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Antidepressiva wirken! Oder doch nicht?


skeptiker - epaper ⋅ Ausgabe 2/2019 vom 21.06.2019

Vorbemerkung: Die Autoren anerkennen, dass Antidepressiva (AD) zum Teil als sehr hilfreich empfunden werden. Die nachfolgende wissenschaftsmethodische Auseinandersetzung mit der Wirksamkeit von AD soll nicht als Aufforderung verstanden werden, die Medikamente abzusetzen. Für einen solchen Schritt empfehlen wir eine ärztliche Begleitung.


Wer aufgrund von depressiven Symptomen ärztliche Hilfe sucht, wird wahrscheinlich ein sogenanntes Antidepressivum verordnet bekommen. Von 2000 bis 2015 hat sich der Konsum von AD in Deutschland fast verdreifacht (OECD 2017). Die Wirksamkeit dieser Medikamente ist jedoch ...

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... seit längerem umstritten (z. B. Kirsch et al. 2008). Anfang 2018 erschien die bisher umfangreichste Studie dazu (Cipriani et al. 2018), über die in den Medien zum Teil enthusiastisch berichtet wurde: „Forscher sagen, dass sie nun eine der größten Kontroversen in der Medizin geklärt haben, nachdem ihre riesige Studie zeigte dass AD wirken“ (Therrien 2018, eigene Übersetzung). In unserem Beitrag stellen wir diese Aussage auf den Prüfstand, indem wir auf die Studienergebnisse, Definitionen von „wirksam“ und methodische Probleme eingehen.

Foto: Adobe Stock – Happyphotons

Was ist mit „Antidepressiva wirken“ eigentlich gemeint?
In ihrer Studie fanden Cipriani et al., dass alle AD besser wirken als ein Placebo, d. h. ein Scheinmedikament Behandlungsohne Wirkstoff. Dazu zogen sie sogenannte randomisiert kontrollierte Studien heran. Dabei werden Patienten zufällig in eine AD- oder eine Placebogruppe eingeteilt, ohne dass die Patienten und Ärzte wissen, welche Gruppe das ist („Doppelblindstudie“). Die Ergebnisse aller verfügbaren Studien werden dann mit dem statistischen Verfahren „Meta-Analyse“, zusammengefasst, um zu einem Gesamturteil die Wirksamkeit betreffend zu kommen. In dieser Hinsicht gibt es an der Meta-Analyse von Cipriani et al. nichts auszusetzen. Problematisch ist jedoch die teilweise unkritische Interpretation der Ergebnisse in den Medien und in der Studie selbst. Auf den ersten Blick ist die Aussage „AD wirken besser als Placebo“ richtig. Schon frühere Meta-Analysen fanden, dass unter AD die Depressionssymptomestatistisch signifikant stärker zurückgingen als unter Placebo.
Die statistische Signifikanz sagt jedoch nichts über die praktische Bedeutung eines Unterschiedes aus (Online-Kommentar 1, URL S. 77, Hell 2018). Bei extrem großen Stichproben, wie das bei Cipriani et al. der Fall ist, wird selbst der kleinste Unterschied zwischen AD und Placebo statistisch signifikant. Daher braucht es neben der statistischen Signifikanz weitere Kriterien, um ein Medikament empfehlen zu können.


» Die durchschnittliche Wirksamkeit aller Antidepressiva ist klinisch nicht bedeutsam.«


Antidepressiva haben im Durchschnitt keine klinisch bedeutsame Wirksamkeit
Über die Größe des Unterschiedes zwischen AD und Placebo ist im Ergebnisteil bei Cipriani et al. ein einziger Satz zu finden: „and the summary effect sizes were mostly modest“. Das könnte man mit „mäßig“ oder „bescheiden“ übersetzen. Im Folgenden zeigen wir, dass eine kritische Interpretation lauten müsste: Die durchschnittliche Wirksamkeit aller AD ist klinisch nicht bedeutsam. Um von „klinisch bedeutsam“ bzw. „klinisch signifikant“ zu sprechen, muss der Unterschied zwischen Medikament und Placebo eine klinisch bedeutsame Mindestgröße erreichen. Dazu gibt es mehrere Möglichkeiten (Hengartner, Plöderl 2018; Jakobsen et al. 2017; Moncrieff, Kirsch 2015).

Klinische Signifikanz ab einer bestimmten Effektstärke
Die Effektstärke d wurde von Jacob Cohen (1988) vorgeschlagen und ist per Konvention ab d = 0,2 als klein zu bezeichnen, ab 0,5 als mittel, und ab 0,8 als groß. Klinisch signifikant wären demnach Effekte von d < 0,5. Cipriani et al. fanden für alle Medikamente zusammen eine kleine Effektstärke von d = 0,3 (siehe Abbildung), welche nur im Online-Anhang (S. 150) berichtet und nicht diskutiert wurde. Eine blinde Einteilung der Effektstärke ist jedoch von Cohen selbst kritisch gesehen worden, denn auch kleine Effekte können klinisch bedeutsam sein, etwa wenn ein Medikament Todesfälle verhindert oder verursacht.

