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Warum Kinder es in einer Homo-Ehe eben nicht schlechter haben

Wieder einmal ein Tag, an dem man merkt, dass es sich lohnt, Psychologie zu studieren. Wie Sie vielleicht in den Nachrichten mitbekommen haben, sind gestern rund 150.000 französische Wutbürger (um einmal den seit Stuttgart 21 geprägten Begriff zu verwenden) auf die Straße gegangen, um gegen das von Hollande mutig durchgeboxte Gesetz zur Gleichstellung der gleichgeschlechtlichen mit der “herkömmlichen” Ehe zu “demonstrieren”. Vor gut 200 Jahren gingen die Franzosen auf die Straße, um für “egalité” (Gleichheit) zu kämpfen, heute ist zumindest eine kleine Gruppe plötzlich energisch dagegen. Man sagt landläufig, die Franzosen hätten die Demokratie quasi “erfunden”. Dann frage ich mich, warum 150.000 wildgewordene Menschen wütend durch die Straßen ziehen und herumbrüllen wie Kleinkinder, die gerade ihren Willen nicht bekommen haben – obwohl das Gesetz ganz klar sowohl von einer Mehrheit der Bevölkerung als auch des Parlaments getragen wird. Aber die Menschen, die das Gesetz befürworten, gelangen natürlich nicht in den Fokus der Aufmerksamkeit – das schaffen nur die, die (buchstäblich) am lautesten schreien. Daher mein Appell an jene beleidigten Kleinkinder: Findet euch damit ab, dass Demokratie auch impliziert, dass auch mal etwas so läuft, wie es euch nicht passt. Das nicht zu akzeptieren, ist absurd – aber ganz bestimmt nicht die Homoehe. Doch im Grunde geht es ja gar nicht um die Schwulen und Lesben. Diese dienen nur als willkommener Sündenbock für den “Verfall” konservativer Werte in der “Normgesellschaft” selbst. Oder wussten Sie vielleicht noch nicht, dass gleichgeschlechtliche Ehen eine wesentlich geringere Scheidungsrate aufweisen im Vergleich zu gemischtgeschlechtlichen? Nun, in jedem Fall ist es offenbar eine angenehme Lösung, den ganzen Frust wieder auf den althergebrachten Sündenbock zu projizieren.

Heute Morgen beim Frühstück scrollte ich also auf meinem iPhone ganz postmodern durch die Tagesschau-Nachrichten bei Facebook und stieß auf die besagte Meldung. Was ich dann normalerweise tue, wenn ich auf eine Meldung stoße, die in mir starke Wut auslöst, ist, das Ding wegzulegen, um zu verhindern, dass ich mich eventuell nach dem Hinterlassen eines Kommentars den ganzen Tag über die ganzen dämlichen, unfundierten Kommentare aufrege, die üblicherweise dann hinterkommen (Sie glauben gar nicht, wie es unter den Tagesschau-Meldungen manchmal hergeht: Selbst das Dschungelcamp hat mehr Stil). Heute konnte ich dann aber irgendwie doch nicht an mich halten und hinterließ einen für mich typischen Kommentar. Die Abfolge können Sie im unten stehenden Screenshot nachvollziehen (indem ich leider den peinlichen Flüchtigkeitsfehler bei “Seriosität” einräumen muss :-)).

Fortsetzung vom 28.05.2013

Die Gleichstellung und die Erlaubnis, dass gleichgeschlechtliche Paare Kinder adoptieren können, ist sowohl eine logische Konsequenz von auf sinnvollem Menschenverstand beruhendem Denken, welches nicht von irgendwelchen religiösen Dogmen kontaminiert ist, als auch von zahlreichen wissenschaftlichen (psychologischen) Studien, die allesamt belegen, dass Kinder, die bei gleichgeschlechtlichen Paaren aufwachsen (egal ob schwul oder lesbisch), “herkömmlich” aufgewachsenen Kindern gegenüber in keinster Weise im Nachteil sind. Dabei wurden zahlreiche Variablen betrachtet, u.a. das emotionale Wohlbefinden der Kinder, Abweichungen im Verhalten, der Erziehungsstil der Eltern – und interessanterweise auch die Geschlechtsidentität und die sexuelle Orientierung der Kinder. Wie Metanalysen (die viele Studien zu demselben Thema zusammenfassen und daher eine hohe Aussagekraft besitzen) wie die von Allen & Burrell (1997) und Überblicksartikel (die dasselbe tun wie eine Metaanalyse, aber auf narrative Art) wie der von Anderssen et al. (2002) einstimmig belegen, unterscheiden sich Kinder gleichgeschlechtlicher Eltern hinsichtlich all dieser Variablen nicht von Kindern, die bei gemischtgeschlechtliche Eltern aufgewachsen sind.

