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Konzepte & Theorien

Verblindung

ENBlinding

Verblindung bedeutet, dass Beteiligte einer Studie nicht wissen, welche Behandlung eine Person erhalten hat. Sie schützt die Studie nach der Randomisierung, so wie die verdeckte Zuteilung sie während der Randomisierung schützt. Verblinden lassen sich fünf Gruppen: Teilnehmende, behandelndes Personal, Datenerhebende, Endpunktbewertende und die auswertende Statistik. Schulz und Grimes wiesen 2002 darauf hin, dass die Begriffe einfach, doppelt und dreifach blind so uneinheitlich verwendet werden, dass Studien besser konkret benennen, wer im Unklaren blieb. Verblindung ist nötig, weil Wissen das Verhalten verändert: Informierte Teilnehmende berichten Beschwerden anders, informiertes Personal ergänzt Begleitbehandlungen, und informierte Bewertende deuten Grenzbefunde in die erwartete Richtung. Der Effekt ist messbar. Eine Auswertung von 250 Studien ergab 1995 für nicht doppelblinde Studien um etwa 17 % überhöhte Odds Ratios; eine Untersuchung von 146 Metaanalysen fand 2008 rund 25 % Übertreibung bei subjektiven Endpunkten, während harte Endpunkte wie Tod kaum betroffen waren. CONSORT verlangt Angaben dazu, wer verblindet wurde und auf welche Weise. Manche Maßnahmen lassen sich gar nicht verblinden, etwa Training, Fasten und die meisten Operationen. In der Longevitätsforschung ist das die ehrliche Grenze: Eine Kapsel lässt sich verblinden, eine Ernährungsweise nicht, und die Evidenz ist entsprechend zu gewichten.

Zuletzt geprüft:

Diese Definition dient der Aufklärung und ist keine medizinische Beratung, Diagnose oder Behandlung. Sprich bei gesundheitlichen Fragen mit einer Ärztin oder einem Arzt. Vollständigen Haftungsausschluss lesen

Quellen

  1. Schulz KF, Grimes DA. (2002). Blinding in randomised trials: hiding who got what. *The Lancet*doi:10.1016/S0140-6736(02)07816-9
  2. Schulz KF, Chalmers I, Hayes RJ, Altman DG. (1995). Empirical Evidence of Bias: Dimensions of Methodological Quality Associated With Estimates of Treatment Effects in Controlled Trials. *JAMA*doi:10.1001/jama.1995.03520290060030
  3. Wood L, Egger M, Gluud LL, et al.. (2008). Empirical evidence of bias in treatment effect estimates in controlled trials with different interventions and outcomes: meta-epidemiological study. *BMJ*doi:10.1136/bmj.39465.451748.AD
  4. Schulz KF, Altman DG, Moher D. (2010). CONSORT 2010 Statement: updated guidelines for reporting parallel group randomised trials. *BMJ*doi:10.1136/bmj.c332