Klinische Signifikanz ab der klinischen Wahrnehmbarkeit
Nach diesem Kriterium ist die Wirksamkeit eines Medikamentes klinisch signifikant, wenn dessen Wirksamkeit wahrnehmbar ist. In den AD-Studien wird der Schweregrad der Depressivität meist mit der Hamilton Depression Rating Scale (HAMD-17) eingeschätzt, bei der man zwischen 0 und 52 Punkte erreichen kann. Wenn Ärzt e den Eindruck hatten, dass sich Patientennicht verbesserten, dann entsprach das einer Differenz von 0 bis 3 Punkten auf der HAMD-Skala (Leucht et al. 2013). Der in Meta-Analysen errechnete durchschnittliche Unterschied zwischen AD und Placebo beträgt hingegen nur rund 2 Punkte (Hengartner, Plöderl 2018; Moncrieff, Kirsch 2015). Erst ab einer Differenz von 7 Punkten wird eine Veränderung von Ärzten als „minimale klinische Verbesserung“ eingeschätzt. Fast alle einzelnen Medikamente liegen unter der klinischen Signifikanzgrenze von 3 Punkten, und keines kommt auch nur annähernd in einen Bereich von 7 Punkten, wo es wahrnehmbar Placebo klinisch minimal überlegen wäre (siehe Abbildung S. 73).
In Diskussionen und in Behandlungsleitlinien taucht immer wieder das Argument auf, dass die geringe Wirksamkeit von AD zwar für leichte und mittelschwere Depressionen zutreffen mag, aber dass AD bei schweren Depressionen sehr wohl wirken. Dieser Mythos basiert hauptsächlich auf einer älteren Meta-Analyse (Kirsch et al. 2008), bei der die Differenz der Mittelwerte zwischen AD und Placebo am Behandlungsende bei eingangs schwerer depressiven Patienten höher ausfiel als bei eingangs leicht oder mittelschwer depressiven. Die Frage, ob AD in Abhängigkeit vom Schweregrad der Depression unterschiedlich gut wirken, kann aber nur mitindividuellen Verlaufsdaten wissenschaftlich adäquat beantwortet werden. In mehreren aktuellen Meta-Analysen mit individuellen Verlaufsdaten zeigte sich jedoch, dass auch bei schwer depressiven Patienten nach der Behandlung der Unterschied zur Placebogruppe weniger als drei Punkte auf der HAMD-Skala beträgt (Hengartner 2018; Plöderl, Hengartner 2019). Im Gutachten zu unserem Artikel wurde zu Recht kritisch angemerkt, dass hier „schwere Depression“ mit einem hohen Wert in der HAMD-Skala gleichgesetzt wird. Wir folgen damit aber bloß der Logik in der Fachliteratur, inklusive der derzeitigen S3-Behandlungsleitlinie (DGPPN 2015) welche sich auf die gleiche Definition stützt und daraus Behandlungs-empfehlungen ableitet. Außerdem sind uns keine Studien bekannt, die andere Kriterien verwendeten.

Klinische Signifikanz nach der Anzahl notwendiger Behandlungen
Dieses Kriterium beziffert die Anzahl der Patienten, die man behandeln muss, damit einer dabei ist, der zusätzlich von der Behandlung mit einem Medikament profitiert (verglichen mit einer Placebobehandlung). Bei AD beträgt die Anzahl notwendiger Behandlungen circa 9, wenn man von d = 0,30 und einer Placebo-Ansprechquote von ca. 40 % (Furukawa et al. 2016) ausgeht (Hengartner, Plöderl 2018). Das heißt, erst ab neun mit AD behandelten Patienten ist einer dabei, der von AD mehr profitiert als von Placebo. Das bedeutet auch, dass acht Patienten nicht von AD profitieren (bzw. gleich gut wie von Placebo). Diese acht Patienten sind jedoch unnötig den Medikamenten- Nebenwirkungen ausgesetzt, über die Patienten übrigens oft nicht aufgeklärt werden (McLaren 2018).
Daraus lässt sich schließen, dass die Überlegenheit von AD gegenüber Placebo sehr klein und klinisch nicht signifikant ist, egal welches Kriterium man dazu heranzieht. Unsere Argumente sind nicht neu. Schon 2008 fanden Kirsch et al. in ihrer Meta-Analyse eine fast gleiche Effektstärke von d = 0,32 (Kirsch et al. 2008), und 2017 kamen Jakobsen et al. ebenfalls zu ähnlichen Ergebnissen für SSRI (d = 0,23) (siehe Abbildung). Im Unterschied zu Cipriani et al. gingen Jakobsen et al. auch auf die klinische Signifikanz ein und zeigten klar auf, dass AD gegenüber Placebo klinisch nicht signifikant überlegen sind.

Die geringe Wirksamkeit von AD ist wahrscheinlich eine Überschätzung der tatsächlichen Wirksamkeit
Zwar liefern Studien mit einem Randomisierungs- und Doppelblindde Doppelblinddesign den höchsten Evidenzgrad, doch sind auch sie nicht frei von Fehlerquellen. Das wäre nicht allzu problematisch, wenn die Fehlerquellen unsystematisch wären. Jedoch verzerren die Fehlerquellen die Ergebnisse systematisch meist so, dass AD besser abschneiden als Placebo. Im Folgenden eine Auflistung einiger Fehlerquellen, mehr dazu siehe Ansari et al. (2016), Gøtzsche (2016), Hengartner (2017) oder Wang et al. (2018).