Das entkräftet vor allem die beiden am häufigsten gehörten Einwände, die gerne angebracht werden: erstens, dass Kinder homosexueller Eltern auch automatisch diese sexuelle Orientierung übernehmen (was, selbst wenn es zuträfe, ja wohl kaum als schlimm zu bewerten wäre), und zweitens, dass diese Kinder eine “gestörte” Geschlechtsidentität entwickeln. D.h., auch wenn die Erklärung, ein Kind würde am besten “gedeihen”, wenn es Mutter und Vater hat, auf den ersten Blick vielleicht plausibel erscheint, so kann man diesen theoretischen Gedanken auch gleich wieder verwerfen, weil sämtliche wissenschaftliche Evidenz (und das ist, wie hier erklärt, die beste, die man haben kann) dagegen spricht. Zudem möchte ich einmal dezent darauf hinweisen, dass zwei Väter oder Mütter ja wohl kaum schlimmer sein können als ein/e alleinerziehende/r Vater oder Mutter (was das reale Schicksal sehr vieler Kinder überall auf der Welt ist). Falls Sie mir bezüglich der oben dargestellten Forschungsergebnisse nicht glauben möchten, überzeugen Sie sich doch einfach selbst und geben Sie in die Suchmaschine google scholar z.B. die Suchbegriffe “psychology children homosexual parents” ein, und schon haben Sie Zugriff auf zumindest hunderte von Abstracts (d.h. Zusammenfassungen) wissenschaftlicher Studien. Englische Sprachkenntnisse rate ich hierzu allerdings an.

Sie wundern sich, wie solche Forschung durchgeführt werden konnte, wenn es doch solche Regenbogenfamilien noch gar nicht lange gibt? Ich würde sagen, dass liegt daran, dass Sie es vielleicht nicht wahrgenommen haben und andere Länder schon seit Langem sehr viel toleranter (d.h. mit mehr Vernunft und weniger Ideologie) mit dem Thema umgehen. Es gibt hierzu tatsächlich Studien, die aus den 1970er Jahren stammen und über 30 Jahre alt sind. Nicht umsonst hat sich bereits eine solche Fülle von Studien angehäuft, die alle dasselbe besagen: Macht endlich Schluss mit der Ideologie und nutzt euren Verstand. Ergo: Beendet bitte endlich die Diskriminierung.

© Christian Rupp 2013

Warum Psychologie mehr mit Mathematik als mit einer Couch zu tun hat

Die landläufige Ansicht ist die, dass man, wenn man Psychologie studiert, vor allem lernt, andere Menschen zu analysieren und dass man in beruflicher Hinsicht grundsätzlich nur mit psychisch Kranken (“Verrückten”) zu tun hat. Nun, liebe Leserin bzw. lieber Leser – dies könnte nicht weiter an der Realität vorbei gehen. Was jedoch zutrifft, ist, dass auch ein sehr großer Teil derjenigen, die sich nach dem Abitur für ein Psychologiestudium entscheiden, diese Entscheidung auf Basis eines ähnlich falschen Bildes trifft und sich dann im ersten Semester wundert, warum irgendwie niemand ihnen etwas von Traumdeutung von verdrängten Bedürfnissen erzählt.

Wenn man sich die Inhalte des Psychologiestudiums ansieht, stellt man fest: Knapp die Hälfte der Lehrinhalte besteht aus Methodenlehre, Statistik, experimentellen Forschungspraktika und Dingen wie Testtheorie, Fragebogenkonstruktion und wissenschaftlicher Datenanalyse – mit anderen Worten: aus jeder Menge Mathematik und Computerarbeit. Zudem muss man das Studium mit einer eigenen wissenschaftlichen Arbeit (der Bachelor- und Masterarbeit oder im alten Diplomstudiengang der Diplomarbeit) abschließen, für die jeweils eine eigene empirische Untersuchung durchgeführt und ausgewertet werden muss. Wozu nun das ganze? Nun, wie schon im vorausgehenden Artikel beschrieben, ist die Psychologie eine empirische Naturwissenschaft, und ein wesentliches Hauptziel des Studiums besteht darin, die Studierenden zu Naturwissenschaftlern auszubilden – mit allem, was dazu gehört. Konkret bedeutet dies zweierlei: die Kenntnis wissenschaftlicher Methoden und Kenntnisse in der statistischen Datenanalyse.

