in Studien wichtige Begriffe der evidence based Medicine Signifikanzprüfung Zur Signifikanzprüfung von Häufigkeiten dient der Chi-Quadrat-An-passungstest für Alternativdaten (oder ähnliche Tests). Aber auch hier sagt das Signifikanzniveau nicht unmittelbar etwas über die Effektstärke aus, da es von der Fallzahl abhängt. In der Praxis interessiert eigentlich nicht, wie ausgeprägt die Besserung einer Erkrankung im Gruppenmittel ist, vielmehr interessiert, wie hoch der Anteil der erfolgreich behandelten Erkrankten ist, d.h. der Patienten, deren Besserung einen bestimmten Schwellenwert über schreitet „. Relatives und absolutes Risiko Im Folgenden meint der Begriff „Risikoreduktion“ die Wahrscheinlichkeit der Ab- oder Zunahme eines negativen oder günstigen Ereignisses. Die Berechnungsgrundlage ist jeweils vergleichbar. Das relative Risiko (RR) oder der relative Gewinn („benefit“, RB) ergibt sich als Quotient der absoluten Risiken (AR1 = a/[a+b]; AR2 = c/[c+d]) der verglichenen Gruppen: RR=[a/(a+b)]/[c/(c+d)]. Die Schwäche dieses Kriteriums liegt darin, dass es nichts über die Größe der absoluten Risiken und damit nichts zur klinischen Relevanz aussagt. Ein RR von z.B. 33% kann einer Abnahme des absoluten Risikos AR von 3% auf 1%, aber auch von 60% auf 20% entsprechen. Dass sich diese beiden Möglichkeiten in ihrer klinischen Relevanz unterscheiden, liegt auf der Hand, besonders dann, wenn in beiden Fällen der therapeutische Gewinn bei z.B. 5% mit gravierenden Nebenwirkungen bezahlt wird. Die absolute Risikoreduktion (ARR) oder absolute Risikozunahme („increase“, ARI) oder absolute Nutzenzunahme („benefit“, ABI) etc. umgeht dieses Problem; sie ergibt sich aus der ARR = [c/(c+d)] – [a/(a+b)]. Beschrieben wird der prozentuale Anteil der Patienten, die im Vergleich zur Kontrollbedingung von der zu prüfenden Intervention zusätzlich profitieren. Da die ARR von der spontanen Häufigkeit der Ereignisse abhängt, bewirkt eine geringe spontane Häufigkeit zwangsläufig eine kleine absolute Risikominderung. Diese Abhängigkeit von der spontanen Häufigkeit wird durch Verwendung der relativen Risikoreduktion RRR = {[c/(c+d)] – [a/(a+b)]}/[c/(c+d)] umgangen. Die relative Risikoreduktion teilt aber die Schwächen des relativen Risikos. Odds-Ratio Anstelle der absoluten Risiken kann man die Erfolgs-Misserfolgs-Quoten miteinander in Beziehung setzen. Das sich ergebende Verhältnis (Kreuzproduktquotient)ist die „Odds-ratio“ (OR = [a/b]/[c/d] = [a*d]/[b*c]). DerVorteil der Odds-Ratio gegenüber dem relativen Risiko liegt u.a. darin, dass die Odds-Ratio nicht davon abhängt, ob das Eintreten oder Ausbleiben eines Ereignisses untersucht wird. In Fall-Kontroll-Studien und in Metaanalysen ist die Odds-Ratio dem relativen Risiko vorzuziehen. Wie das relative Risiko, so gibt auch die Odds-Ratio keine Informationen über die Größe des absoluten Risikos. Die Odds-Ratio gibt an, um welchen Faktor häufiger ein Ereignis unter zwei verschiedenen Bedingungen auftritt. Bei Schaublidern zur Odds-Ratio besteht erst dann Signifikanz wenn die senkrechte Achse nicht mehr berührt wird. Parameter mit hohem Nutzwert:die „NNT „Die absolute Risikoreduktion drückt aus, wieviele von 100 Patienten zusätzlich (!) von der geprüften Intervention profitieren. Nun stellt sich die Frage, wieviele Patienten mit der geprüften Intervention behandelt werden müssen, um einem zusätzlichen Patienten einen klinisch relevanten Gewinn zu bringen. Dies ist die „number needed to treat“ (NNT). Die NNT errechnet sich aus der Division von 100% (= 1) durch die absolute Risikoreduktion. Um ein ungünstiges Ereignis (Myokardinfarkt oder Koronartod) zu verhindern, müssen rund 44 männliche Patienten mit Hypercholesterinämie fünf Jahre lang mit Pravastatin behandelt werden. Jedoch müssen nur fünf depressive Patienten für acht Wochen mit Reboxetin oder Fluoxetin behandelt werden, um bei einem Patienten eine klinisch relevante Besserung zu erzielen. Außerdem kann man unendlich viele Patienten mit Fluoxetin statt Reboxetin behandeln, ohne einen zusätzlichen Erfolg zu erzielen. Konsequenz für die Praxis Daraus ergibt sich die logische Konsequenz, dass sich die Auswahl des Antidepressivums nach der individuellen Verträglichkeit zu richten hat, denn nur das tatsächlich eingenommene Medikament (Compliance) kann auch wirken. Mit dem gleichen Rechenweg findet man für unerwünschte Ereignisse die „number needed to harm“ (NNH) oder – für den Fall tödlicher Ereignisse – die „number needed to kill“ (NNK). Das ist also die Anzahl Patienten, bei deren Behandlung ein Fall der betreffenden Nebenwirkung („harm“) oder ein Todesfall in Kauf genommen wird. Die NNH (NNK) errechnet sich also einfach durch die Division von 100% (= 1) durch die absolute Risikozunahme (ARI).