Ergebnisse der Meta-Analyse von Cipriani et al. (2018), angelehnt an den Online-Anhang S. 150. Die Quadrate entsprechen der Punktschätzung der Effektivität von AD, jeweils im Vergleich zu Placebo, die horizontalen Linien spiegeln die Schätzunsicherheit wieder. Cipriani et al. verwendeten eine Bayesianische Analyse, daher handelt es sich bei den horizontalen Linien in ihren Ergebnissen um sogenannte Vertrauensintervalle („credible intervals“), bei den anderen Meta-Analysen um klassische Konfidenzintervalle. Die Gesamtergebnisse der Meta-Analysen von Jakobsen et al. (2017) und Kirsch et al. (2008) sind dunkelgrau eingezeichnet. Neben den einzelnen AD sind Handelsnamen aus dem deutschen Sprachraum in Klammern angegeben. Das wirksamste aller AD (Amitriptylin) ist ein kaum mehr verwendetes Medikament, das Ergebnis dafür basiert auf älteren und kleinen Studien mit hohem Risiko für Verzerrungseffekte, wie Cipriani et al. anmerkten, und es ist daher mit Vorbehalt zu interpretieren.
Grafik: Martin Plöderl

Aufhebung der Verblindung
Im Vergleich zu Placebo verursachen AD bestimmte Nebenwirkungen, die von Ärzten und Patient en wahrgenommen werden können. Damit ist die Verblindung aufgehoben, weil sich aus den spezifischen Nebenwirkungen schließen lässt, wer das Placebo erhält und wer ein AD. Ärzte, welche per Interview die depressive Symptomatik bestimmen, könnten dazu tendieren, die depressive Symptomatik bei Patienten mit AD besser zu beurteilen als bei jenen mit Placebo. Tatsächlich zeigen Studien, dass nicht-verblindete Ärzte die Wirksamkeit von verschiedenen Medikamenten / Therapien überschätzen (Hrobjartsson et al. 2012, 2013). Nur selten wird in klinischen Studien erfasst oder ausgewertet, ob korrekt erraten wird, wer sich in der AD- oder Placebogruppe befindet. In den wenigen Studien zu affektiven Störungen und Schizophrenie zeigt sich, dass Ärzte dies etwas besser erraten (59 % der Placebogruppe, 70 % der Medikamentengruppe) als Patienten selbst (49 % vs. 58 %). Ein korrektes Erraten in der Medikamentengruppe zu sein, hing deutlich mit einer höheren Einschätzung der Wirksamkeit zusammen (Baethge, Assall, Baldessarini, 2013). Alleine die Fehlerquelle der Aufhebung der Verblindung könnte darum die gesamte gefundene Überlegenheit von AD gegenüber Placebo erklären (Gøtzsche 2016, S. 53). Die geringe Wirksamkeit von AD geht auch dann auf nahezu null, wenn anstelle von Interviews Fragebögen verwendet wurden, welche Patienten selber ausfüllten (siehe Gøtzsche 2016 S. 58).
AD verursachen, wie gesagt, spezifische Nebenwirkungen. Daher wäre das ideale Placebo ein solches, das die Nebenwirkungen des Medikamentes nachahmt, aber sonst keine Wirkung hat (ein sog. „aktives“ Placebo). Für die neueren AD gibt es leider keine Studien mit aktiven Placebos. Für die alten AD, sog. Trizyklika, gibt es jedoch einige Studien mit aktiven Placebos, welche ebenso wie die Trizyklika Mundtrockenheit bewirken. In diesen Studien betrug der Unterschied zwischen AD und aktivem Placebo nur d = 0,17 (Moncrieff, Wessely, Hardy 2004). Eine naheliegende Erklärung ist, dass einige Patienten aufgrund der Nebenwirkung erwarten, ein wirksames Medikament bekommen zu haben und so der Placeboeffekt verstärkt wird, oder dass aufgrund der sichergestellten Verblindung keine Überschätzung der Medikamentenwirkung seitens der Ärzte auftrat.


»Fehlerquellen verzerren die Ergebnisse systematisch meist so, dass Antidepressiva besser abschneiden als Placebo.«


Absetzsymptome in der Placebogruppe
Studien schließen auch Patienten ein, die vor Beginn der Studie AD einnahmen. Einige Tage vor der zufälligen die zum Teil verzögert auftreten (Fava et al. 2018; Fava, Gatti, Belaise, Guidi, Offidani 2015). Deshalb befinden sich in der Placebogruppe vermutlich Personen mit Absetzsymptomen, nicht aber in der AD-Gruppe, weil dort die Absetzsymptome durch die Medikamente wieder verschwinden. Dies führt zu einem künstlich erzeugten negativen Effekt für die Placebogruppe.