Erstens gilt es (grob gesagt), sich Expertise darüber anzueignen, wie man welchen Forschungsfragen auf den Grund gehen kann. Hierzu gehört die komplette Gestaltung einer solchen Studie bzw. eines solchen Experiments, aus dem man dann am Ende auch tatsächlich aussagekräftige Schlussfolgerungen ziehen kann. Und das tatsächlich hinzubekommen, ist alles andere als leicht und rechtfertigt durchaus, dass nicht nur in den Methodenfächern selbst (die dann so schöne Namen haben wie “Forschungsmethoden der Psychologie”, “Versuchsplanung” oder “experimentelles Forschungspraktikum”), sondern in allen Fächern Wert darauf gelegt wird, die Prinzipien guter psychologischer Forschung deutlich zu machen. Im Hinblick auf das, was man bei der Planung eines psychologischen Experiments alles falsch machen kann, sind vor allem die interne und externe Validität zu nennen. Nehmen wir als Beispiel ein Experiment, in dem der Einfluss der Arbeitsbelastung auf das Stressempfinden von Probanden untersucht werden soll (eine ganz typische psychologische Fragestellung: Was ist der Einfluss von X auf Y?).

Interne Validität: Welchen Einfluss untersuche ich?

Die interne Validität ist gegeben, wenn Veränderungen in der abhängigen Variablen (Stressempfinden) ausschließlich auf die experimentelle Manipulation (also vom Versuchsleiter gesteuerte Veränderung) der unabhängigen Variablen (Arbeitsbelastung) zurückzuführen sind. Wenn aber in der Situation des Experiments noch andere Einflüsse vorhanden sind (so genannte Störvariablen), z.B. zusätzlicher Druck durch andere Probanden im selben Raum, dann weiß man ganz schnell schon nicht mehr, worauf etwaige Veränderungen der abhängigen Variablen (Stressempfinden) zurückzuführen sind: auf die experimentell kontrollierte Arbeitsbelastung oder auf die Anwesenheit der anderen Probanden? In diesem Fall ist die Lösung einfach: Jeder Proband muss einzeln getestet werden. Danach wären jedoch immer noch Einflüsse von anderen Störvariablen möglich: So könnte es z.B. eine Rolle spielen, ob der Versuchsleiter sich den Probanden gegenüber eher kühl-reserviert oder freundlich-motivierend verhält (ein so genannter Versuchsleiter-Effekt). Die Lösung hierfür wären standardisierte Instruktionen für jeden Probanden. Was ich hier beschreibe, sind, an einem sehr einfachen Beispiel dargestellt, typische Vorüberlegungen, die man vor der Durchführung einer psychologischen Studie unbedingt durchgehen sollte, um nicht am Ende ein Ergebnis ohne Aussagekraft zu haben. Wie ihr euch sicher vorstellen könnt, wird das ganze umso komplizierter, je schwieriger und spezifischer die Forschungsfrage ist. Besonders in der kognitiven Neurowissenschaft, wo es um die Untersuchung von Prozessen im Gehirn geht, kann dies schnell extreme Komplexitätsgrade annehmen. Was man daher unbedingt braucht, ist das Wissen aus der Methodenlehre, kombiniert mit spezifischem Wissen über dasjenige Fachgebiet, in dem man gerne forschen möchte.

Externe Validität: Gilt das Ergebnis für alle Menschen?

Die externe Validität ist derweil gegeben, wenn (die interne Validität vorausgesetzt), das Ergebnis der Studie verallgemeinerbar ist, d.h. repräsentativ. Dies ist vor allem eine Frage der Merkmale der Stichprobe (die Gruppe von Probanden, die man untersucht). Vor allem interessiert dabei deren Größe (bzw. Umfang), die insbesondere aus statistischer Sicht zentral ist, sowie deren Zusammensetzung. So leuchtet einem ziemlich gut ein, dass das Ergebnis einer Studie nur dann Aussagen über alle Menschen ermöglicht, wenn die Stichprobe auch repräsentativ für die Gesamtbevölkerung ist – also z.B. nicht nur weibliche Studierende einer bestimmten Altersklasse und einer bestimmten sozialen Schicht enthält. Tatsächlich konnte allerdings für sehr viele psychologische Merkmale gefunden werden, dass sie überraschend unabhängig von solchen Unterschieden sind, sodass die externe Validität häufig eine untergeordnete Rolle spielt (was allerdings auch mit daran liegt, dass es sehr aufwändig und teuer ist, repräsentative Stichproben zusammenzusetzen – Psychologiestudierende sind aufgrund der guten Verfügbarkeit einfach dankbare Versuchspersonen:-)).

