Metaanalysen zur Homöopathie kommen zu ganz unterschiedlichen Ergebnissen, je nachdem, wie die eingeschlossenen Studien selektioniert werden. Eine Übersichtsarbeit in der Zeitschrift „Forschende Komplementärmedizin“ von Prof. R. G. Hahn verhilft hier zu mehr Klarheit [Hahn 2013].

Der Autor ist ausgewiesener Forscher und Professor für Anästhesie und Intensivmedizin an der Universität von Linköping und Verfasser einiger hunderter wissenschaftlicher Arbeiten im Bereich der Anästhesie und Intensivmedizin, außerdem ausgezeichnet durch mehrere Forschungspreise. Und – er hatte bis zu dieser Publikation rein gar nichts mit Homöopathie zu tun.

Offensichtlich motiviert durch eine Auseinandersetzung um die wissenschaftlicher Beurteilung um Homöopathie im Internet, hat Hahn hat die bisherigen Metaanalysen zur Homöopathie kritisch geprüft und kommt dabei zu interessanten Ergebnissen: Zur Schlussfolgerung, dass Homöopathie klinisch nicht wirksam sei, kann man nur kommen, wenn man 90 % aller klinischen Studien zur Homöopathie ignoriert und nicht auswertet!

Insoweit sei, so Hahn, die Metaanalyse von Linde und Kollegen [Linde 1997] noch immer die beste aller Metaanalysen zur Homöopathie. Sie zeigt insgesamt eine Odds Ratio von 2,45 zu Gunsten der Homöopathie.

Spätere Metaanalysen kommen deshalb zu negativen Schlussfolgerungen, weil sie in sehr großem Umfang Studiendaten ausschließen. Dabei werden die Gründe für den Ausschluss großer Mengen an Daten meist nicht ausreichend begründet. In der Analyse von Shang und Kollegen [Shang 2005] wurde zum Beispiel das Gesamtergebnis für die eingeschlossenen 110 Studien zur Homöopathie gar nicht berichtet, das Ergebnis beruht schlussendlich nur auf der Analyse von 8 Homöopathie-Studien, deren Identität und Auswahl in der Originalpublikation nicht einmal genannt werden. Außerdem eigne sich die hier angewandte Methode des „Funnel-Plots“ gar nicht für die Analyse heterogener Datensätze, so Prof. Hahn: „Applying funnel plots to a heterogeneous mix of remedies and diseases is another example of playing around with data“.

Häufige Falschaussagen zur Homöopathie-Forschung sind laut Hahn:

1. „Homöopathie ist unzureichend erforscht.“ – Falsch, denn die Anzahl der RCTs zur Homöopathie ist sehr groß, sogar höher als zu vielen Therapien in der konventionellen Medizin.
2. „Es gibt keine einzige positive Homöopathie-Studie“ – Falsch, denn der größte Anteil aller Homöopathie-Studien zeigt signifikant positive Effekte.
3. „Die Qualität der Homöopathie-Studien ist gering“ – Falsch, denn dies wurde in zwei Arbeiten gut untersucht und widerlegt.
4. „Die Metaanalysen/Reviews von Ernst und Shang zeigen zweifelsfrei, dass Homöopathie Betrug und Humbug ist“ – falsch, denn nur eine starke Selektion der Daten kann zu dieser Aussage führen, die Gesamtdatenlage zeigt statistisch eine Wirksamkeit.

Prof. Hahn fordert, dass Evidenz immer auf Basis der Datenlage objektiv evaluiert werden muss, bevor klinische Empfehlungen ausgesprochen werden. Im Fall der Homöopathie sieht er dieses Prinzip verletzt, er erkennt eine Evidenz-Verzerrung auf der Basis ideologischer Motive, dies erläutert er z.B. am Beispiel des Reviews von Ernst [Ernst 2002].

Aus Sicht von Prof. Hahn könnte die Homöopathieforschung in Zukunft sinnvoll durchgeführt werden, indem Metaanalysen zu klar fokussierten klinischen Fragestellungen durchgeführt und Homöopathie in klinischen Studien nicht nur mit Placebo, sondern auch mit konventionellen Therapien verglichen werden.

Die Evaluationsmethoden der Evidenzbasierten Medizin sollten natürlich auch auf Komplementärmedizin und Homöopathie angewendet werden. Allerdings sollte dieser Prozess fair sein und den allgemeingültigen Regeln der wissenschaftlichen Praxis folgen. Dieses Prinzip sieht Prof. Hahn am Beispiel der Homöopathie Metaanalysen verletzt. Besondere Bedeutung erhält diese Einschätzung dadurch, dass der Autor Professor für Anästhesie und Intensivmedizin und kein Homöopath ist und sich in mehreren hunderten wissenschaftlichen Publikationen (unter anderem Reviews) bisher nicht mit der Homöopathie beschäftigt hat.

Der kritische Punkt der Metaanalysen zur Homöopathie ist, welche Studien zur Analyse eingeschlossen werden und wie diese ausgewählt werden.
Andere Schlüsse ziehen daraus übrigens die Protagonisten der „Skeptikerbewegung“: Weil sich die Homöopathie nämlich zunehmend auf klinische Evidenz beriefe, dürfe man einfach keine Homöopathieforschung mehr erlauben. Hier wird nun versucht, das Konstrukt der „Scientabilität“ einzuführen: Wenn die klinische Forschung eine Wirksamkeit der Homöopathie zeige, dürfe man eben einfach keine Homöopathiestudien mehr durchführen, denn die Homöopathie sei grundsätzlich nicht plausibel. Somit müsse die Homöopathie a priori von der Evidenzbasierten Medizin und wissenschaftlichen Forschung ausgeschlossen werden. Dies ist ein aktuelles und trauriges Beispiel dafür, wie Ideologie der wissenschaftlichen Erkenntnis vorgeschaltet wird.

Wirklich gute wissenschaftliche Praxis wäre es dagegen, plausible Hypothesen für die beobachteten Phänomene zu entwickeln und Theorie auf der Basis von Daten aus wissenschaftlichen Beobachtungen zu entwickeln.

Literatur

Ernst E: A systematic review of systematic reviews of homeopathy. Br J Clin Pharmacol 2002; 54: 577-582) https://bpspubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1046/j.1365-2125.2002.01699.x

Hahn RG: Homeopathy: meta-analysis of pooled clinical data. Forsch Komplementmed 2013;20(5):376-381 https://www.karger.com/Article/Pdf/355916

Linde et al: Are the clinical effects of homoeopathy placebo effects? A meta-analysis of placebo-controlled trials. Lancet 1997; 350: 834-843 https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(97)02293-9/fulltext

Shang et al: Are the clinical effects of homoeopathy placebo effects? Comparative study of placebo-controlled trials of homoeopathy and allopathy. Lancet 2005; 366: 726-732 https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(05)67177-2/fulltext