Selektierte Patienten
Die meisten Studien schließen schwerer beeinträchtigte Patienten aus, etwa jene mit einem erhöhten Suizidrisiko (Sharma, Guski, Freund, Gøtzsche 2016). Bei suizidalen Patienten wirken AD jedoch weniger gut (Nobile et al. 2018; Pompili et al. 2010). In der berühmten STAR*D Studie wurden repräsentative Patienten untersucht, wie sie eben in der realen klinischen Praxis vorkommen. In der Akutbehandlung, bei der alle Patienten zunächst das gleiche Antidepressivum erhielten, war die Ansprechquote mit 33 % deutlich geringer als in den klinischen Studien (Kirsch, Huedo-Medina, Pigott, Johnson 2018), und die Langzeitergebnisse sind noch ernüchternder (Pigott 2015). Leider gab es keine Placebogruppe, um feststellen zu können, inwiefern auch der Placeboeffekt bei repräsentativen Patienten geringer ausfällt. Die STAR*D Studie ist übrigens ein weiteres bedenkliches Beispiel, wie Studienergebnisse selbst in anerkannten Fachzeitschriften vorenthalten oder verzerrt wiedergegeben werden. So kamen die vorweg im Studienprotokoll geplanten Auswertungen erst nach 14 Jahren ans Licht (Online-Kommentar 2). Schließlich ist noch zu erwähnen, dass in fast allen Studien Patienten ausgeschlossen wurden, die sich in der Placebo-Einleitungsphase verbesserten (Sharma et al. 2016). Würden diese Patienten in der Untersuchung bleiben, dürfte die Symptomreduktion in der Placebogruppe höher ausfallen und sich somit die Differenz zur AD-Gruppe noch weiter reduzieren.

Ansprechquoten anstelle von tatsächlichen Unterschieden
Viele Meta-Analysen verwenden anstelle der Ausprägung der Depressivität am Behandlungsende nur die Ansprechquoten. Das heißt, Patienten werden nach einer gewissen Behandlungsdauer in zwei Gruppen eingeteilt, je nachdem ob sie auf die Behandlung angesprochen haben („Responder“) oder nicht („Nicht-Responder“). Meist ist eine zumindest 50-prozentige Reduktion des Depressionswertes Voraussetzung, um ein Responder zu sein. Wenn beispielsweise bei einer Person 49 % Reduktion im Depressionswert verzeichnet wurde, wird sie als Nicht-Responder kategorisiert, während eine andere Person mit 51 % Reduktion als Responder kategorisiert wird, obwohl beide vergleichbar gut auf das Medikament angesprochen haben (Unterschied beträgt lediglich 2 %). Mit dieser Methode können die Unterschiede in den Ansprechquoten für AD und Placebo folglich groß werden, selbst wenn der absolute Unterschied in der Reduktion des Depressionswertes minimal ist (Kirsch, Moncrieff 2007). Außerdem ist die Gruppenbildung in Reponder / Nicht-Responder willkürlich (warum gerade 50 % Reduktion?), mit einem unnötigen Informationsverlust verbunden, und wird daher von Statistikern sehr kritisch gesehen (Streiner 2002).

Viele Studien werden nicht publiziert und Manipulationsversuche bleiben geheim
Studien, bei denen AD besser abschneiden als Placebo werden viel häufiger publiziert als jene, bei denen kein Unterschied zu finden war (de Vries et al. 2018; Turner, Matthews, Linardatos, Tell, Rosenthal 2008). Auch entsprechen die Ergebnisse zahlreicher publizierter Studien nicht dem, was unabhängige Forschende (bzw. Zulassungsbehörden) aus den Originaldaten berechnen würden. Damit sind die Ergebnisse aus den Meta-Analysen Überschätzungen der tatsächlichen Wirksamkeit. Zwar verwendeten Cipriani et al. auch nicht-publizierte Studien, dennoch ist davon auszugehen, dass einige Pharma-gesponserte Studien mit negativen Ergebnissen nie publik werden. Die Möglichkeiten von Pharmafirmen, Studien zu manipulieren sind weitreichend und vieles bleibt intransparent (Marquardsen, Ogden, Gøtzsche 2018).

Ein Wunschtraum: die solide Gute-Laune-Pille


Foto: Adobe Stock – auryndikson

Häufige Einwände gegen diese Argumente
Nachdem Antidepressiva seit vielen Jahren zur Standardbehandlung gehören, lösen unsere Argumente natürlich eine gewisse Dissonanz aus. Im Online-Anhang gehen wir auf typische Gegenargumente ein. Auf Argumente von Gutachtern dieses Artikels gehen wir im Folgenden ein.

Depressive Patienten sind eine sehr heterogene Gruppe und „echt“ depressive Patienten profitieren womöglich von AD
Bei den in unserem Beitrag diskutierten Behandlungseffekten handelt es sich um Durchschnittswerte. Dies bedeutet konkret, dass manche Patienten deutlich besser von AD profitieren, manche deutlich schlechter. Des Weiteren muss man berücksichtigen, dass es ganz unterschiedliche Ausprägungen und Formen der Depression gibt. Womöglich handelt es sich auch um unterschiedliche, abgrenzbare Störungen, aber hierzu kann die Forschung bisher keine klaren Antworten liefen. Vielleicht gibt es tatsächlich eine ganze Gruppe von Patienten, eventuell die viel diskutierten „echten“, endogen depressiven Patienten, die besonders gut auf AD ansprechen. Es scheint jedoch nicht so, dass es Unterschiede in der Wirksamkeit gibt in Abhängigkeit von spezifischen Depressions-Subtypen wie der melancholischen oder ängstlichen Depression (Arnow et al. 2015). Natürlich braucht es mehr Forschung darüber, welche depressiven Patienten von welcher Behandlung profitieren. Skeptisch stimmen jedoch Überblicksarbeiten zur Vorhersagekraft von psychologischen, sozialen und biologischen Faktoren für den Behandlungserfolg. Sie schließen, dass Empfehlungen für die klinische Praxis aufgrund der unklaren und oft widersprüchlichen Ergebnisse derzeit nicht möglich sind (Perlman et al. 2019; Simon, Perlis 2010; Widge et al. 2019). Vielleicht bleibt das auch so, eben weil depressive Patienten nach den derzeitigen Diagnosesystemen eine sehr heterogene Gruppe bilden.

