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Editorial

„Efficacy and effectiveness trials have different goals, use different tools, and generate different messages“.* Das schrieb 2015 eine internationale Autorengruppe rund um Prof. Dr. Franz Porzsolt1, damals noch Professor an der Klinik für Allgemein- und Viszeralchirurgie am Universitätsklinikum Ulm, heute Gründer und Vorstandsvorsitzender des Institute of Clinical Economics (ICE). Jeder gut ausgebildete Wissenschaftler weiß, dass die präzise Fragestellung den Studientyp und das Design einer Studie determiniert. Die wichtigsten Fragen wurden bereits 1989 von dem britischen Epidemiologen und Begründer der Evidenzbasierten Medizin, Dr. Archibald Leman Cochrane2, und Austin Bradford-Hill formuliert. Dies wurde 1999 berichtet von Dr. Brian Haynes3, Professor für Klinische Epidemiologie und Medizin an der McMaster University in Hamilton (Ontario/Kanada), wobei von Porzsolt 2015 die einordnenden Fragekategorien hinzugefügt wurden: „can it work?“ (efficacy), „does it work?“ (effectiveness) und „is it worth it?“ (value).
Die Wirksamkeit (efficacy) wird sicher am besten durch explanatorische oder interventionelle Studien erforscht, die man gemeinhin unter Randomized Controlled Trials (RCT) subsumiert. RCT gelten für die medizinisch-wissenschaftliche Forschung als absoluter Goldstandard. Der Grund: Ihre interne Validität gilt als hoch, weil – wie Dr. Susanne Schach, Real World Data Director von Roche Pharma AG, in ihrem wissenschaftlichen Artikel „Möglichkeiten der integrativen Nutzung klinischer Studiendaten und Real World Data“ ausführt – „die Wahrscheinlichkeit, dass die Art und Größe der beobachteten Effekte tatsächlich kausal und primär mit der untersuchten Therapie zusammenhängen“, groß ist.
Das trifft zu, wenn RCT gut gemacht sind, was aber noch lange nicht immer der Fall ist. Das liegt, wie Porzsolt
auf dem wissenschaftlichen ICE-Symposium „RCT – Bias-Kontrolle?“4 ausführte, unter anderem darin begründet, dass in der sogenannten „Table One“ zwar alle Risikokriterien aufgeführt sein sollten, dies jedoch nicht immer erfolgt. Zudem wird die Meinung vertreten, dass durch die pure Randomisierung die Zahl der unbekannten Risikofaktoren gleich verteilt wird. Prof. Dr. Christel Weiß4 aus Mannheim hat Porzsolt bei der mathematischen Berechnung unterstützt. Diese besagt, dass eine Studie mehr als 1.000 Probanden beinhalten muss, um sicherzustellen, dass alle Risikofaktoren auf die randomisierten Gruppen tatsächlich gleich verteilt sind, wobei diese Berechnung allerdings fünf Annahmen voraussetzt, wie beim ICE-Symposium „RCT – Bias-Kontrolle?“ berichtet wurde. Laut dieser Berechnung besteht bei allen RCT
unter einer Fallzahl von 1.000 Probanden eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass nicht alle Risikofaktoren ganz gleich verteilt sind. Darum gelte laut Porzsolt: „Je kleiner die Studie, um so größer das Risiko der ungleich verteilten Risikofaktoren.“
Will man sich nun der Fragestellung des „Patientennutzen im realen Umfeld“ (effectiveness) nähern, kommt man zum zweiten Teil der Begriffsdualität, über die – wie Prof. Dr. Gerd Glaeske auf einem Vortragsabend der DNVF-SpringSchool 20195 ausführte – „seit Ewigkeiten mit dem IQWiG“ gestritten werde. Der Grund: Insbesondere für IQWiG-Leiter Prof. Dr. Jürgen Windeler macht die Differenzierung  von Efficacy und Effectiveness „überhaupt keinen Sinn“ (MVF 01/18)6. Folgt man jedoch Cochrane, Bradford-Hill, Haynes und vielen anderen Forschern wie Glaeske und Porzsolt tut sie das sehr wohl, da der „Patientennutzen im realen Umfeld“ (der Begriff stammt von Glaeske) eben nur mit anderen Studiendesigns (als RCT) evaluiert werden könne. Das sind für ihn „pragmatische Untersuchungen mit wenigen Ausschlussaspekten und immer dem therapeutischen Bestpractice als Vergleich“. Letztenendes sagt damit die Versorgungsforschung: „Hier wird der Real live-Effekt geprüft!“

Schach führt in ihrem Artikel weitere Studientypen wie Basket- und Umbrella-Designs sowie zum Ergänzen erkannter Evidenzlücken Real World Data an – von Register- über Behandlungs- und Abrechnungsdaten der Krankenkassen bis hin zu Beobachtungsstudien und Daten (elektronischer) Patientenakten aus Praxen und Kliniken, womit laut Schach „RWD-Studien eine hohe externe Validität erreichen“ könnten, weil ihre Ergebnisse besser auf eine breite Population generalisierbar seien.
Nur der Vollständigkeit halber: Die dritte Fragekategorie Value (It its worth it?) verlangt wiederum ganz andere Studientypen aus der Ökonomie, wie etwa Kosteneffekt-Analysen.
Da mit dem kommenden GSAV der G-BA von pharmazeutischen Unternehmern die Durchführung „anwendungsbegleitender Datenerhebungen“ (womit eben auch Real World Evidenz gemeint ist) verlangen kann, ist nun die Frage zu beantworten, wie innerhalb der im GSAV geforderten „anwendungsbegleitenden Datenerhebung“ ein möglichst hohes Evidenzlevel gewahrt werden kann. Dazu soll der kommende Fachkongress von „Monitor
Versorgungsforschung“ – am 29. Oktober 2019 in den Veranstaltungsräumen der AOK Nordost – unter dem Titel „Real World-Evidenz“ Anleitungen und Impulse liefern. <<


Ihr
Peter Stegmaier
Chefredakteur „Market Access & Health Policy“

1) Pragmatic and Observational Research 2015:6 47–54
2) 1) Cochrane, A L: Effectiveness and Efficiency: Random Reflections on Health Services 2.Auflage, Nuffield Provincial Hospitals Trust, London 1989, ISBN 0-7279-0282-2
3) The testing of health care interventions is evolving. British Medcial Journal 1999,319:652-653
4) Stegmaier, P.: „Über die Efficacy zur Effectiveness zum Value“, in: „Monitor Versorgungsforschung“ (03/18), S. 28-30, doi: 10.24945/MVF.03.18.1866-0533.2078
5) Stegmaier, P., in „Monitor Versorgungsforschung“ (03/19), S. 26-27; – in Druck, erscheint am 4. Juni 2019
6) Stegmaier, P.: „Register sind für Nutzenfragen nicht geeignet“, in „Monitor Versorgungsforschung“ (01/18), S. 6-12; doi: 10.24945/MVF.01.18.1866-0533.2055

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