common pitfalls in the conduct of clinical research.
Med Princ Pract.
2006;
15
1-8
F. Porzsolt
Klinische Ökonomik · Universität Ulm
89075 Ulm
Telefon: 0 71 / 50 06 92 50
eMail: franz.porzsolt@uniklinik-ulm.de