Warum nicht jede Studie beweist, was sie zu beweisen scheint
In der Kinderwunschmedizin gibt es immer mehr Zusatzuntersuchungen und Therapien. Manche sind sinnvoll. Bei anderen ist der Nutzen weniger eindeutig, als positive Studien zunächst vermuten lassen.
Ein gutes Beispiel ist PGT-A, die genetische Untersuchung von Embryonen auf Chromosomenfehlverteilungen.
Manche Studien kommen zu dem Ergebnis, dass PGT-A insbesondere bei älteren Frauen die Erfolgschancen verbessert. Doch hier lohnt sich ein genauer Blick.
Denn PGT-A kann einen Embryo nicht besser machen. Es kann lediglich helfen, unter mehreren vorhandenen Embryonen diejenigen auszuwählen, die einen unauffälligen Chromosomensatz – also einen euploiden Befund – zeigen.
Dafür braucht man aber zunächst etwas ganz Entscheidendes:
Embryonen zur Auswahl.
Eine Patientin mit guter Eierstockreserve, vielen gewonnenen Eizellen und mehreren Blastozysten hat eine ganz andere Ausgangssituation als eine Patientin gleichen Alters, bei der vielleicht nur ein oder zwei Embryonen entstehen.
Und genau hier entsteht ein statistisches Problem.
Wenn in Studien vor allem Frauen mit vielen Eizellen und mehreren Embryonen PGT-A erhalten, haben diese Frauen möglicherweise schon vor der genetischen Untersuchung eine bessere Prognose.
Das ist ein bisschen wie beim Fußball: Eine Mannschaft verliert 1:3. Wenn wir anschließend nur die 40 Minuten betrachten, in denen sie besonders gut gespielt hat, sieht sie plötzlich wie die bessere Mannschaft aus. Die Zahlen stimmen – aber sie erzählen nicht das ganze Spiel.
Oder stellen Sie sich eine Schulklasse vor: Wir wollen wissen, wie gut die Klasse in Mathematik ist, lassen bei der Auswertung aber viele der schwächeren Schüler weg. Der errechnete Notendurchschnitt ist mathematisch korrekt – nur beschreibt er nicht mehr die ganze Klasse.
Genau das kann auch bei medizinischen Studien passieren. Mit statistischen Verfahren wie dem sogenannten Propensity Score Matching versucht man, nachträglich vergleichbare Patientengruppen zu bilden. Dabei können jedoch gerade diejenigen Patientinnen aus der Auswertung herausfallen, die eine schwierigere Ausgangssituation haben.
Dann sieht eine Behandlung möglicherweise erfolgreicher aus, als sie für die Gesamtheit unserer Patientinnen tatsächlich ist.
Bei PGT-A ist deshalb die entscheidende Frage nicht nur: „Wie alt ist die Patientin?“ Sondern auch: „Wie viele Eizellen und wie viele Blastozysten stehen überhaupt zur Verfügung?“
Je größer die Zahl der entstandenen Embryonen, desto eher besteht überhaupt die Möglichkeit, unter mehreren Embryonen einen oder mehrere euploide Embryonen zu identifizieren und gezielt für den Transfer auszuwählen.
Wer dagegen nur einen einzigen Embryo hat, bekommt durch PGT-A keinen zusätzlichen Embryo und auch keinen genetisch besseren. Man erhält zunächst vor allem eine zusätzliche Information über diesen einen Embryo.
Das ist der entscheidende Unterschied zwischen Auswahl und Verbesserung.
Deshalb schauen wir bei BestFertility nicht nur auf die Überschrift einer Studie. Wir fragen:
Welche Patientinnen wurden untersucht? Wie viele Eizellen und Embryonen hatten sie? Wer fiel aus der Analyse heraus? Und verbessert die Methode tatsächlich die Chance auf ein gesund geborenes Kind – oder sieht das Ergebnis nur auf den ersten Blick besser aus?
Denn Statistik kann uns helfen, die Wahrheit zu erkennen. Sie darf aber nicht darüber hinwegtäuschen, dass die Ausgangssituation jeder Patientin eine andere ist.
Gute Kinderwunschmedizin braucht nicht möglichst viele Zusatzverfahren. Sie braucht das richtige Verfahren für die richtige Patientin.
Ihr Team von BestFertility
