ESC-Leitlinie Fettstoffwechselstörungen – wie eine akademische Publikation zum Käseblatt der Pharmaindustrie verkommt

Leitlinien sind eine wichtige Stütze der sogenannten evidenzbasierten Therapie – medizinische Diagnostik und Therapie soll möglichst auf Maßnahmen beruhen, die wissenschaftlich fundiert und zweifelsfrei bewiesen sind. Eigentlich. Um dies leisten zu können sind Entstehungsprozesse von Leitlinien standardisiert geregelt, die Autorenschaft auf viele Schultern breit verteilt, vor der Verabschiedung unzählige Abstimmungen und Konsensprozesse zwischen den unabhängigen Leitlinienautoren und weitere prüfende Blicke externer Reviewer notwendig. Eigentlich.
 
Die aktuelle Leitlinie zum Management von Fettstoffwechselstörungen [1] der European Society of Cardiology (ESC) lehrt uns allerdings berechtigte Zweifel an der gelebten Praxis der Leitlinienimplementierung zu hegen: 20 der 21 Leitlinienautoren erhielten finanzielle Zuwendungen der Pharmaindustrie, darunter in 14 Fällen just von Herstellern der neuen, kostspieligen PCSK9-Hemmer, die seit kurzer Zeit in den Markt drängen und durch die neue Leitlinie gehypt werden. Auch die Reviewgruppe (diese bewertet/kritisiert die Leitlinie und prüft diese „auf Herz und Nieren“) setzt sich u.a. zu mehr als 50% aus Medizinern zusammen, die ebenso in finanzieller Abhängigkeit vom Hersteller dieser potenten Fettsenker stehen [2].

Kurzum: die Masse der Autoren nimmt oder nahm Geld von den Herstellern der PCSK9-Hemmer an – eine neutrale Bewertung dieser Substanzen oder deren Einsatzgrundsätze ist kaum zu erwarten!

 

Schon unter Betrachtung dieser Verflechtungen kann man tendenziöse Aussagen in der „Leitlinie“ erwarten. Schaut man sich nun aber auch noch die bahnbrechenden Neuerungen an verkommt sie zu einer schnöden Werbebroschüre der Pharmaindustrie.

Die Risikogruppierung – Überdiagnostik at ist best!

Wie andere einschlägige Leitlinien oder auch allgemeinmedizinische Tools (z.B. Arriba-Rechner) wird eine Risikogruppierung der Patienten nach ihrer Vorgeschichte und Untersuchungsbefunde vorgenommen. Das ist richtig und hilft, dem richtigen Klientel die richtige Behandlung zukommen zu lassen. Dabei sind bestimmte Erkrankung automatisch mit einem hohen Risiko verbunden: Patienten mit Schlaganfällen, Herzinfarkte oder einer Verengung der Beinarterien haben unzweifelhaft ein hohes Risiko und sollten mit einer fettsenkenden Therapie behandelt werden.
Neu ist nun aber, dass bislang beschwerdefreie(!) Patienten, die z.B. zufällig eine Gefäßverkalkung als Nebenbefund im Schilddrüsenultraschall diagnostiziert bekommen sowie auch Diabetiker oder chronisch Niereninsuffiziente plötzlich auch in die Hochrisikogruppe fallen. Indes bleibt die Leitlinie handfeste Belege für diese massive Erweiterung der Risikogruppe schuldig, sie geht sogar noch weiter: es wird gar geraten, bei Patienten die ein (noch) niedriges oder moderates Risiko für Herz-Kreislauferkrankungen haben aktiv danach zu suchen (Screening), multiple weitere Parameter mit angeblich risikoerhöhender Wirkung werden aufgezählt.

Das Alles ohne eine gute wissenschaftliche Untermauerung der Aussagen, ohne belegte Auswirkung auf das Leben der Betroffenen. Überdiagnostik at its best!

„Statine, noch jemand ohne Statine?“ – Übertherapie rules

Die speziellen Empfehlungen zur Fettsenkung tun dann das ihrige: Grenzwerte für das sog. LDL-Cholesterin sind mittlerweile derart niedrig angesetzt, dass diese kaum noch mit den herkömmlichen „Fettsenkern“ erreicht werden kann. Dabei ist die Absenkung der LDL-Werte „umso tiefer je besser“ keineswegs mit einer verbesserten Lebenserwartung verbunden. Selbst mit den angesprochenen PCSK9-Hemmern kann die Ereignisrate für Herzinfarkte und Schlaganfälle zwar um ca. 15% reduziert werden – ein Einfluss auf die Lebenserwartung hat aber auch dieser Klimmzug nicht [3]. Dagegen ist der Nutzen einer fixen Dosierung eines Fettsenkers ohne „Titrierung“ auf immer niedrigere LDL-Werte ausreichend in randomisierten Studien mit einem Einfluss auf die Lebenserwartung gesichert [4].

