Kardio vor dem Alltag: welche Messwerte wirklich bedeuten etwas

Auf dem Laborzettel stehen bei den meisten von uns zwei Zahlen, die für Streit sorgen: das eine Cholesterin, das andere der Blutzuckerwert. Beide kommen mit einem Adjektiv daher. Eines ist gut, eines ist schlecht, eines ist “im Zielbereich”, eines ist “zu hoch”. Diese Adjektive sind der Grund, warum ein Blutbild mehr Schuldgefühle auslöst als ein Training.

Die Frage, die sich wirklich stellen lässt, ist eine andere. Nicht: überschreitet mein Wert eine Grenze? Sondern: Woher kommt die Grenze überhaupt, und was haben die Versuche tatsächlich gemessen?

Die kurze Antwort vorweg: kein Versuch, auf den sich die gängigen Grenzwerte stützen, hat eine Grenze gemessen. Die Versuche haben eine Senkung gemessen.

Die Grenze steht in keiner Studie

Der größte Versuch dieser Frage ist eine Auswertung auf Ebene einzelner Teilnehmender über sechsundzwanzig randomisierte Versuche, die zusammen einhundertsiebzigtausend Menschen und eine mittlere Beobachtungszeit von rund fünf Jahren umfassen. Die Gruppe, die sie ausgewertet hat, tat etwas anderes als die üblichen Leitlinien: Sie teilte die Versuche danach, ob die Statin-Dosis höher oder niedriger war, und rechnete dann aus, wie viel Risiko pro Senkung des LDL-Cholesterins um einen Millimol pro Liter zurückging.

Das Ergebnis: kein einzelner Zielwert, sondern eine Abhängigkeit. Pro Millimol pro Liter Senkung sank das Risiko der großen vaskulären Ereignisse auf ein Rate Ratio von 0,78 (Konfidenzintervall 0,76 bis 0,80) - und zwar in allen untersuchten Arten von Menschen, auch bei denen, die auf der niedrigeren Dosis bereits unter zwei Millimol pro Liter lagen.

Und im Discussionsteil steht der Satz, der die ganze Grenzlogik aushebelt, wörtlich im Sinne des Wörtlichen: Es gab keinen Hinweis auf irgendeinen Schwellenwert im untersuchten Cholesterinbereich. Nicht “der Schwellenwert liegt bei”, sondern: Es gibt keinen.

Trotzdem stehen in jeder Richtlinie Grenzen. Die aktuelle amerikanische Leitlinie von 2019 ist dafür das beste Beispiel: Sie teilt Menschen in Kategorien ein und hängt daran die Empfehlung, ob Statin verordnet wird. Das ist eine Entscheidungshilfe, keine Messung. Der unterschied ist wichtig, weil die Zahl in der Spalte “gut” nicht aus einem Versuch kommt, sondern aus der Übersetzung eines Versuchsergebnisses in ein Raster, das man für die Vergütung braucht.

Was der Versuch wirklich gemessen hat

Der erste große Versuch, der dieser Übersetzung zugrunde liegt, ist 1995 in Schottland gelaufen. Doppelblind, Placebokontrolle, Pravastatin am Abend gegen nichts. Die Teilnehmer: sechstausendfünfhundertfünfzig Männer zwischen 45 und 64 Jahren, mit einem mittleren Plasma-Cholesterin von 272 plus minus 23 Milligramm pro Deziliter. Das ist deutlich erhöht. Wichtig für das Verständnis: Keiner von ihnen hatte einen Herzinfarkt in der Vorgeschichte. Das war die Bedingung, unter der man prüfen wollte, ob man das Risiko eines Infarkts senken kann, bevor er passiert.

Nach 4,9 Jahren standen in der Placebogruppe 248 eindeutige koronare Ereignisse, in der Pravastatingruppe 174. Eine relative Risikoreduktion von 31 Prozent, Konfidenzintervall 17 bis 43 Prozent, p kleiner als 0,001.

