Minimaler klinisch bedeutsamer Unterschied (MCID)

In den meisten wissenschaftlichen Studien wird nach statistisch relevanten Ergebnissen Ausschau gehalten, d.h. es wird überprüft, wie wahrscheinlich das Ergebnis einer Messung nur durch Zufall entstanden ist, oder ob tatsächlich ein Effekt besteht. Und zeigt sich ein statistisch signifikantes Ergebnis, dann besteht Grund zur Annahme, dass das Ergebnis der Analyse einer ausgewählten Stichprobe auch für die Grundgesamtheit¹Die Grundgesamtheit bezeichnet in der Statistik diejenige Menge aller Objekte, über die eine Aussage getroffen werden soll. gilt.

Dass etwas statistisch signifikant ist, bedeutet aber nicht, dass es auch (für den*die Betreffende*n, für den*die Behandelnde*n) bedeutsam sein muss. Um die Relevanz für Patient*innen bzw. für die Behandlung zu erfassen, wurden in der Forschung deshalb entsprechende Kennzahlen entwickelt. Neben der Number Needed to Treat (NNT)²Siehe /number-neaded-to-treat-nnt wird der MCID, der minimale klinisch bedeutsame Unterschied, als neuer Standard zur Bestimmung der Wirksamkeit einer bestimmten Behandlung (oder eines Medikaments) beschrieben. Der minimale klinisch bedeutsame Unterschied stellt die kleinste Verbesserung dar, die von Patient*innen und Behandler*innen als sinnvoll erachtet wird, d.h. welche Änderung muss ein erhobener Wert mindestens erfahren, um von einer klinisch bedeutsamen (relevanten) Veränderung zu sprechen.³McGlothlin AE, Lewis RJ: Minimal clinically important difference – defining what really matters to patients. JAMA 2014; 312(13): 1342-3. doi: 10.1001/jama.2014.13128: „The minimal important difference (MID) or minimal clinically important difference (MCID) is the smallest change in a treatment outcome that an individual patient would identify as important and which would indicate a change in the patient’s management.“

Für den*die Patient*in bedeutet der MCID-Wert damit einen spürbaren Schwellenwert, der für jeden einzelnen Parameter separat festgelegt werden muss.⁴Bestimmt wird der MCID-Wert auf drei mögliche Arten: 1. durch die Konsens-Methode (Delphi-Methode), in der sich ein Experten-Panel auf einen Wert einigt, 2. durch die Anker-Methode, in der der numerische Outcome-Wert mit für Patient*innen verständliche subjektive Attribute verknüpft werden, wie z.B. „Ich fühle mich nach der Therapie sehr viel besser / ein bisschen besser / unverändert / schlechter“, und 3. durch die verteilungsbasierte Methode, die unabhängig von Expert*innen und Patient*innen mathematisch bestimmt wird und auf statistischen Maßen für die Streuung der Daten, wie der Standardabweichung, des Standardmessfehlers und der Effektgröße basiert.

Anmerkungen/Fußnoten

• 1
  Die Grundgesamtheit bezeichnet in der Statistik diejenige Menge aller Objekte, über die eine Aussage getroffen werden soll.
• 2
  Siehe /number-neaded-to-treat-nnt
• 3
  McGlothlin AE, Lewis RJ: Minimal clinically important difference – defining what really matters to patients. JAMA 2014; 312(13): 1342-3. doi: 10.1001/jama.2014.13128: „The minimal important difference (MID) or minimal clinically important difference (MCID) is the smallest change in a treatment outcome that an individual patient would identify as important and which would indicate a change in the patient’s management.“
• 4
  Bestimmt wird der MCID-Wert auf drei mögliche Arten: 1. durch die Konsens-Methode (Delphi-Methode), in der sich ein Experten-Panel auf einen Wert einigt, 2. durch die Anker-Methode, in der der numerische Outcome-Wert mit für Patient*innen verständliche subjektive Attribute verknüpft werden, wie z.B. „Ich fühle mich nach der Therapie sehr viel besser / ein bisschen besser / unverändert / schlechter“, und 3. durch die verteilungsbasierte Methode, die unabhängig von Expert*innen und Patient*innen mathematisch bestimmt wird und auf statistischen Maßen für die Streuung der Daten, wie der Standardabweichung, des Standardmessfehlers und der Effektgröße basiert.