Wenn die Wirksamkeit von AD nur Placeboeffekte sind, braucht es dann nicht doch Placebopillen, damit der Placeboeffekt hergestellt wird?
Der Placeboeffekt im eigentlichen Sinne ist eine psychobiologische Reaktion auf eine unwirksame Substanz (die Placebopille) und kann nur in experimentellen Studien, wenn alle anderen Einflussfaktoren gleich gehalten werden, exakt untersucht werden (Benedetti 2014). In klinischen Studien besteht die Herausforderung, den eigentlichen Placeboeffekt (bzw. Effekte von Medikamenten) von anderen Effekten zusätzliche nicht berücksichtigten „Behandlungen“ (z. B. ärztliche Gespräche oder Benzodiazepine, die in einigen klinischen Studien als Zusatzmedikation erlaubt sind). Diese Abgrenzung gelang in vielen Studien nicht (Kienle, Kiene 1997). Ein Vergleich der Behandlungsergebnisse von Patienten in Placebogruppen von klinischen Studien mit unbehandelten Personen (z. B. Wartegruppen) zeigt, dass der eigentliche Placeboeffekt in der Depressionsbehandlung vermutlich sehr klein ist (Hengartner 2019). Es stellt sich darum die Frage, ob es überhaupt eine Placebopille braucht, um ähnliche Ergebnisse wie unter AD zu erzielen (Online-Kommentar 3). Einfühlsame Ärzte und regelmäßige Kontrollen könnten unter Umständen ausreichen. Wahrscheinlich verursachen die häufigen ärztlichen Kontakte in klinischen Studien die hohen Ansprechquoten in der Placebo-Gruppe (und auch in der AD-Gruppe) (Posternak, Zimmerman 2007). Zudem sei erwähnt, dass die Qualität der Beziehung zum behandelnden Arzt bzw. der Ärztin mehr Varianz als das Medikament erklärt (McKay, Imel, Wampold 2006).

Der richtige Ansprechpartner: Ein unterschätzter Faktor für die erfolgreiche Behandlung?


Foto: Adobe Stock – Watcharin

Im Vergleich zu anderen Medikamenten sind AD gleich gut oder sogar besser wirksam
Dieses Argument stützt sich in erster Linie auf eine Publikation von Leucht et al.(2012). Der Vergleich hinkt jedoch. In anderen Bereichen der Medizin werden meist „harte“ oder zumindest objektivere Ergebnisse betreffend die Wirksamkeit herangezogen (Herzinfarkte, Todesfälle, Blutdruck etc.), während es bei AD um bloß zwei Punkte auf einer subjektiven Ratingskala von 0 bis 52 Punkten geht. Sobald als Behandlungsergebnis härtere Messgrößen verwendet werden, wie etwa Suizidversuche oder Suizide, schneiden AD nicht besser als Placebo ab (Plöderl 2019). Zudem ist es durchaus so, dass Medikamente in anderen Bereichen mitunter auch nur sehr schwache Ergebnisse erzielen, dies sollte jedoch nicht als Rechtfertigung dienen, dass AD deswegen ausgesprochen nützlich sind.

Schlussfolgerung AD sind Placebo im Durchschnitt klinisch nicht signifikant überlegen und haben zum Teil schwerwiegende Nebenwirkungen (Carvalho, Sharma, Brunoni, Vieta, &Fava 2016; Jakobsen et al. 2017). Dazu kommt, dass die Studienergebnisse zu Gunsten von Antidepressiva verzerrt sind (Hengartner 2017). Die negativen Effekte von AD scheinen daher deren geringen Nutzen nicht aufwiegen zu können.
Gutachter unseres Artikels und die Redaktion wünschten ein Fazit für Ärzte und Psychiater. Wir haben zunächst bewusst auf ein solches verzichtet, denn unserer Erfahrung nach führt das meist nur zu einer Selbstrechtfertigungsstrategie: Die Diskussion wird einfach auf die kritischen Aspekte von Alternativvorschlägen oder auf die Berufsgruppenpolitik verlagert, um von den derzeitigen Problemen mit AD abzulenken. Jedoch fangen auch immer mehr Psychiater an, wesentlich vorsichtiger mit den Medikamenten umzugehen (Healy 2016; Steingard 2019).
Wir schließen nicht aus, dass es Personen gibt, welche von AD deutlich profitieren. Diesbezüglich sollen unsere Argumente nicht so verstanden werden, dass AD auf keinen Fall verschrieben werden sollten. Viele Verschreibungen erscheinen uns jedoch voreilig oder unnötig. Es gibt Alternativen zu AD, welche weniger problematische oder kaum Nebenwirkungen haben wie Psychotherapie oder Bewegung / Sport. Man schätzt, dass nach sechs Monaten rund ein Drittel und nach einem Jahr rund die Hälfte der Patienten auch ohne professionelle Behandlung keine Depression mehr hat (Whiteford et al. 2013). Vielleicht braucht es folglich gar nicht so viel an professioneller Behandlung, aber eine richtige Intervention bzw. den Richtigen: So erzielen paraprofessionelle Personen (z. B. Laien mit einer kurzen Ausbildung) ähnlich hohe Effekte wie ausgebildete Psychotherapeuten oder übliche Behandlungen (inkl. AD) (Boer, Wiersma, Russo, Bosch 2005; Chibanda et al. 2016; Montgomery, Kunik, Wilson, Stanley, Weiss 2010). Passend dazu wird unseres Erachtens noch viel zu wenig darauf geachtet, wer die Behandlung durchführt und viel zu sehr, was gemacht wird (vgl. Schulenstreit in der Psychotherapie, siehe Wampold, Imel 2015). Weiter bräuchte es faire Studien, welche AD nicht automatisch bevorzugen, so wie etwa die üblichen Absetzstudien oder die Vermischungen von AD mit ärztlichen Kontakten, und vor allem bräuchte es eine Befreiung der Wi s s e n - schaft von Interessenk o n f l i k - ten (Gøtzsche 2016, Kap. 16; Hengartner 2017; Whitaker, Cosgrove 2015).
Wie auch immer, angesichts der problematischen Evidenzlage für AD muss die gegenwärtige Praxis der Depressionsbehandlung überdacht werden. Wir hoffen, dass die Entwicklung in der Psychiatrie (und Psychotherapie) mehr einer kritischen Auseinandersetzung mit der aktuellen Evidenz folgt, und weniger wie bisher marktwirtschaftlichen und berufsgruppenpolitischen Motiven (Whitaker, Cosgrove 2015). Wir hoffen darum, dass wir mit dem vorliegenden Artikel imSkeptiker einen kritischen und ehrlichen Diskurs neu beleben können.


