Medizinische Studien bilden die Grundlage nicht nur der Forschung, sondern auch für Arzneimittelzulassungen oder Entscheidungen der Gesundheitsbehörden. Aber längst nicht alle Studienergebnisse werden auch veröffentlicht. Jetzt haben Wissenschaftler zwei statistische Methoden daraufhin getestet, ob sie diesen so genannten „Publication Bias“ identifizieren können. Ihre Ergebnisse sind jetzt im „British Medical Journal“ erschienen.
Der normale Weg einer Studie führt von den Wirkstofftests im Labor oder an Probanden zu einer statistische Auswertung der Ergebnisse. Diese werden dann in Form eines Artikels bei einer Fachzeitschrift eingereicht und dort von Gutachtern, meist anderen Medizinern aus dem gleichen Fachgebiet, auf methodische Korrektheit kontrolliert. Dieses Verfahren der „Peer-Review“ soll sicherstellen, dass nur solche Ergebnisse veröffentlicht werden, die fehlerfrei und nach geltenden Regeln des wissenschaftlichen Arbeitens ermittelt worden sind.
Negative Ergebnisse oft nicht veröffentlicht
Denn die Daten aus solchen klinischen Studien sind nicht nur die Voraussetzung für die Zulassung eines Medikaments, sie beeinflussen auch Entscheidungen über Empfehlungen und Richtlinien der öffentlichen Gesundheit. Auch Impulse und Anknüpfungspunkte zu weiterer medizinischer Forschung beruht oft auf den Daten bestehender Studien.
Doch was ist mit den vielen Studien, die gar nicht erst veröffentlicht werden? So werden beispielsweise häufig Studien zurückgehalten, die negative Ergebnisse bringen und die Unwirksamkeit eines Wirkstoffs belegen oder aber abgebrochen wurden. Werden dann jedoch Entscheidungen auf der Basis aller zu einem Präparat erschienenen Studien gefällt, ergibt sich ein verzerrtes, zu positives Bild, weil die negativen zum Teil nicht veröffentlicht wurden.
Deutliche Verzerrung in den publizierten Daten
Wissenschaftler der Universität von Leicester haben nun verschiedene statistische Methoden entwickelt und daraufhin getestet, ob diese ein solches Ungleichgewicht in den veröffentlichten Daten identifizieren und damit Fehlentscheidungen vermeiden können. Als Kontrollgruppe für ihre Vergleichstests wählten sie Daten der amerikanischen Food and Drug Administration (FDA) zur Nutzung eines Antidepressivums. Die Daten dieser Behörde gelten als „Gold Standard“ und damit weitgehend verzerrungsfrei. Diese Daten verglichen sie mit den für das gleiche Präparat in Fachzeitschriften veröffentlichten Studien.
Die Ergebnisse enthüllten bei zwei der Tests, einer regressionsbasierten sowie einer Variante der Trichteranalyse, tatsächlich eine starke Asymmetrie in den Studienveröffentlichungen gegenüber den FDA-Daten. Nach Ansicht der Forscher deutet dies auf das Vorliegen eines „Publication Bias“ hin. Beide statistischen Verfahren seien damit gut geeignet, solche Fälle zu identifizieren und damit aus Datengrundlagen für medizinische Forschung herauszuhalten. Sie empfehlen daher allen Forschern und Behörden, bei der Recherche von Datengrundlagen nicht auf solche Tests zu verzichten.
(University of Leicester, 20.08.2009 – NPO)
