In de zaterdagse Volkskrant (De Visser, 2018) lees ik een mooi artikel over een meta-analyse. Zeg maar: mega-meta. Daar gaat mijn onderzoekshart sneller van kloppen. Dick Bijl (2018) analyseerde maar liefst 25.000 (!) onderzoeken naar effectiviteit van medicijnen en hij komt tot de conclusie dat in de meeste gevallen effectiviteit van medicijnen niet voldoende is aangetoond, maar dat het voorschrijven van deze medicijnen toch door het Europese geneesmiddelenbureau wordt toegestaan. Hoe komt dat? En wat moeten patiënten daarmee?

Bijl beschrijft vijf aspecten van dit probleem. Om toegelaten te worden als geneesmiddel moet tenminste de effectiviteit zijn aangetoond in een klinische studie. Deze studie moet voldoen aan een aantal voorschriften, zoals dubbelblind ontwerp (een experiment dus), een significant effect en dergelijke. Als patiënt zou je denken dat men bij een grondige aanpak toch wel de juiste medicijnen boven tafel krijgt en dat het voorgeschreven medicijn werkt. Tja… en daar ligt nu precies het probleem. Want wat meet je eigenlijk? Werkt het of helpt het alleen maar? Is dat een lange of een korte termijn effect, bij een specifieke groep personen of algemeen?

Dubbelblinde experimenten zijn volledig gecontroleerde proeven naar de werking van medicijnen, waarbij zowel onderzoeker als onderzochte niet weten in welke groep ze zitten (medicijn of placebo) en waarbij voor een aantal kenmerken gecontroleerd wordt, zodat er een homogene groep proefpersonen ontstaat. Prima, maar wat als je het medicijn vervolgens in de huisartspraktijk voorschrijft? In het werkveld dus. Dan voldoe je niet meer aan die voorwaarden. Deze experimenten kijken verder naar het gemiddelde in groepen, om vervolgens afwijkingen van dit gemiddelde te meten. Er is echter de laatste tijd veel kritiek op analyses van het gemiddelde: er bestaat niet zoiets als een ‘gemiddelde’ patiënt. Bovendien wordt vaak niet gekeken naar lange termijn effecten, wordt geconstateerd dat een specifiek probleem (bloeddruk bijvoorbeeld) wordt aangepakt maar is niet bekend of patiënten dan bijvoorbeeld langer leven. Daarnaast spreekt Bijl erover dat er veel van hetzelfde middel op de markt is (het betere verdienmodel voor de farmaceutische industrie) en dat deze naast elkaar worden getolereerd.

Ik bewonder een onderzoeker die op deze wijze medicijnvoorschrift analyseert en haarfijn weet aan te geven waar de angel zit. Bovendien is de omvang van deze meta-analyse wel gigantisch (sowieso betrouwbaar dus). Dan moet je je ook nog bedenken dat farmaceutische bedrijven er niet voor terugdeinzen om negatieve resultaten te negeren, te verdoezelen en ontwerpen zo in te richten dat de uitkomsten gunstig zijn. ‘How to lie with statistics’ is aan de orde van de dag, zullen we maar zeggen.

Het was een groot genoegen om dit artikel te lezen, afgelopen zaterdag. Wat is nu eigenlijk de boodschap? Volgens mij betekent het dat mensen zich nog mondiger op moeten stellen bij de huisarts en de specialist. Voor mijzelf geldt: beter de betweterige statisticus zijn in de spreekkamer, dan ieder geval niet kritiekloos alle pillen slikken die de dokter voorschrijft. Het gesprek aangaan met de medicus en samen, gelijkwaardig een behandelplan bespreken. Daarbij een holistische benadering kiezen, want een mens is niet een gemiddelde op een diagnose of een testuitslag.

 

Bronnen:

Bijl, D. (2018). Het pillenprobleem. Waarom we zoveel medicijnen gebruiken die niet werken en niet helpen. Amsterdam University Press.

De Visser, E. (2018, 1 september), 'Deze dokter adviseert: slik minder pillen', De Volkskrant.