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Burgstahler und Nieß kritisieren, dass die von uns zitierten Studien zur Prävalenz der chronischen koronaren Herzkrankheit (KHK) in der hausärztlichen Versorgung methodische Mängel aufweisen. Sie vermuten, dass die tatsächliche Prävalenz deutlich höher als die von uns zitierten 8–11 % sei. Wir möchten dem entgegenhalten, dass die zitierten Studien die beste verfügbare Evidenz darstellen. In beiden Studien wurde ein Delayed-Type-Reference Standard in Verbindung mit einem unabhängigen Expertenpanel zur Festlegung der Diagnose genutzt. Definierte Merkmale gewährleisteten Validität, Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Diagnose (stringentes und standardisiertes Nachbeobachten aller Probanden über 6 Monate, Beurteilung durch unabhängiges Expertenpanel et cetera). Diese Form der Methodik kann als adäquat gelten, wenn zum Beispiel aus ethischen Gründen nicht alle Patienten invasiv diagnostiziert werden können (1, 2).

Sie kritisieren ferner, dass weitere Parameter, die im Rahmen einer Ergometrie erhoben werden können (unter anderem Leistungsfähigkeit, Blutdruckverhalten, Laktat), nicht erwähnt wurden. Wir möchten dem entgegenhalten, dass der mögliche prognostische Nutzen des Belastungs-Elektrokardiogramms (EKG) inklusive möglicher Laktatdiagnostik unbestritten ist, er war nur nicht Thema unseres Beitrages (3). Hier ging es um den Einsatz des Belastungs-EKGs in der Diagnostik der stenosierenden KHK anhand einer pathologischen ST-Streckensenkung. Wir beziehen uns zudem auf die reine Ergometrie, wie sie in der hausärztlichen und fachärztlichen Versorgung durchgeführt wird. In speziellen Patientenkollektiven und mit erweiterten Möglichkeiten ist die Ergometrie zweifelsohne ein Verfahren mit höherer Aussagekraft.

Wollmann problematisiert den Marburger Herz-Score (MHS), der in einigen Punkten von den Inhalten der Tabelle 2 („Vortestwahrscheinlichkeit ...“) abweiche. Hierzu möchten wir anmerken, dass der MHS der Einschätzung der klinischen Wahrscheinlichkeit einer KHK auf der hausärztlichen Versorgungsebene dient, Tabelle 2 jedoch Kriterien zur Einschätzung der Vortestwahrscheinlichkeit auf der kardiologischen Versorgungsebene darstellt. Es handelt sich hierbei um verschiedene Patientenpopulationen. Expertenmeinungen (4) und empirische Befunde (5) weisen darauf hin, dass die Aussagekraft diagnostischer Tests über verschiedene Versorgungsbereiche variieren kann.

Ferner kritisiert er unsere weiche Formulierung: „Bei der Interpretation (von Vortestwahrscheinlichkeiten) ist es wichtig, das klinische Gesamtbild zu berücksichtigen“. Wir geben zu bedenken, dass die Berücksichtigung des klinischen Gesamtbildes bei der Interpretation jedes diagnostischen Tests angezeigt ist. Und im Falle von klinischen Entscheidungsregeln (wie dem MHS) ist die Gefahr gewisser Automatismen noch höher als bei anderen diagnostischen Tests.

Zu seinem Hinweis, dass man vielerorts schneller einen Herzkathetertermin bekomme als eine Ergometrie, möchten wir daran erinnern, dass wir auch auf nichtinvasive Verfahren (unter anderem Myokard-SPECT [SPECT, Single-Photon-Emissions-Computertomographie], Stress-Echokardiographie) eingehen (3). Beide Verfahren gehören zum Leistungskatalog der Gesetzlichen Kran­ken­ver­siche­rung (GKV) und sind flächendeckend in Deutschland verfügbar, sodass unser diagnostischer Algorithmus innerhalb akzeptabler Wartezeiten umsetzbar ist.