Drei Dinge an diesem Versuch sind für den Umgang mit einer Grenzzahl entscheidend. Erstens: Verglichen wurde eine feste Dosis gegen Placebo. Niemand wurde einem Zielwert zugeordnet. Zweitens: Der Endpunkt war ein Ereignis über Jahre, nicht eine Laborzahl. Drittens: Alle Teilnehmer waren Männer mittleren Alters mit deutlich erhöhtem Cholesterin. Wer diese Erprobung auf eine 32-Jährige Läuferin überträgt, überträgt eine Erprobung für eine Bevölkerung, die sie nicht untersucht hat.

Der Satz, der die Bewertung senkt

Die schottischen Zahlen sind das eine Ende. Das andere Ende liefert dieselbe Gruppe, die auch die Frage nach dem Schwellenwert beantwortet hat - und zwar in beide Richtungen.

Was die Senkung nicht erreichte: den Tod durch Schlaganfall. Rate Ratio 0,96 mit einem Konfidenzintervall von 0,84 bis 1,09. Das Intervall schließt die Null ein. Ebenso blieb der Tod aus anderen vaskulären Ursachen unberuhrt (0,98; 0,81 bis 1,18), und bei Krebs gab es weder eine Senkung noch eine Erhohung (1,00; 0,96 bis 1,04). Die Gesamtmortalität sank um 10 Prozent pro Millimol pro Liter (0,90; 0,87 bis 0,93), getragen vor allem von den Todesfällen durch koronare Herzkrankheit (0,80; 99-Prozent-Konfidenzintervall 0,74 bis 0,87).

Das ist die ehrliche Bilanz eines sehr großen Versuchs: ein deutlicher Effekt auf eine Klasse von Ereignissen, kein Effekt auf eine andere, und überall ein Verhältnis statt einer Grenze. Wer daraus ein Adjektiv macht, hat die Aussage nicht vereinfacht, sondern ersetzt.

Der Blutzucker verhält sich anders

Beim zweiten Wert ist die Lage nicht einfach schlechter, sie ist anders geformt. Dafür gibt es eine Kohorte, die genau hinschaut: 10.489 Männer und Frauen zwischen 40 und 79 Jahren in Norfolk, im Mittel 8,5 Jahre beobachtet, 164 Schlaganfälle, verteilt auf 88.652 Personenjahre. Gemessen wurde der glykierte Hämoglobinspiegel - und die Autoren haben ihn in Gänge zerlegt, statt ihn in eine Diagnose zu pressen.

Alle Werte unter 5 Prozent dienen als Bezug. Zwischen 5,0 und 5,4 Prozent liegt das relative Risiko eines Schlaganfalls bei 0,78 (0,50 bis 1,22). Zwischen 5,5 und 6,9 Prozent bei 0,83 (0,54 bis 1,27). Beide Intervalle schließen die Null ein, es gibt also keinen nachweisbaren Unterschied zwischen diesen beiden Bereichen. Ab 7 Prozent springt der Wert auf 2,83 (1,40 bis 5,74).

Bemerkenswert ist der letzte Satz der Arbeit, denn er ist eine Einschränkung und keine Bestätigung: Während der Zusammenhang zwischen Blutzucker und Risiko einer koronaren Herzkrankheit in dieser Kohorte als continuous linear beschrieben wird, sieht der Zusammenhang mit dem Schlaganfallrisiko eher nach einer Schwelle aus. Zwei Gefäße, zwei Formen, ein und derselbe Laborwert.

Praktisch heißt das: In genau dieser Kohorte liegt die diagnostische Grenze mitten in einem Bereich, in dem sich das relative Risiko zwischen 5,0 und 6,9 Prozent nicht scheinbar bewegt hat. Die Grenze ist eine Verwaltungsentscheidung, keine Naturkonstante.

