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Schädlicher Trugschluss

(09.07.2021) Obwohl es dafür hergenommen wird, eignet sich das Präventionsparadox nicht zur Bewertung des Nutzens einzelner Corona-Maßnahmen.
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Mit drastischen Maßnahmen wurde versucht, die COVID-19-Pandemie einzudämmen. Das wirft natürlich die Frage auf, welche Interventionen tatsächlich den größten Nutzen und den geringsten Schaden hatten – und weiterhin haben.

In diesem Zusammenhang wurde im deutschen Sprachraum häufig der Begriff des „Präventionsparadoxes“ verwendet – an sich ein relativ alter Begriff aus der Präventionsepidemiologie. Er wurde vor dreißig Jahren von Geoffrey Rose geprägt – in der Diskussion von Präventionsstrategien, deren Ziel entweder Individuen mit hohem Risiko oder Populationen als Ganzes sind. Rose bezeichnete damit das Phänomen, dass eine Maßnahme, die der Bevölkerung viel Nutzen bringt, dem einzelnen Individuum wenig bietet [1].

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In der hiesigen öffentlichen Diskussion im Rahmen der COVID-19-Pandemie wurde dieser Begriff hingegen oft anders verwendet: nämlich um den Nutzen von Interventionen auf Bevölkerungsebene zu bewerten – und dies meist mit dem Ziel, eventuelle Zweifel an ebendiesem Nutzen zu zerstreuen.

Dabei wurde vorweg angenommen, bestimmte Interventionen würden sich als erfolgreich erweisen und die Pandemie eindämmen (ob diese Annahme berechtigt ist oder nicht, ist für diesen Beitrag nicht relevant). Wenn dann gewisse Kennzahlen zum Pandemieverlauf – wie etwa die SARS-CoV-2-Meldeinzidenzen – tatsächlich sanken und kritische Fragen zum Nutzen der Interventionen aufkamen, so bemühte man das Präventionsparadoxon. Man behauptete, dass ein Erfolg nicht sichtbar sei, eben weil die Prävention gewirkt habe. Ohne die Interventionen wäre die Pandemie stärker vorangeschritten. Auf diese Weise konnte folglich Schlimmeres verhindert werden, was sich jedoch – paradoxerweise – nicht zeigen ließe. 

Diese Argumentation hat vielfältigen Eingang gefunden in die Kommunikation – hier einige Beispiele:

„Und doch fragten viele: War das alles nötig? Die Kontaktsperren, die Schließung von Geschäften und Restaurants, die Grenzkontrollen, das Herunterfahren eines Landes? War das nicht übertrieben, angesichts der niedrigen Zahlen? Es ist die Tragik vorausschauender Politik: Weil sie sehr früh verhindert, was als Schlimmstes befürchtet wurde, wird ihr die Legitimation abgesprochen, da am Ende gar nichts Schlimmes geschehen ist.“ [2]

„Die Maßnahmen haben ja gut gewirkt, so gut, dass Menschen vielleicht aus dem Blick verlieren, dass es wegen der Maßnahmen so gut gekommen ist. Also das, was Präventionsparadox genannt wird.“ [3]

„Haben sich diese Anstrengungen gelohnt? Sind die Opfer gerechtfertigt, die wir Tag für Tag vielen Menschen wegen des Infektionsschutzes abverlangen? Vielleicht kennen Sie das Präventionsparadox: Die Erfolge der Vorbeugung sehen wir eben gerade nicht und so ist es auch mit dem Kampf gegen die Pandemie.“ [4]

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So vermeintlich einleuchtend diese Erklärung vielleicht anmuten mag, so sehr täuscht sie über das Eigentliche hinweg und führt in die Irre: Das Präventionsparadoxon ist als Argument völlig ungeeignet, Aussagen zu kausalen Effekten von jeglichen Interventionen zu stützen.

Das Ziel präventiver Interventionen ist es, dass bestimmte Ereignisse nicht eintreten. Das gilt für Maßnahmen, um Pandemien einzudämmen, gleichermaßen wie für die Einnahme von Vitaminen, um Krebserkrankungen vorzubeugen. Werden nach einer Intervention dann solche Ereignisse nicht beobachtet, dann ist das Ziel erreicht.

Natürlich ist diese Beobachtung durchaus damit vereinbar, dass die Interventionen wirken. Irreführend ist es aber, deswegen nun zu behaupten, dass die Intervention der Grund für das Nichteintreten ist – dass sich also das Nichteintreten des Ereignisses kausal auf die Intervention zurückführen lässt. Denn nur weil die Annahme zur Beobachtung passt, heißt das noch lange nicht, dass die Annahme stimmt. Nur weil man gesund ist, heißt das nicht, dass die Vitamine gewirkt haben. 

Ein Gedankenexperiment: Nach einer Intervention bleiben bestimmte Kennzahlen unverändert. Die Einen argumentieren jetzt, die Intervention habe geschadet – und ohne sie wäre alles viel besser. Die Anderen widersprechen und behaupten, die Intervention habe genutzt – und ohne sie wäre alles schlechter. Beide argumentieren folglich gleich. Beiden kann im Rahmen dieser Logik  nicht ohne weiteres widersprochen werden. Was zeigt, dass diese Logik uns nicht weiterbringt.

