De resultaten van observationele studies zijn soms zeer verschillend van die van gerandomiseerde en gecontroleerde interventiestudies.
Het meest bekende en actuele voorbeeld is dat van de voor- en nadelen van hormonale substitutietherapie: wat de preventie van myocardinfarct betreft een voordelig effect in observationele studies en een nadelig effect in recente RCT’s. Het belang van antioxyderende vitamines in de cardiovasculaire preventie is een ander voorbeeld: een voordelig effect in de observationele studies en een nadelig effect in de RCT’s. Dit kan op verschillende manieren worden geïnterpreteerd. Immers, in observationele studies spelen talrijke vormen van bias een rol. In geval van hormonale substitutie zijn vooral sociaal-economische bias en informatiebias verantwoordelijk voor de verschillen in de resultaten 1 . Het ontbreken van blindering in observationele studies is eveneens van belang. Afwezigheid van blindering kan in klinische studies het effect van een interventie overschatten tot ongeveer 41% 2,3 .In het geval van de antioxydantia kunnen de geconstateerde verschillen waarschijnlijk ook verklaard worden door sociaal-economische bias: sociaal-economische factoren beïnvloeden al in het begin de consumptie van verschillende vitamines 4 .

Observationele studies, die proberen om causale verbanden te leggen, zijn nog meer discutabel.
Een recent gepubliceerde case-control studie toont een verband tussen het gebruik van antibiotica en de toegenomen incidentie van fatale borstkanker. De auteurs merken daarbij wel op dat ‘verband’ niet meteen wil zeggen ‘causaal verband’ 5 .Deze observatie roept meer vragen op dan ze antwoorden oplevert 6 : is het effect gebonden aan het gebruik van antibiotica of aan de onderliggende infecties; is er een effect op andere kankers? Besluiten dat men om deze reden langdurig en herhaaldelijk gebruik van antibiotica moet vermijden, lijkt voorbarig. Het is mogelijk dat ook in deze studie sociaal-economische bias meespeelt. In de subpopulatie met borstkanker is de scholingsgraad namelijk gemiddeld hoger. Mogelijk gebruikten de minder geschoolde vrouwen meer antibiotica en werden zij minder frequent gescreend voor borstkanker. Dit is echter niet gerapporteerd. Slechts zelden houdt men, in observationele zowel als in experimentele studies, rekening met sociaal-economische bias.

Moet men observationele studies daarom verwerpen?
Het is eerder belangrijk om de beperkingen ervan te kennen en de kwaliteit te verbeteren. Concato en Horwitz menen dat we het idee moet laten varen dat patiëntfactoren of de beoordelingen en de beslissingen van artsen te complex zijn om gemeten te worden 7 .Volgens hen zijn observationele studies nuttig indien zij juistheid, precisie en reproduceerbaarheid respecteren. Vandenbroucke stelt voor om aan observationele studies op drie domeinen beperkingen op te leggen: op het niveau van de onderwerpen, de studieopzet en de analyse van de resultaten 8 . Bijvoorbeeld, observationeel onderzoek is geschikt voor de observatie van ongewenste effecten van medicamenten, maar op enkele uitzonderingen na ongeschikt voor de evaluatie van klinische werkzaamheid. In de studies over hormonale substitutie lopen de resultaten uiteen (observationele studies versus RCT’s) voor de uitkomst myocardinfarct, omdat hormonale substitutie niet werd voorgeschreven bij vrouwen met belangrijke risicofactoren zoals arteriële hypertensie, hypercholesterolemie en diabetes. Voor Vandenbroucke vertegenwoordigen de (variabele) risicofactoren die conceptueel minder afgelijnd of minder goed meetbaar zijn, meer risico op verwarring (zoals bijvoorbeeld rookgedrag of diabetes). Daarnaast leveren observationele studies een belangrijke bijdrage, complementair aan RCT’s, in het aantonen van zeldzamere ongewenste effecten. Door in alle studies sociaal-economische factoren beter te registreren en te evalueren en door striktere criteria te hanteren in observationele studies, kunnen we bijdragen tot het geven van meer adequate antwoorden voor de dagelijkse praktijk 9 .

P. Chevalier

Literatuur

1. Col NF, Pauker SG. The discrepancy between observational studies and randomised trials of menopausal hormone therapy: did expectations shape experience? Ann Intern Med 2003; 139:923-9.
2. Col NF, Pauker SG. The discrepancy between observational studies and randomized trials of menopausal hormone therapy. [Letter] Ann Intern Med 2004;140:765-6.
3. Schulz KF, Chalmers I, Hayes RJ, Altman DG. Empirical evidence of bias. Dimensions of methodological quality associated with estimates of treatment effects in controlled trials. JAMA 1995;273:408-12.
4. Lawlor DA, Davey Smith G, Kundu D, et al. Those confounded vitamins: what can we learn from the differences between observational versus randomised trial evidence? Lancet 2004;363:1724-7.
5. Velicer CM, Heckbert SR, Lampe JW, et al. Antibiotic use in relation to the risk of breast cancer. JAMA 2004; 291:827-35.
6. Ness RB, Cauley JA. Antibiotics and breast cancer - What's the meaning of this? JAMA 2004;291:880-1.
7. Concato J, Horwitz RI. Beyond randomised versus observational studies. Lancet 2004;363:1660-1.
8. Vandenbroucke JP. When are observational studies as credible as randomised trials? Lancet 2004;363:1728-31.
9. Boissel JP. L'évaluation thérapeutique et le niveau de preuve. Rev Prat 2004;54:199-206.