Antidepressivumdaten zeigten sich nicht so wirksam wie gedacht

Metaanalysen sind großartige Forschungsinstrumente, da sie es Forschern ermöglichen, Daten über große Datenmengen hinweg zu betrachten, die von mehreren Studien veröffentlicht wurden, und festzustellen, ob es stärkere (oder weniger starke) Effekte gibt, die keine einzelne Studie für sich allein gefunden hat.

Es ist also immer interessant, etwas zu lesen, das eine Metaanalyse in den Daten findet, die einzelne Studien nicht ganz gefunden haben.

Heute stellten britische Forscher wenig überraschend fest, dass Antidepressivumdaten nicht so wirksam waren wie gedacht. Ich sage nicht überraschend, weil die Forscher eine Reihe von Entscheidungen getroffen haben, die ihr Endergebnis so gut wie garantiert haben.

Zunächst gingen sie zu den ursprünglichen Datensätzen und enthielten auch unveröffentlichte Daten. Unveröffentlichte Daten sind normalerweise aus einem bestimmten Grund unveröffentlicht - zum Beispiel war die Studie entweder schlecht konzipiert (ohne Berücksichtigung einer Variablen, die die Schlussfolgerungen unbrauchbar machte), oder sie hatte möglicherweise unbedeutende Ergebnisse (z. B. Placebo wirkte genauso gut wie Medikament A). . Wenn Sie alle Studien einbeziehen, bei denen unbedeutende Ergebnisse erzielt wurden, sagen Durchschnittswerte, dass dies die Wirksamkeit eines untersuchten Arzneimittels beeinträchtigen wird. Es gibt heute kein Medikament auf dem Markt, für das es keine (wahrscheinlich unveröffentlichte) Studie gibt, die zeigt, dass das Medikament keinen signifikanten Einfluss auf das hat, was untersucht wird.

Zweitens betrachteten die Forscher Daten in einem einzigen Zeitraum (1987 - 1999). Während ihre Ergebnisse für diesen Zeitraum zutreffen, wurden in den letzten 19 Jahren viele zusätzliche Studien zur Wirksamkeit der sieben SSRI-Antidepressiva (von denen nur vier in diese Studie aufgenommen wurden) veröffentlicht. Bedeutet das, dass die Ergebnisse der Forscher ungültig sind? Nein, es bedeutet nur, dass die Daten der FDA-Studie - der Datensatz, der am stärksten sein und das überzeugendste Argument für die Zulassung eines Arzneimittels durch die FDA sein sollte - verdammt schwach waren, wenn sie zusammengefasst und zusammen betrachtet wurden. Es wäre interessant, wenn die Forscher eine ähnliche Analyse der jetzt erfassten Daten im Wert von 19 Jahren durchführen und feststellen könnten, ob sie ähnliche Ergebnisse gefunden haben (eine Unmöglichkeit übrigens, da fast alle Pharmaunternehmen immer noch keine unveröffentlichten Daten über ihre Daten veröffentlichen Drogen).

Drittens streiten sich Forscher gerne über Details und Besonderheiten. Ist eine Änderung von 1,8 Punkten auf der Hamilton-Depressionsskala klinisch signifikant oder benötigen Sie eine Änderung von 3 Punkten? Nun, die britische Organisation, das National Institute for Clinical Excellence (NICE), hat 2004 eine klinische Richtlinie veröffentlicht, die besagt, dass Sie diesen 3-Punkte-Unterschied benötigen, und da diese Leute viel schlauer sind als ich, stimme ich ihnen zu. Aber natürlich verwendet die in den USA ansässige FDA keine britischen Richtlinien zur Bestimmung der klinischen Wirksamkeit (obwohl sie möglicherweise solche Richtlinien konsultiert) und letztendlich zur Zulassung von Arzneimitteln.

Patienten, die ein Placebo oder eine Zuckerpille einnahmen, hatten eine Verbesserung ihrer Hamilton-Depressionsskala um fast 8 Punkte, eine klinikerbasierte Bewertung der Depression eines Patienten. Personen, die eines der vier untersuchten Antidepressiva einnahmen, zeigten auf derselben Skala eine Verbesserung um fast 10 Punkte. Während sich Menschen, die das Antidepressivum einnahmen, besser fühlten als ihre Kollegen mit Zuckerpillen, war es unwahrscheinlich, dass sich jemand verändert oder dass andere es bemerken würden.

Das Ergebnis dieser Forschung ist zu zeigen, wie schwach die Daten dieser vier Antidepressiva waren und dass die FDA diese Medikamente trotz dieser Schwäche tatsächlich zugelassen hat. Vielleicht konnte die Schwäche in den Daten jeder Studie nicht einzeln gesehen werden, und wenn dies der Fall ist, sollte die FDA jetzt jedes Jahr ihre eigenen internen Metaanalysen für ein einzelnes Medikament (oder eine Klasse von Medikamenten) durchführen, um sicherzustellen, dass ihre Entscheidungen bestehen bleiben gültig in einem objektiveren und empirischeren Licht.

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