DOI: 10.3238/arztebl.2018.0131c

Prof. Dr. med. Christian Albus
Klinik und Poliklinik für Psychosomatik und Psychotherapie,
Universitätsklinikum Köln
Christian.albus@uk-koeln.de

Prof. Dr. med. Jörg Barkhausen
Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin,
Universitätsklinikum Schleswig-Holstein – Campus Lübeck

Prof. Dr. med. Eckart Fleck
Innere Medizin/Kardiologie,
Deutsche Gesellschaft für Kardiologie,
Hauptstadtbüro DGK, Berlin

Dr. rer. medic. Jörg Haasenritter, M. Sc. N., Dipl. Pflegewirt (FH)
Philipps-Universität Marburg, Abteilung für Allgemeinmedizin,
Präventive und Rehabilitative Medizin, Marburg

Prof. Dr. med. Oliver Lindner
Institut für Radiologie, Nuklearmedizin und molekulare Bildgebung,
Herz- und Diabeteszentrum NRW, Bad Oeynhausen

Prof. Dr. med. Sigmund Silber
Kardiologische Praxis, München

Interessenkonflikt
Prof. Lindner erhielt Honorare für Vorträge von der GE Healthcare,
Casionpharm und Mediso.

Prof. Albus wird honoriert für eine Autorenschaft, bei der Bezug zum Thema besteht vom Elsevier-Verlag, Deutschem Ärzteverlag und dem Schattauer-Verlag. Er erhielt Honorare für die Vorbereitung von wissenschaftlichen Tagungen von Daiichi-Sankyo, WebMD Germany, KelCON GmbH, PCO Tyrol Kongress und MSD.

Prof. Barkhausen wurde für Vortragstätigkeiten honoriert von Bayer und Philips.

Prof. Silber, Prof. Fleck und Dr. Haasenritter erklären, dass kein Interessenkonflikt besteht

1.
Knottnerus JA, Muris JW: Assessment of the accuracy of diagnostic tests: the cross-sectional study. In: Knottnerus JA, Buntinx F (eds.): The evidence base of clinical diagnosis: theory and methods of diagnostic research. Oxford and Hoboken NJ: Wiley-Blackwell Pub/BMJ Books 2009: 42–63.
2.
Reitsma JB, Rutjes AWS, Khan KS, Coomarasamy A, Bossuyt PM: A review of solutions for diagnostic accuracy studies with an imperfect or missing reference standard. J Clin Epidemiol 2009; 62: 797–806 CrossRef MEDLINE
3.
Albus C, Barkhausen J, Fleck E, Haasenritter J, Lindner O, Silber S on behalf of the German National Disease Management Guideline “Chronic CHD” development group: Clinical practice guideline: The diagnosis of chronic coronary heart disease. Dtsch Arztebl Int 2017; 114: 712–9 VOLLTEXT
4.
Leeflang MM, Bossuyt PM, Irwig L: Diagnostic test accuracy may vary with prevalence. Implications for evidence-based diagnosis. J Clin Epidemiol 2009; 62: 5–12 CrossRef MEDLINE
5.
Schneider A, Ay M, Faderl B, Linde K, Wagenpfeil S: Diagnostic accuracy of clinical symptoms in obstructive airway diseases varied within different health care sectors. J Clin Epidemiol 2012; 65: 846–54 CrossRef MEDLINE
1. Knottnerus JA, Muris JW: Assessment of the accuracy of diagnostic tests: the cross-sectional study. In: Knottnerus JA, Buntinx F (eds.): The evidence base of clinical diagnosis: theory and methods of diagnostic research. Oxford and Hoboken NJ: Wiley-Blackwell Pub/BMJ Books 2009: 42–63.
2.Reitsma JB, Rutjes AWS, Khan KS, Coomarasamy A, Bossuyt PM: A review of solutions for diagnostic accuracy studies with an imperfect or missing reference standard. J Clin Epidemiol 2009; 62: 797–806 CrossRef MEDLINE
3.Albus C, Barkhausen J, Fleck E, Haasenritter J, Lindner O, Silber S on behalf of the German National Disease Management Guideline “Chronic CHD” development group: Clinical practice guideline: The diagnosis of chronic coronary heart disease. Dtsch Arztebl Int 2017; 114: 712–9 VOLLTEXT
4. Leeflang MM, Bossuyt PM, Irwig L: Diagnostic test accuracy may vary with prevalence. Implications for evidence-based diagnosis. J Clin Epidemiol 2009; 62: 5–12 CrossRef MEDLINE
5.Schneider A, Ay M, Faderl B, Linde K, Wagenpfeil S: Diagnostic accuracy of clinical symptoms in obstructive airway diseases varied within different health care sectors. J Clin Epidemiol 2012; 65: 846–54 CrossRef MEDLINE

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