»Immer mehr Psychiater beginnen, wesentlich vorsichtiger mit den Medikamenten umzugehen.«


Literatur

Ansari, P.; Ansari, S.; Müller-Oerlinghausen, B. (2016): Unglück auf Rezept: die Antidepressiva-Lüge und ihre Folgen. Klett-Cotta, Stuttgart.
Arnow, B. A.; Blasey, C.; Williams, L. M.; Palmer, D. M.; Rekshan, W.; Schatzberg, A. F.; Rush, A. J. (2015): Depression subtypes in predicting antidepressant response: A report from the iSPOT-D trial. American Journal of Psychiatry, 172, 743–750.
Baethge, C.; Assall, O. P.; Baldessarini, R. J. (2013): Systematic review of blinding assessment in randomized controlled trials in schizophrenia and affective disorders 2000-2010. Psychotherapy and Psychosomatics, 82, 152–160.
Benedetti, F. (2014): Placebo effects. Oxford University Press, USA.
Boer, P. C.; Wiersma, D.; Russo, S.; Bosch, R. J. (2005): Paraprofessionals for anxiety and depressive disorders. Cochrane Database of Systematic Reviews.
Carvalho, A. F.; Sharma, M. S.; Brunoni, A. R.; Vieta, E., Fava, G. A. (2016): The Safety, Tolerability and Risks Associated with the Use of Newer Generation Antidepressant Drugs: A Critical Review of the Literature. Psychotherapy and Psychosomatics, 85, 270–288.
Chibanda, D.; Weiss, H. A.; Verhey, R.; Simms, V.; Munjoma, R.; Rusakaniko, S.; Araya, R. et al. (2016): Effect of a primary care-based psychological intervention on symptoms of common mental disorders in Zimbabwe: A randomized clinical trial. JAMA, 316, 2618.
Cipriani, A.; Furukawa, T. A.; Salanti, G.; Chaimani, A.; Atkinson, L. Z.; Ogawa, Y.; Geddes, J. R. et al. (2018): Comparative efficacy and acceptability of 21 antidepressant drugs for the acute treatment of adults with major depressive disorder: a systematic review and network meta-analysis. Lancet, 391, 1357–1366.
Cohen, J. (1988): Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale, N.J: L. Erlbaum Associates.
de Vries, Y. A.; Roest, A. M.; de Jonge, P.; Cuijpers, P.; Munafò, M. R.; Bastiaansen, J. A. (2018): The cumulative effect of reporting and citation biases on the apparent efficacy of treatments: the case of depression. Psychological Medicine, 48, 2453–2455.
DGPPN. (2015): S3-Leitlinie/Nationale Versorgungsleitlinie Unipolare Depression - Langfassung, 2. Auflage, 5. Version. doi.org/10.6101/AZQ/000364, Zugriff am 24. Mai 2019
Fava, G. A.; Benasi, G., Lucente, M.; Offidani, E., Cosci, F.; Guidi, J. (2018): Withdrawal symptoms after serotonin- noradrenaline reuptake inhibitor discontinuation: Systematic review. Psychotherapy and Psychosomatics, 87, 195–203.
Fava, G. A.; Gatti, A.; Belaise, C.; Guidi, J.; Offidani, E. (2015): Withdrawal symptoms after selective serotonin reuptake inhibitor discontinuation: A systematic review. Psychotherapy and Psychosomatics, 84, 72–81.
Furukawa, T. A.; Cipriani, A.; Atkinson, L. Z.; Leucht, S.; Ogawa, Y.; Takeshima, N.; Salanti, G. et al. (2016): Placebo response rates in antidepressant trials: a systematic review of published and unpublished double-blind randomised controlled studies. The Lancet. Psychiatry, 3, 1059–1066.
Gøtzsche, P. C. (2016): Tödliche Psychopharmaka und organisiertes Leugnen: wie Ärzte und Pharmaindustrie die Gesundheit der Patienten vorsätzlich aufs Spiel setzen (1. Auflage). riva, München.
Healy, D. (2016): Psychiatric drugs explained (6. Aufl.). Elsevier Health Sciences, Edinburgh, New York. Hell, W. (2018): Signifikant! Die Replikationskrise in der Psychologie. Skeptiker, 58–67.
Hengartner, M. P. (2017): Methodological flaws, conflicts of interest, and scientific fallacies: implications for the evaluation of antidepressants’ efficacy and harm. Frontiers in Psychiatry, 8, 275.
Hengartner, M. P. (2018):What is the threshold for a clinical minimally important drug effect? BMJ Evidence- Based Medicine, 23, 225–227.
Hengartner, M. P. (2019): Is there a genuine placebo effect in acute depression treatments? A reassessment of regression to the mean and spontaneous remission. BMJ Evidence-Based Medicine, doi.org/10.1136/bmjebm-2019-111161.