Im Zentrum der Kausaltheorie steht die Frage nach dem Kontrafaktischen, nach dem „Was wäre, wenn?“. Was wäre passiert, hätte man anders gehandelt [5]? Im Zentrum steht also ein Vergleich mit einer Kontrolle, die eben diesen Zustand widerspiegelt, der eingetreten wäre, wenn man anders gehandelt hätte. Die Beschaffenheit einer Kontrollgruppe inklusive dem daraus resultierenden Risiko für Bias ist das fundamentale Kriterium, um die Vertrauenswürdigkeit von Evidenz für die Nutzenbewertung medizinischer Interventionen einzuschätzen.

Die Aussagekraft epidemiologischer Untersuchungen basiert maßgeblich auf der Bildung sinnvoller Kontrollgruppen. Es braucht grundsätzlich einen Vergleich für eine Ursache-Wirkungsbeziehung, und dieser Vergleich gehört ins Zentrum der Diskussion [6]. Von diesem elementaren Aspekt, von der angemessenen Kontrolle, darf nicht abgelenkt werden, wenn zielführend diskutiert werden soll.

Das oben beschriebene Argumentationskonzept basiert jedoch bereits auf der Annahme, dass der Nutzen oder Schaden einer Intervention klar vorhanden ist – sowie weiterhin auf der Annahme, dass der Lauf der Dinge ohne die Intervention klar ist. Statt die Frage des „Was wäre, wenn?“ angemessen zu adressieren, wird darüber hinweggegangen und die Antwort einfach derart festgelegt, dass sie zum postulierten Effekt der Intervention passt. 

Mit exakt der gleichen Logik wurden in der Menschheitsgeschichte unzählige Behandlungen und Maßnahmen begründet. Antike Hohepriester haben so den Nutzen angemessener Götzenverehrung zur Vermeidung prognostizierter apokalyptischer Ereignisse ebenso bewertet wie Quacksalber die vermeintlich heilbringenden Effekte ihrer Taten. Traten unheilvolle Ereignisse nicht ein, so waren die „präventiven“ Maßnahmen erfolgreich – traten sie dennoch ein, so waren die Maßnahmen entweder nicht hinreichend oder es wäre ohne sie noch schlimmer gekommen.

Dass diese eigentlich trivialen Erkenntnisse oft keine Berücksichtigung im öffentlichen Dialog und der Wissenschaftskommunikation gefunden haben, ist bedenklich. Und so gewinnen diese eher theoretischen Überlegungen massive praktische Relevanz. Unbelegte, trügerische oder sogar falsche Kausalbegründungen verwirren und können daher sehr schaden. Eine Argumentation mit dem Präventionsparadox zur Nutzenbewertung von Interventionen ignoriert fundamentale Erkenntnisse zur Bestimmung kausaler Zusammenhänge. Sie führt in die Irre, lenkt von entscheidenden Fragen ab – und behindert letztlich einen konstruktiven Dialog, in dem angemessen über Evidenz diskutiert wird und Unsicherheiten mit bewährten Mitteln der Wissenschaftskommunikation vermittelt werden. Dieser Trugschluss sollte keinen weiteren Einzug erhalten in eine Diskussion über Nutzen oder Schaden von Interventionen – ganz egal, ob sie nun der Pandemie-Bekämpfung dienen sollen oder völlig anderen Zwecken.

 

Zu den Autoren:

Lars Hemkens ist stellvertretender Direktor des Basel Instituts für klinische Epidemiologie und Biostatistik.

Gerd Antes war als Mathematiker und Biometriker von 1997 bis 2018 Direktor des Deutschen Cochrane Zentrums und gilt als ein Wegbereiter der evidenzbasierten Medizin in Deutschland. 

 

Illustr.: „fran_kie“ (AdobeStock)

 

Referenzen:

[1] Rose G. Strategy of prevention: lessons from cardiovascular disease. Br Med J (Clin Res Ed). 1981;282(6279):1847-1851

[2] Knobbe K. Ministerpräsidentenkonferenz: Die Unerklärenden. Der Spiegel vom 19 Januar 2021; Zugriff am 12. Juni 2021

[3] Hennig K & Drosten C. Das Coronavirus-Update von NDR Info. NDR Podcast, Folge 45 vom 2. Juni 2020; Zugriff am 12. Juni 2021

[4] Weil, S.: Trauer, Dank, Zuversicht – Grußwort zur Ökumenischen Lichtfeier im Dom zu Hildesheim am 22. November 2020; Zugriff am 14. Mai 2021

[5] Hernán MA, Robins JM. Causal Inference: What If; Zugriff am 14. Mai 2021

[6] The James Lind Library 1.2. Why treatment comparisons are essential; Zugriff am 14. Mai 2021

 

Dieser Artikel erscheint auch in unserer kommenden Printausgabe Laborjournal 7-8/2021.

 

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Letzte Änderungen: 08.07.2021

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