Die Diagnosefalle: Wie Gesunde zu Kranken erklärt werden (German Edition)

seinem Krankenhaus in White River Junction – dafür, dass es mir ein Urlaubsjahr ermöglicht und meine Arbeit zwei Jahrzehnte lang unterstützt hat. Mein besonderer Dank gilt Gary DeGasta, unserem seit Kurzem pensionierten Krankenhausdirektor, der zwanzig Jahre lang seine Vision eines kleinen, ländlichen VA-Krankenhaus in die Tat umsetzte und große Fragen über das amerikanische Gesundheitssystem stellte.
    Auch andere halfen, mein Urlaubsjahr möglich zu machen. Ich weiß den Gehaltszuschuss zu schätzen, den die Helmut Schumann Special Fellowship in Healthful Living zur Verfügung stellte, ebenso die Kollegialität der Montana State University in Bozeman und des Gila Regional Medical Center in Silver City, New Mexico, die mir Büros überließen.
    Zum Schluss danke ich meiner Frau Linda für ihre Toleranz (sie musste sich einige meiner Ideen bis zum Überdruss anhören) und für ihre Fähigkeit, mir meinen Freiraum zu lassen (wenn ich schreibe, bin ich manchmal nicht sehr »amüsant«). Ihre Kameradschaft gab mir die Kraft zum Durchhalten.
    H. Gilbert Welch
    Thetford, Vermont

Anmerkungen
    Einführung
    1 Rob Stein, »Baby Boomers Appear to Be Less Healthy than Parents«, Washington Post , 20. April 2007.
    Kapitel 1: Der Anfang
    1 Es stimmt, dass Mediziner und Behörden noch früher, um die Wende zum 20. Jahrhundert, bei Gesunden, die Kontakt mit Tuberkulosepatienten hatten, nach Krankheiten zu forschen begannen. Als wirksame Medikamente verfügbar waren, wurden diese symptomlosen Kontaktpersonen vielleicht auch behandelt. Und in den vierziger Jahren wurde der PAP-Abstrich zur Diagnose und Behandlung des Gebärmutterhalskrebses bei symptomlosen Frauen eingeführt. In beiden Fällen kam es zweifellos zu Überdiagnosen; aber das war nicht die Norm.
    2 Siehe F. H. Messerli, »This Day 50 Years Ago«, New England Journal of Medicine 332 (1995): 1038–1039.
    3 Siehe M. Moser, »Historical Perspectives on the Management of Hypertension«, Journal of Clinical Hypertension 8 (2006): 15–20, und R. C. Hamdy, »Hypertension: A Turning Point in the History of Medicine … and Mankind«, Southern Medical Journal 94 (2001): 1045–1047.
    4 Siehe zum Beispiel »Major Outcomes in High-Risk Hypertensive Patients Randomized to Angiotensin-converting Enzyme Inhibitor or Calcium Channel Blocker vs. Diuretic: The Antihypertensive and Lipid-Lowering Treatment to Prevent Heart Attack Trial (ALLHAT)«, Journal of the American Medical Association 288 (2002): 2981–2997, und N. S. Beckett, R. Peters, A. E. Fletcher et al., »Treatment of Hypertension in Patients 80 Years of Age or Older«, New England Journal of Medicine 358 (2008): 1887–1898.
    5 Iain Chalmers, »Joseph Asbury Bell and the Birth of Randomized Trials«, www.jameslindlibrary.org, abgerufen am 16. Mai 2008.
    6 Vielleicht fragen Sie sich, warum Forscher das Zufallsprinzip benötigen, um zwei Gruppen von ähnlichen Personen zusammenzustellen. Wenn ein sechzigjähriger Raucher mit Diabetes in die Behandlungsgruppe kommt, dann sollte auch ein sechzigjähriger Raucher mit Diabetes in die Placebogruppe kommen. Dieses Verfahren wirft jedoch einige Probleme auf. Erstens ist es, praktisch gesehen, sehr schwer durchführbar. Zweitens öffnet es der bewussten oder unbewussten Manipulation Tür und Tor: Die Wissenschaftler könnten die Zusammensetzung der Gruppen verfälschen (z. B. die Gesünderen in die Behandlungsgruppe und die weniger Gesunden in die Placebogruppe stecken, um so den Eindruck zu erwecken, dass die Therapie wirkt).
    Aber das größte Problem ist, dass die Forscher nie genau wissen, welche Faktoren in den beiden Gruppen ausgewogen sein müssen. Sie können zwar sicher sein, dass einige Faktoren für das Ergebnis der Studie wichtig sein werden (z. B. Alter, Geschlecht, Rauchen, Begleitkrankheiten), aber sie können nicht sicher sein, dass sie alle wichtigen Faktoren kennen (z. B. den Natriumgehalt des Serums, die Genvariante auf dem langen Arm des Chromosoms 11). Das Schöne an der Randomisierung ist, dass sie nicht nur die beste Methode darstellt, Gruppen zu schaffen, die sich in Bezug auf bekannte Gesundheitsfaktoren ähnlich sind, sondern auch die beste Methode, Gruppen zusammenzustellen, die einander hinsichtlich noch unbekannter Faktoren ähnlich sind.
    7 Die Daten stammen von der Women’s Health Initiative, zwei großen randomisierten Studien der National Institutes of Health (NIH). Ihre Website (www.nhlbi.nih.gov/whi/whi_faq.htm) fasst die Studien so