Hengartner, M. P.; Plöderl, M. (2018): Statistically significant antidepressant-placebo differences on subjective symptom-rating scales do not prove that antidepressants work: Effect size and method bias matter! Frontiers in Psychiatry, 9, 517.
Hrobjartsson, A.; Thomsen, A. S. S.; Emanuelsson, F.; Tendal, B.; Hilden, J.; Boutron, I.; Brorson, S. et al. (2012): Observer bias in randomised clinical trials with binary outcomes: systematic review of trials with both blinded and non-blinded outcome assessors. BMJ, 344, e1119–e1119.
Hrobjartsson, A.; Thomsen, A. S. S.; Emanuelsson, F.; Tendal, B.; Hilden, J.; Boutron, I., Brorson, S. et al. (2013): Observer bias in randomized clinical trials with measurement scale outcomes: a systematic review of trials with both blinded and nonblinded assessors. Canadian Medical Association Journal, 185, E201–E211.
Jakobsen, J. C.; Katakam, K. K.; Schou, A.; Hellmuth, S. G.; Stallknecht, S. E.; Leth-Møller, K.; Gluud, C. et al. (2017): Selective serotonin reuptake inhibitors versus placebo in patients with major depressive disorder. A systematic review with meta-analysis and Trial Sequential Analysis. BMC Psychiatry.doi.org/10.1186/s12888-016-1173-2, Zugriff am 24. Mai 2019.
Kienle, G. S.; Kiene, H. (1997): The powerful placebo effect: fact or fiction? Journal of Clinical Epidemiology, 50, 1311–1318.
Kirsch, I.; Deacon, B. J.; Huedo-Medina, T. B.; Scoboria, A.; Moore, T. J.; Johnson, B. T. (2008): Initial severity and antidepressant benefits: A meta-analysis of data submitted to the Food and Drug Administration. PLoS Medicine, 5, e45.
Kirsch, I.; Huedo-Medina, T. B.; Pigott, H. E.; Johnson, B. T. (2018): Do outcomes of clinical trials resemble those “real world” patients? A reanalysis of the STAR* D antidepressant data set. Psychology of Consciousness: Theory, Research, and Practice, 5, 339–345. Kirsch, I.; Moncrieff, J. (2007): Clinical trials and the response rate illusion. Contemporary Clinical Trials, 28, 348–351.
Leucht, S.; Fennema, H.; Engel, R.; Kaspers–Janssen, M.; Lepping, P.; Szegedi, A. (2013): What does the HAMD mean? Journal of Affective Disorders, 148, 243–248. Leucht, S.; Hierl, S.; Kissling, W.; Dold, M.; Davis, J. M. (2012): Putting the efficacy of psychiatric and general medicine medication into perspective: review of meta- analyses. British Journal of Psychiatry, 200, 97–106. Marquardsen, M.; Ogden, M.; Gøtzsche, P. C. (2018): Redactions in protocols for drug trials: what industry sponsors concealed. Journal of the Royal Society of Medicine, 111, 136–141.
McKay, K. M.; Imel, Z. E.; Wampold, B. E. (2006): Psychiatrist effects in the psychopharmacological treatment of depression. Journal of Affective Disorders, 92, 287–290. McLaren, N. (2018): Questioning the integrity of psychiatry. www.madinamerica.com/2018/05/questioning-integrity-psychiatry, Zugriff am 24. Mai 2019. Moncrieff, J.; Kirsch, I. (2015): Empirically derived criteria cast doubt on the clinical significance of antidepressant- placebo differences. Contemporary Clinical Trials, 43, 60–62.
Moncrieff, J.; Wessely, S.; Hardy, R. (2004): Active placebos versus antidepressants for depression. Cochrane Database of Systematic Reviews, 1, CD003012.
Montgomery, E. C.; Kunik, M. E.; Wilson, N.; Stanley, M. A.; Weiss, B. (2010): Can paraprofessionals deliver cognitive-behavioral therapy to treat anxiety and depressive symptoms? Bulletin of the Menninger Clinic, 74, 45–62.
Nobile, B.; Jaussent, I.; Gorwood, P.; Lopez Castroman, J.; Olié, E.; Guillaume, S.; Courtet, P. (2018): Tianeptine is associated with lower risk of suicidal ideation worsening during the first weeks of treatment onset compared with other antidepressants: A naturalistic study. Journal of Psychiatric Research, 96, 167–170.
OECD. (2017). Health at a Glance 2017. doi.org/10.1787/health_glance-2017-en, Zugriff am 24. Mai 2019.
Perlman, K.; Benrimoh, D.; Israel, S.; Rollins, C.; Brown, E.; Tunteng, J.-F.; Berlim, M. T. (2019): A systematic meta-review of predictors of antidepressant treatment outcome in major depressive disorder. Journal of Affective Disorders, 243, 503–515.
