Evidenzkritik: Störfaktoren und statistische Einschränkungen

Dana erläutert Screening‑Bias, Latenzzeiten, Residual Confounding und p‑Wert‑Korrekturen bei der Studie.

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Episode notes

Im Oktober 2025 haben wir eine sehr unterhaltsame Folge für euch. Thorben berichtet über den Nobelpreis und die IG-Nobelpreise (wir sagen nur: Pizza und Pasta…) und Paula berichtet vom EUSEM. Für den Journal-Club hat Dana diesmal eine im Internet kontrovers diskutierte Studie zu potentiellen Langzeitfolgen vorbereitet und zeigt, warum Korrelation und Kausalität nicht das Selbe ist. Außerdem hat Dominic einen sehr spannenden Beitrag zur Evidenz und den Hintergründen der RSI für euch. Wir hoffen ihr habt beim Hören genauso viel Spaß wie wir bei der Aufnahme!

Vermischtes

Nobelpreis und IG-Nobelpreise

Ines und Paulas 10 Take-Home Points vom EUSEM

CBD in hohen Dosen kann schwere Bradykardien auslösen. -DOI: 10.7759/cureus.7688 Besonders gefährlich sind hoch dosierte CBD Gummibärchen für Kinder, weil sie bunt und lecker sind und schwere Intoxikationen hervorrufen können.
Der Konsum von E-Zigaretten kann, insbesondere wenn hierüber Cannabis konsumiert wird, schwere Lungenschädigungen bis hin zum ARDS, EVALI genannt hervorrufen – DOI: 10.1007/s11606-020-05813-2. Ein großes Problem bei der Erkennung ist, dass die Frage nach E-Zigaretten kein Bestandteil unserer Standardmäßigen Anamnese ist. Deshalb: Fragt eure Patient:innen danach.
Es gibt von der DGINA ein super schönes Tool zur Erkennung und Behandlung von Toxidromen, die Toxidromsonne. Kann hier runtergeladen werden: https://link.springer.com/article/10.1007/s10049-024-01410-6
Tricks zur Unterscheidung verschiedener Ergüsse im Echo bzw. Dingen, die man leicht für einen Perikarderguss halten kann: Pleuraerguss befindet sich posterior und lateral der Aorta descendens, Epikardiales Fett ist nicht echofrei und, befindet sich anterior und bewegt sich herzschlagsynchron, bei Ascites kann man in der Regel das Lig. Falciforme sehen
Was machen bei Rechtsherzversagen? übermässige Volumentherapie vermeiden, RV entlasten (=entladen), MAP hoch halten, Inotropie, Azidose(Azidose erhöht den PVR), Hyperkapnie und Hypoxie vermeiden, PEEP und Intubation vermeiden
50% der Patient:innen mit einer schweren Hyperkaliämie haben ein normales EKG – DOI: 10.1016/j.ejim.2025.03.038
PPI sind nephrotoxisch, können eine Tubulusnekrose verursachen und sollten bei einer akuten Niereninsuffizienz wenn möglich abgesetzt werden. – DOI: 10.7759/cureus.49883
Eine forcierte Volumentherapie kann eine temporäre Hydronephrose im Sono machen. Also Achtung bei allen Patient:innen mit AKI, die erst hydriert und dann geschallt werden! – DOI: 10.1186/s12880-025-01900-0
Sissi konnte 50 Kilometer wandern, da sie immer von Bediensteten begleitet werden musste und diese weniger fit waren als sie, wurden sie unterwegs ausgetauscht. Sissi soll unter dem nach ihr benannten Sissi-Syndrom gelitten haben, eine Form der Depression von der besonders aktive Menschen betroffen sein sollen. Ob es das wirklich gibt ist allerdings stark umstritten. https://de.wikipedia.org/wiki/Sissi-Syndrom
Mangrovenquallen schwimmen anders herum. Ines war sehr besorgt um sie und befürchtete einen Quallen-MANV im Aquarium und wollte sie schon umdrehen… https://de.wikipedia.org/wiki/Cassiopea