Was bleibt?

Was bleibt ist ein grandioser Schachzug der Pharmaindustrie mit der Schaffung von Millionen neuer unzureichend behandelter Patienten. Eine wie hier gelebte Leitlinienpraxis führt zum zunehmenden Imageverlust der Leitlinieninstitution, ist doch inhaltlich nicht mehr zu erwarten als von einem Werbeverkaufsgespräch mit einem Pharmareferenten – und dies meiden wir schon seit Jahren!

Weiter ist angesichts solch tendenziöser Veröffentlichungen die Glaubwürdigkeit der ESC als „Fachgesellschaft“ grundsätzlich in Frage zu stellen: wer 2018 mit rund 54,3 Millionen Euro mehr als 75% des Gesamtbudgets aus der Hand der Pharmaindustrie erhält hat jeden Anspruch auf Neutralität verloren!

[1] Mach, F., et al.: 2019 ESC/EAS Guidelines for the management of dyslipidaemias: lipid modification to reduce cardiovascular risk: The Task Force for the management of dyslipidaemias of the European Society of Cardiology (ESC) and European Atherosclerosis Society (EAS). Eur. Heart J. 2019, 1-78
[2] https://www.leitlinienwatch.de/esc-leitlinie-dyslipidaemias-management-of/
[3] Steg P. on behalf of the ODYSSEY OUTCOMES Investigators and Committees. The ODYSSEY OUTCOMES Trial: Topline Results Alirocumab in Patients After Acute Coronary Syndrome. Oral presentation. American College of Cardiology – 67th Scientific Sessions; March 10, 2018
[4] Statintherapie: LDL-Zielwert oder fixe Dosis? Arznei-Telegramm 2011; Jg 42, Nr.3
[5] https://www.escardio.org/static_file/Escardio/About%20the%20ESC/Annual- Reports/ESC-Annual-Report-2018.pdf

[Bild] pexels.com / freestocks.org

Praxis nach Christi Himmelfahrt 1 Tag geschlossen!

SARS-CoV-2 – neues an der diagnostischen Front!

Wenn Roche Diagnostics Antikörpertest Elecsys Anti-SARS-CoV-2 hält, was er verspricht (Spezifität 99,81%) sieht die Sache mit dem Nutzen von solchen Testungen schon ganz anders aus. 
Der positive prädiktive Wert liegt dann bei einer geschätzten Prävalenz von SARS-CoV-2 im Main-Tauber-Kreis von 1,5 bis maximal 3% (5-10-facher Wert der aktuellen Nachweishäufigkeit als geschätzte Dunkelziffer) bei traumhaften 89-94%! – nur noch ein falsch positiver Test auf 8 bis 16 richtige!
Wenn wir jetzt die richtige Strategie für die Indikationsstellung finden (z.B. Symptomscore aus der Anamnese) haben wir ein gutes Instrument, durchgemachte Infektion mit Coronavirus ab ca. 14 Tagen danach recht zuverlässig zu erkennen.

SARS-CoV2-Antikörpertestungen? Aktuell mehr Schaden als Nutzen!

Allenthalben werden Rufe nach Antikörpertests laut, gar Massentestungen sollen laufen. Das ist verständlich, wäre es doch eine großer Fortschritt, bereits mit SARS-Cov-2 in Kontakt gekommene (und damit immune) Personen identifizieren zu können.
Wer sich allerdings ein wenig mit Statistik beschäftigt, erkennt schnell, dass die breite Durchführung solcher Tests zum jetzigen Durchseuchungszeitpunkt in der Bevölkerung mehr Schaden als Nutzen bringen würde.

Vorab einige Erläuterungen und Begriffsklärungen zum besseren Verständnis:

Die derzeit verfügbaren Tests weisen unter anderem spezifische Antikörper der Klasse IgG gegen das SARS-CoV-2-Virus nach. Diese Antikörper sind in der Regel erst am Ende der ersten Krankheitswoche nachweisbar. Schon hier wird klar, dass ein solcher Test nur zum Nachweis einer durchgemachten und nicht einer akuten Infektion sinnvoll ist. Für die Aussage, ob bereits eine Immunität besteht könnte er aber sehr gut dienen.
 
Zur Einschätzung der Güte eines Tests sind stets zwei Kennwerte notwendig: die Sensitivität und die Spezifität.

