Systematische Übersichtsarbeiten und Meta-Analysen

Zu fast jeder Gesundheitsfrage gibt es mehrere Studien, und nicht selten widersprechen sie sich. Die eine findet einen Nutzen, die andere keinen, eine dritte sogar Schaden. Wer nur die Studie zitiert, die ins eigene Bild passt, kann nahezu alles „belegen“. Systematische Übersichtsarbeiten sind die Antwort auf dieses Problem.

Was „systematisch“ bedeutet

Eine gewöhnliche Übersicht, etwa ein Lehrbuchkapitel, fasst zusammen, was die Autorin oder der Autor für wichtig hält. Eine systematische Übersicht dagegen legt vorab schriftlich fest:

• welche Frage beantwortet werden soll (meist nach dem PICO-Schema),
• in welchen Datenbanken mit welchen Suchbegriffen gesucht wird,
• welche Studien ein- und ausgeschlossen werden,
• wie die Qualität der Studien bewertet wird.

Mindestens zwei Personen prüfen unabhängig voneinander, welche Studien passen, und lesen die Daten aus. Internationale Leitfäden wie das PRISMA-Statement beschreiben, wie über diesen Prozess berichtet werden soll, damit andere ihn nachvollziehen können.

Die Meta-Analyse

Lassen sich die Ergebnisse mehrerer Studien sinnvoll zusammenrechnen, spricht man von einer Meta-Analyse. Aus vielen kleinen, ungenauen Schätzungen wird eine größere, genauere. Größere Studien erhalten dabei mehr Gewicht als kleine.

Dargestellt wird das Ergebnis meist in einem Forest Plot. Jede Zeile ist eine Studie: Das Quadrat markiert deren Ergebnis, die waagerechte Linie das Konfidenzintervall, also den Bereich, in dem der wahre Wert plausibel liegt. Die senkrechte Linie steht für „kein Unterschied“. Die Raute am unteren Rand fasst alle Studien zusammen.

Cochrane

Die bekannteste Organisation für systematische Übersichten ist Cochrane. Sie wurde 1993 gegründet, maßgeblich angestoßen von dem britischen Gesundheitsforscher Iain Chalmers, und trägt den Namen von Archie Cochrane. Der Epidemiologe hatte in den 1970er-Jahren kritisiert, dass es keine geordnete, regelmäßig aktualisierte Zusammenfassung aller randomisierten Studien der Medizin gebe. Heute arbeiten weltweit Tausende Freiwillige an solchen Übersichten mit. Das Logo der Organisation zeigt übrigens selbst ein stilisiertes Forest Plot.

Grenzen und Fallstricke

Eine Meta-Analyse ist nur so gut wie ihr Material. Drei Probleme treten besonders häufig auf:

1. Publikationsverzerrung: Studien mit positivem Ergebnis werden eher veröffentlicht als solche ohne Effekt. Fehlen die „langweiligen“ Studien, erscheint eine Behandlung wirksamer, als sie ist.
2. Schwache Einzelstudien: Werden viele kleine, unverblindete Studien zusammengefasst, bleibt das Ergebnis unsicher – auch wenn die Raute eindrucksvoll schmal aussieht.
3. Äpfel und Birnen: Unterscheiden sich Teilnehmende, Behandlungen oder Messmethoden stark, ist ein Durchschnittswert wenig aussagekräftig.

Das betrifft besonders Bereiche wie Bewegung, Ernährung oder Yoga, in denen es viele kleine Studien mit unterschiedlichen Programmen gibt.

Woran Sie gute Übersichten erkennen

• Die Suchstrategie und die Auswahlkriterien sind offengelegt.
• Die Qualität der einzelnen Studien wird bewertet und in der Schlussfolgerung berücksichtigt.
• Die Sicherheit der Ergebnisse wird ausdrücklich benannt, oft nach dem GRADE-System.
• Interessenkonflikte der Autorinnen und Autoren sind angegeben.

Auf systematischen Übersichten bauen wiederum hochwertige Leitlinien auf. Für Laien übersetzen Angebote wie gesundheitsinformation.de die Ergebnisse in verständliche Sprache. Begriffe wie Konfidenzintervall oder Heterogenität erklärt auch das Glossar.

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen einer Übersicht und einer Meta-Analyse?

Die systematische Übersicht ist das Verfahren: Suchen, Auswählen, Bewerten. Die Meta-Analyse ist ein möglicher Rechenschritt darin, bei dem Zahlen zusammengefasst werden. Nicht jede systematische Übersicht enthält eine Meta-Analyse – etwa wenn die Studien zu unterschiedlich sind.

Sind Cochrane-Reviews kostenlos lesbar?

Die Zusammenfassungen sind frei zugänglich, oft auch in einer allgemeinverständlichen Fassung und teils in deutscher Übersetzung. Der Volltext ist in vielen Ländern frei, in anderen über Bibliotheken oder Lizenzen erreichbar.

Können zwei Meta-Analysen zur selben Frage zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen?

Ja. Unterschiedliche Auswahlkriterien, Suchzeiträume oder Rechenmethoden führen mitunter zu abweichenden Ergebnissen. Dann lohnt der Blick darauf, welche Studien jeweils einbezogen wurden und wie deren Qualität bewertet wurde.