Journal Club

Dana

https://doi.org/10.1186/s40364-025-00831-w

Thorben

Paula

Bracht T, Kappler K, Bayer M, Grell F, Schork K, Palmowski L, Koos B, Rahmel T, Ziehe D, Unterberg M, Bergmann L, Rump K, Broecker-Preuss M, Limper U, Henzler D, Ehrentraut SF, von Groote T, Zarbock A, Pfaender S, Babel N, Marcus-Alic K, Eisenacher M, Adamzik M, Sitek B, Nowak H. Plasma proteomics identifies molecular subtypes in sepsis. Crit Care. 2025 Sep 2;29(1):392. doi: 10.1186/s13054-025-05639-6. PMID: 40898225; PMCID: PMC12403962.

Pensier J, De Caumia-Baillenx C, De Caumia-Baillenx A, Lakbar I, Carr J, Griffiths K, Costa D, Capdevila M, Jaber S, De Jong A. Factors associated with women authorship over 25 years in high-impact critical care randomized controlled trials: the pipeline is still leaking. Crit Care. 2025 Aug 28;29(1):388. doi: 10.1186/s13054-025-05627-w. PMID: 40877854; PMCID: PMC12392494.

Bruns N, Brensing P, Greve S, Horsch S, Felderhoff-Müser U, Dohna-Schwake C, Schwarz S. Female first and senior authorship in high-impact critical care journals 2005-2024. Crit Care. 2025 Sep 8;29(1):395. doi: 10.1186/s13054-025-05649-4. PMID: 40926253; PMCID: PMC12418694.

Evidenz hinter der Kritik zu Dana’s vorgestellter Studie:

Korrelation ≠ Kausalität

(Internetfund: Dr. Thomas Löbel geht darauf auch auf LinkedIn ein.. https://de.linkedin.com/posts/dr-thomas-loebel_datascience-ingenieurshelden-activity-7322520081857499136-HtCB)

1. Störeinflüsse:

a. Screening/Detektionsverzerrung: Viele Länder zeigten 2020 einen Einbruch der Krebsdiagnosen und eine vollständige Erholung 2021 -> dadurch verschieben sich Inzidenzen zeitlich (Nachholeffekte). Solche Muster können scheinbare Risikosprünge erzeugen, wenn geimpfte Personen häufiger med. Kontakte haben. (doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.32288, PMID: 39240562, doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.39263)

b. Südkorea ist nicht Europa, zumindest nicht, was die Schilddrüsenkrebs-Diagnosen angeht. Südkorea hat eine extrem hohe Schilddrüsen-CA-Inzidenz, die durch opportunistische Ultraschall-Screening-Intensität erklärt wird. Die Literatur bezeichnet dies als Überdiagnose-Epidemie. Eine Zunahme von medizinischen Kontakten im Zuge von Impfkampagnen könnte daher besonders leicht die Erkennung latenter Schilddrüsenkarzinome triggern. (PMID: 37488752, PMID: 36220136, DOI: https://doi.org/10.3803/EnM.2022.1533, https://doi.org/10.1186/s12905-023-02205-6, https://doi.org/10.3390/cancers17111764)

c. Latenzzeiten: Die meisten soliden Tumoren haben Latenzzeiten von Jahren. Ein 1-Jahres-Horizont nach einer Exposition (Impfung) spricht eher für Detektions-/Zeitverschiebung als für echte Karzinogenese. Autoritative Stellen (NCI, CDC, Mayo Clinic) sehen bisher keine Evidenz, dass COVID-19-Impfungen Krebs verursachen, beschleunigen oder DNAverändern. (https://www.cdc.gov/cancer/initiatives/covid-19.html#:~:text=If%20you%20have%20cancer%2C%20COVID,and%20death%20from%20COVID%2D19. ; https://www.mayoclinic.org/diseases-conditions/coronavirus/in-depth/coronavirus-myths/art-20485720 ; https://www.cdc.gov/covid/vaccines/how-they-work.html ; https://www.cancer.gov/about-cancer/coronavirus/covid-19-vaccines-people-with-cancer )