Die Sensitivität beschreibt dabei den Anteil der wirklich Gesunden unter den Testnegativen, die Spezifität hingegen stellt den Anteil der auch in Wirklichkeit Erkrankten unter den Testpositiven dar.

Beide Parameter sollten möglichst hoch sein, liegen aber in der Realität nie bei 100%. Im Falle von SARS-CoV-2-IgG sind Labortests mit einer Sensitivität von nahezu 100% und einer Spezifität von 98,5% seit kurzem auf dem Markt.
 
Diese Gütekriterien bilden nun zwar den Test und seine Stärken ganz gut ab, sagen aber wenig über eine Anwendung im „echten Leben“ aus. Hierfür bedarf es dem sogenannten „positiven prädiktiven Wert“: wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein positiv Getesteter auch wirklich krank ist? Um den positiven prädiktiven Wert zu berechnen muss man neben Sensitivität und Spezifität auch die Auftretenswahrscheinlichkeit der nachzuweisenden Erkrankung in der Testgruppe kennen: bei einer Erkrankung ist das die sogenannte Prävalenz.

Beispielberechnung einer Massentestung aller Erwachsenen im Main-Tauber-Kreis

Am Beispiel unserer Zahlen im Main-Tauber-Kreis (Stand 24.4.2020) möchten wir die möglichen Ergebnisse und deren statistische Aussage darstellen:
 
Bei ca. 132.000 Einwohnern (Stand 2016) und einem Anteil der unter 18-Jährigen von 16% geht es also um rund 111.000 Erwachsene. Von einer Coronavirusinfektion waren bisher 347 Menschen im Landkreis betroffen.
Die Prävalenz (die Krankheitshäufigkeit) bis dato berechnet sich so:
 
Da wir von einer hohen Dunkelziffer mit symptomlosen SARS-CoV-2-Positiven ausgehen können multiplizieren wir diesen Wert mit fünf und kommen so auf eine geschätzte Periodenprävalenz von 1,5% (d.h. wir gehen davon aus, dass 1,5% der Bevölkerung im Main-Tauber-Kreis das Virus in sich trägt oder trug).
 
So sieht dann die Verteilung der Testergebnisse aus:
 
Daraus folgt nun die Berechnung des positiven prädiktiven Wertes:
 

Und die Aussage aus dieser Berechnung?

Ein positiver prädiktiver Wert von 50% besagt, dass 50% der positiv Getesteten die Erkrankung tatsächlich hatten, die andere Hälfte aber lediglich „falsch positiv“ ist (der Test hat angesprochen, obwohl sie das Virus nicht hatten).
Das Ergebnis kommt somit einem Münzwurf gleich: Bei 10 positiven Antikörpertests haben 5 ein korrektes Ergebnis und 5 sind schlichtweg falsch.
Gerade falsch positive Tests sind im Zusammenhang mit SARS-CoV-2 besonders fatal. Ob Pflegekraft oder Altenpfleger, Arzt, oder einfach die Allgemeinbevölkerung – alle werden bei einem positiven Testnachweis von SARS-CoV-2-Antikörpern von einem Sicherheitsgefühl umgeben sein: „Ich bin sicher, ich kann die Krankheit nicht weitergeben, da ich sie ja schon durchgemacht habe!“. Sicherheitsabstand, Mund-Nasen-Schutz, etc. mögen diese Menschen dann als überflüssig ansehen – und 50% von ihnen stellen somit eine noch größere Gefahr für Ihre Mitmenschen als die Nichtgetesteten dar!

Wie könnte die Aussage verbessert werden?

Da Testsensitivität und -spezifität schon auf sehr hohem Niveau feststehen bleibt die Prävalenz als einzige veränderliche Variable. Freilich können wir die Krankheitshäufigkeit aber nicht aktiv modifizieren. Allerdings könnte man sie dadurch erhöhen, die Testung auf kleinere Gruppen einzugrenzen. So könnte man z.B. versuchen mit einer standardisierten Befragung Menschen zu erfassen, die in den vorangegangenen Wochen typische Krankheitssymptome einer Virusinfektion hatten aber nicht abgestrichen wurden. Die Periodenprävalenz in dieser Subgruppe wäre vermutlich deutlich höher als in der Gesamtbevölkerung – und damit könnte sich auch die Aussagekraft verbessern. Genauso würde sich der positive prädiktive Wert von alleine verbessern/erhöhen, wenn der Durchseuchungsgrad mit SARS-CoV-2 zunähme!

Fazit: ein guter Test muss noch lange keine gute Aussage bringen – auf die Anwendung kommt es an!

[Bild: www.pexels.com / Gustavo Fring]

Kurze Pause in bewegten Zeiten – Praxis von 6.4. bis 9.4.2020 geschlossen