Pigott, H. E. (2015): The STAR*D trial: It is time to reexamine the clinical beliefs that guide the treatment of major depression. The Canadian Journal of Psychiatry, 60, 9–13.
Plöderl, M. (2019): Antidepressiva in der Suizidprävention – eine kritische Bestandsaufnahme. Suizidprophylaxe, 46, 53-64.
Plöderl, M.; Hengartner, M. P. (2019): Guidelines for the pharmacological acute treatment of major depression: Conflicts with current evidence as demonstrated with the German S3 Guidelines. osf.io/4kh2a/, Zugriff am 24. Mai 2019.
Pompili, M.: Baldessarini, R. J.; Tondo, L.; Innamorati, M.; Tatarelli, R.; Girardi, P.; De Pisa, E. (2010): Response to intravenous antidepressant treatment by suicidal vs. nonsuicidal depressed patients. Journal of Affective Disorders, 122, 154–158.
Posternak, M. A.; Zimmerman, M. (2007): Therapeutic effect of follow-up assessments on antidepressant and placebo response rates in antidepressant efficacy trials. British Journal of Psychiatry, 190, 287–292.
Sharma, T.; Guski, L. S.; Freund, N.; Gøtzsche, P. C. (2016): Suicidality and aggression during antidepressant treatment: systematic review and meta-analyses based on clinical study reports. BMJ, 352, i65.
Simon, G. E.; Perlis, R. H. (2010): Personalized medicine for depression: can we match patients with treatments? The American Journal of Psychiatry, 167, 1445–1455. Steingard, S. (Hrsg.). (2019): Critical Psychiatry: Controversies and Clinical Implications. Cham: Springer International Publishing.
Streiner, D. L. (2002). Breaking up is hard to do: the heartbreak of dichotomizing continuous data. Canadian Journal of Psychiatry. Revue Canadienne De Psychiatrie, 47, 262–266.
Therrien, A. : Anti-depressants work, major study says. BBC News 22. Februar 2018, www.bbc.co.uk/news/health-43143889, Zugriff am 24. Mai 2019.
Turner, E. H.; Matthews A. M.; Linardatos, E.; Tell, R. A.; Rosenthal, R. (2008): Selective publication of antidepressant trials and its influence on apparent efficacy.
The New England Journal of Medicine, 358, 252–260. Wampold, B. E.; Imel, Z. E. (2015): The great psychotherapy debate: The evidence for what makes psychotherapy work. Routledge, New York.
Wang, S.-M.; Han, C.; Lee, S.-J.; Jun, T.-Y.; Patkar, A. A.; Masand, P. S.; Pae, C.-U. (2018): Efficacy of antidepressants: bias in randomized clinical trials and related issues. Expert Review of Clinical Pharmacology, 11, 15–25.
Whitaker, R.; Cosgrove, L. (2015): Psychiatry under the influence: Institutional corruption, social injury, and prescriptions for reform. Palgrave Macmillian, New York.
Whiteford, H. A.; Harris, M. G.; McKeon, G.; Baxter, A.; Pennell, C.; Barendregt, J. J.; Wang, J. (2013): Estimating remission from untreated major depression: a systematic review and meta-analysis. Psychological Medicine, 43, 1569–1585.
Widge, A. S.; Bilge, M. T.; Montana, R.; Chang, W.; Rodriguez, C. I.; Deckersbach, T.; Nemeroff, C. B. et al. (2019): Electroencephalographic Biomarkers for Treatment Response Prediction in Major Depressive Illness: A Meta-Analysis. American Journal of Psychiatry, 176, 44–56.

PD Dr. Michael P. Hengartner
ist promovierter Psychologe mit Habilitation in der Medizin. Aktuell ist er Dozent an der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften im Fachbereich Klinische Psychologie und Gesundheitspsychologie. Zuvor forschte er mehrere Jahre lang an der Psychiatrischen Universitätsklinik in Zürich. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen Psychiatrische Epidemiologie, Psychopathologie, Psychosomatik und Sozialpsychiatrie. Er ist zudem Experte für Evidenz-basierte Medizin und Forschungsmethodik.

PD Dr. Martin Plöderl
ist klinischer Psychologe und Psychotherapeut und seit 2004 im Fach klinische Psychologie habilitiert. Sein Forschungsschwerpunkt liegt in der Suizidprävention. Er arbeitet als klinischer Psychologe an der Christian Doppler Klinik, Paracelsus Privatmedizinische Universität Salzburg, der vorliegende Artikel steht jedoch in keinerlei Zusammenhang mit dieser Anstellung.

Weiterführende Informationen im Online-Anhang:
tinyurl.com/yy7ppezf