d. Gegenlage: Nutzen der Impfungen bei Krebspatient*innen: Mehrere Arbeiten zeigen, dass Impfungen (inkl. Booster) bei Menschen mit Krebs Hospitalisationen und schwere Verläufe reduzieren; 2023/24-Formulierungen zeigen Effektivität, wenn auch mit nachlassender Wirkung über die Zeit. Global betrachtet werden durch Impfungen Millionen Todesfälle verhindert – die Nutzen-Risiko-Bilanz bleibt positiv.(doi:10.1001/jamaoncol.2025.2020, doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.17402, doi:10.1001/jamahealthforum.2025.2223)

e. Restliche Evidenzlage: Einzelstudien wie diese berichten Hypothesen bzw. Signale (z. B. zu Prognosen in Subkohorten oder Fallserien), aber konsistente, kausal interpretierbare Populations-Belege für ein generelles, impfbedingtes Krebsrisiko fehlen. Parallel verweisen Analysen auf Pandemie-/Versorgungs-Effekte und Nachholeffekte bei Diagnosen.(https://doi.org/10.1186/s12916-025-04237-1, doi:10.1001/jamaoncol.2025.2010)

2. Kritik an der Statistik

Die Methodenbeschreibung ist recht unvollständig, es wird im Text von einem 1:4 Propensity-Score matching geredet, jedoch ohne Spezifikation, welche Kovarianten in den Propensity Score eingingen, wie die Balance nach dem Matching geprüft wurde und wie mit fehlenden Werten umgegangen wurde.

– Zudem fehlen Angaben zu Inzidenz vs. Prävalenz

– Auch fehlen Angaben, ob eine Covid-Erkrankung AUCH berücksichtigt wurde.

– Zudem zeigt die Booster-Analyse zahlreiche Endpunkte in einer nur knappen Darstellung, sodasss Sensitivitätsanalysen sinnvoll gewesen wären, die aber im Text nicht erwähnt wurden.

– Die Gesamt-Krebs-hazard-ratio nach dem Booster liegt bei 1,01. (eine hazard ratio (HR) von 1,0 bedeutet, dass KEIN Unterschied des betrachteten Ereignis zwischen der untersuchten und der Kontrollgruppe gab.) à diese Diskrepanz zwischen Einzel- und Gesamtergebnissen bleibt methodisch unkommentiert. (Ist der HR-Wert hoch, scheint ein Zusammenhang plausibler -> bei einer HR von 1,5 ist das Risiko um 50% höher)

– In der Publikation sind die P-Werte zum Teil auffällig. (Der P-Wert ist der Wert, der in der Statistik dazu verwendet wird, ein Evidenzmaß für die Glaubwürdigkeit der Nullhypothese (die oft besagt, dass ein bestimmter Zusammenhang nicht besteht..) anzugeben.) Die genauen Werte sieht man eigentlich nur bei der Booster-Tabelle. Hier kann man erkennen, dass der Wert für Magenkrebs nur sehr knapp statistisch signifikant war (p 0,041) aber bspw. der Wert für Pankreas-CAs bei <0,001 lag, was auffällig ist, weil bei einer solchen Vielzahl von Tests bei einem so „krassen“ Ergebnis noch genauer geschaut werden muss, ist das Ergebnis auch andernorts erneut so auszuwerten, würde es in der Tat auf eine „echte“ Assoziation hindeuten, aber nur, wenn das Modell solide ist und andere Störfaktoren (s.o.) weitestgehend ausgeschlossen wurden.

o Und nur mal so: Mit Hilfe von KI habe ich mal die angegebenen P-Werte der Booster-Tabelle mit zwei Verfahren korrigieren lassen (Benjamini-Hochberg (FDR) und Bonferroni), danach verloren auch Magenkrebs und Leukämie ihre Signifikanz.. Nur das Pankreas-CA bleibt nach beiden Korrekturen signifikant… Hätten wir alle genauen Werte der ersten Analyse, wäre eine solche Korrektur auch hier interessant zu sehen!