Köln, 28.10.2026 (lifePR) – Das IQWiG hat mit Unterstützung klinischer Expertise untersucht, wie sich die Zahl der zu erhebenden Confounder-Variablen verringern lässt, ohne die Verwendbarkeit einer nicht randomisierten Studie zu gefährden.

"Mit dem Arbeitspapier wird einmal mehr deutlich, wie komplex und gleichzeitig anfällig für Verzerrungen nicht randomisierte Studien sind – u. a. wegen der Gefahr des Confoundings. Dieses Problem lässt sich nur durch die Randomisierung wirklich lösen: Dann ist keine Confounder-Identifikation oder Confounder-Kontrolle erforderlich." – Volker Vervölgyi, Bereichsleiter Onkologie im Ressort Arzneimittelbewertung 10/2026

Für den Vergleich von Therapieoptionen, z. B. zwei Medikamenten, kommen auch nicht randomisierte Studiendesigns infrage. Dann verteilen sich Störgrößen, also Confounder wie das Alter oder die Schwere der Erkrankung, allerdings nicht zufällig auf Interventions- und Kontrollgruppe. Das führt zu verzerrten Studienergebnissen. Statistische Methoden können solche Verzerrungen verringern. Das gilt aber nur, wenn die Confounder schon zu Studienbeginn bekannt sind und sorgfältig erfasst werden – was aufwendig ist. Bereits im Juni 2025 veröffentlichte das IQWiG konkrete Empfehlungen zur systematischen Identifikation von Confoundern. Das Institut zeigte auch auf, wie sich der Aufwand verringern lässt. Dennoch blieb das Verfahren ressourcenintensiv.

In einem neuen Arbeitspapier geht das IQWiG nun vor allem der Frage nach, ob sich die Zahl der zu erhebenden Confounder-Variablen verringern lässt, ohne die Ergebnissicherheit der nicht randomisierten Studie zu stark zu mindern.

Doch auf welche Confounder-Erhebungen kann man bei einer Fragestellung verzichten? Welche Daten beeinflussen also die Therapieentscheidung bzw. die Ergebnisse einer Studie nur gering und müssen daher nicht erfasst werden? Diesen Fragen ging das IQWiG zusammen mit klinischen und methodischen Expertinnen und Experten nach. Am Beispiel der RRMS (Relapsing-remitting multiple Sclerosis; schubförmig remittierende multiple Sklerose) diskutierten die Teilnehmenden in einem ganztägigen Workshop intensiv mit Behandlerinnen und Behandlern der RRMS, wie die einzelnen Confounder miteinander zusammenhängen. Ziel war es herauszufinden, welche Confounder in der Auswertung der Ergebnisse einer nicht randomisierten Studie unverzichtbar sind. Anschließend bewerteten weitere Klinikerinnen und Kliniker in einer Umfrage die Bedeutung der identifizierten Confounder. Das Votum der praktizierenden Ärztinnen und Ärzte fiel in diesem Beispiel eindeutig aus: Ohne das Risiko eines nicht abschätzbaren Verlusts an Ergebnissicherheit einzugehen, kann – zumindest bei der RRMS – nur auf die Erhebung weniger Confounder verzichtet werden.

„In diesem Beispiel deckt sich die klinische Sicht mit der methodischen Sicht“, sagte Volker Vervölgyi, Bereichsleiter Onkologie im IQWiG-Ressort Arzneimittelbewertung: „Während der Erarbeitung des Arbeitspapiers wurde zudem einmal mehr deutlich, wie komplex und gleichzeitig anfällig für Verzerrungen nicht randomisierte Studien sind – unter anderem wegen der Gefahr des Confoundings. Dieses Problem lässt sich nur durch eine Maßnahme wirklich lösen: die Randomisierung.“ Für eine randomisierte vergleichende Studie (RCT) sei keine Confounder-Identifikation oder Confounder-Kontrolle erforderlich: „Registerbasierte RCTs kombinieren die Vorteile der Randomisierung mit der Nutzung versorgungsnaher Daten in bestehender Infrastruktur.“