Dein Lauf steckt mit in der Zahl

Es gibt noch einen Grund, warum diese Zahlen bei Läufern besonders schwer zu lesen sind. Das Gesamtcholesterin setzt sich aus mehreren Teilen zusammen, und einer davon reagiert auf Ausdauertraining. Das ist gut belegt: In einer Auswertung von fünfundzwanzig Artikeln mit randomisierten Trainingsstudien lag die mittlere Nettozunahme des HDL-Cholesterins bei 2,53 Milligramm pro Deziliter (0,065 Millimol pro Liter), p kleiner als 0,001. Als Minimum wurden etwa 900 Kilokalorien pro Woche angegeben, also rund 120 Minuten. Und jede zusätzliche Zehn Minute pro Einheit ging mit weiteren 1,4 Milligramm pro Deziliter (0,036 Millimol pro Liter) einher. Ob und wie oft trainiert wurde, war dagegen ohne deutlichen Zusammenhang - die Dauer pro Einheit war die interessantere Größe.

Und jetzt der Teil, der in der Praxis irritiert: Der Zuwachs war größer bei Menschen mit einem Gesamtcholesterin ab 220 Milligramm pro Deziliter und bei einem Body-Maß-Index unter 28. Je höher das Gesamtcholesterin, desto deutlicher hob Training den HDL-Anteil.

Das heißt nicht, dass Training schädlich wäre. Es heißt: Die Zahl, die in vielen Risikorechnungen als Eingangswert steht, behält ein Stück Sport drin. Und die Metanalyse hat das HDL-Cholesterin gemessen, nicht Erkrankungen, nicht Ereignisse, nicht eine Lebensdauer. Wer ihre Zahl als Risiko liest, hat eine Zwischenmessung als Endpunkt gelesen.

Was die Daten nicht zeigen

Diese vier Belege zusammen ergeben eine erstaunlich klare Grenze dessen, was sie tragen.

Erstens: Sie zeigen keine Grenzzahl. Sowohl die Auswertung über einhundertsiebzigtausend Menschen als auch der schottische Versuch arbeiten mit einer Senkung. Der Wert unterhalb oder oberhalb davon war nie die Variable, die jemand einem Versucharm zugewiesen hat.

Zweitens: Sie zeigen nicht, was bei einem Youngster oder bei einer Frau gilt. Der schottische Versuch hatte Männer von 45 bis 64 mit erhöhtem Ausgangswert, alles andere war Extrapolation. Die Blutzuckerkohorte umfasste beide Geschlechter, aber die Frage nach dem Geschlecht wurde dort nicht beantwortet, weil die Kohorte eine andere Frage hatte.

Drittens: Sie zeigen keinen Effekt, der bei kleinem Grundrisiko verschwindet - aber sie zeigen auch nicht, wie groß er bei kleinem Grundrisiko absolut ausfällt. Die große Auswertung fand proportional annähernd dieselbe Senkung des Risikos in allen untersuchten Arten von Menschen, auch bei denen, die auf der niedrigeren Dosis schon unter zwei Millimol pro Liter lagen. Prozentgleich heißt aber nicht betragsgleich: dieselbe Senkung auf ein seltenes Ereignis ergibt eine kleine absolute Zahl, und die absoluten Zahlen fehlen in diesen Auswertungen fast vollständig. Genau die fehlen, wenn man eine Grenze zitiert.

Viertens: Sie zeigen keine Wirkung von Training oder von Lebensführung auf das Risiko selbst. Der Beleg in diesem Text ist ein Beleg über eine Laborzahl. Er sagt nichts darüber, ob ein Training ein Ereignis verhindert.

Was daraus für den Alltag folgt

Drei Fragen, bevor du ein Adjektiv vergibst. Erstens: Hat jemand diese Grenze gesetzt, oder ist sie aus einer Verlaufskurve abgelesen? Eine Verlaufskurve hat keine Kante. Zweitens: In welcher Population wurde geprüft - und gehöre ich dazu? Bei einer Diagnosegrenze aus einer Erprobung von Männern mittleren Alters lautet die Antwort häufig nein. Drittens: Wie eng ist das Labor? Ein Referenzbereich beschreibt eine Bevölkerung, nicht eine Person.

Und ganz zum Schluss: Ein Grenzwert, der medikamentöse Folgen nach sich zieht, ist eine Entscheidung zwischen Arzt und Patient. Dieser Text liefert keine Entscheidung. Er liefert den Satz für das Beratungsgespräch: auf welcher Studie beruht meine Grenze?