Die operationale Definition: Messe ich, was ich messen will?

Neben interner und externer Validität ist auch die operationale Definition ein Punkt, an der sich gute Forschung von schlechter trennt. Gemeint ist hiermit die Übersetzung der abstrakten Variablen (unabhändige und abhängige) in konkrete, messbare Größen. Um zu meinem Beispiel von oben (Einfluss von Arbeitsbelastung auf Stressempfinden) zurückzukehren, müsste man sich also überlegen, wie man die Arbeitsbelastung und das Stressempfinden misst. Dies ist ein Punkt, der auf den ersten Blick vielleicht trivial erscheint und der einem Laien, wenn er über die Logik der Studie nachdenkt, wahrscheinlich auch nicht auffallen wird, der aber ebenfalls von zentraler Bedeutung für die Aussagekraft der Studie ist. Ebenso wie die Stichprobe repräsentativ für die Bevölkerung sein sollte, sollten die gemessene Größe (abhängige Variable) und die manipulierte Größe (unabhängige Variable) repräsentativ für das Konstrukt (Arbeitsbelastung, Stress) sein, das sich dahinter verbirgt. Die Arbeitsbelastung lässt sich noch recht einfach operational definieren – als Menge an Arbeitsaufträgen pro Stunde zum Beispiel. Aber wie sichert man, dass alle Aufträge auch wirklich gleich aufwändig sind und den Probanden gleich viel Zeit kosten? Dies ist eine Herausforderung für die Versuchsplaner. Das Stressempfinden stellt eine noch größere Herausforderung dar. Man könnte natürlich eine Blutprobe nehmen und die Konzentration des Cortisols (eines unter Stress ausgeschütteten Hormons) bestimmen. Das gibt aber nicht unbedingt den subjektiv empfundenen Stress wieder. Man könnte eben diesen mit einem eigens dafür konstruierten Fragebogen messen, der natürlich auf seine psychometrischen Gütekriterien hin überprüft werden muss (mit wie viel Aufwand und wie viel Rechnerei das verbunden ist, können sie hier nachlesen). Oder aber man lässt Fremdbeobachter den Stress der Probanden anhand deren Verhaltens einschätzen. Hierfür muss wiederum gesichert werden, dass die verschiedenen Beobachter ihre Bewertungen anhand desselben, auf beobachtbaren Verhaltensweisen basierenden Systems vornehmen und nicht irgendwelche subjektiven Einschätzungen vornehmen (das Kriterium der Objektivität). Was ich hoffe, hieran veranschaulicht zu haben, ist, dass psychologische Forschung weder trivial noch einfach ist, denn der Teufel liegt im Detail. Und von diesen kleinen Teufeln gibt es jede Menge, die man nur mit der nötigen wissenschaftlichen Expertise umgehen kann.

Statistik: Zufall oder nicht?

Die Statistik als Teilgebiet der Mathematik verdient sehr viel mehr, mit “Psychologie” in einem Atemzug genannt zu werden, als das Wort “Couch”. So komplex das Thema ist, mit dem Psychologiestudierende sich eine ganze Reihe von Semestern herumschlagen müssen, so kurz und verständlich lässt sich der Zweck erklären. Denken Sie zurück an die typischen Forschungsfragen, die die Psychologie bearbeitet. Meistens geht es darum, den Zusammenhang zwischen zwei Variablen (z.B. Intelligenz & Arbeitserfolg, siehe vorheriger Artikel) zu berechnen, eine Variable durch eine andere vorherzusagen oder im Rahmen eines Experiments systematisch den Einfluss einer unabhängigen auf eine abhängige Variable zu untersuchen. Auch hier hinterfragt der Laie typischerweise nicht, wie das geschieht – wie Forscher z.B. darauf kommen, zu behaupten, “Killer”-Spiele würden die Aggression des Spielers erhöhen. Nun, dies ist einerseits eine Frage der wissenschaftlichen Methode, wie ich oben ausführlich beschrieben habe. Doch nach dem Durchführen der Studie hat man einen Haufen Daten gesammelt – und der muss ausgewertet und analysiert werden. Zum Analysieren werden die Daten derweil nicht auf die Couch gelegt, sondern in den Computer eingegeben, konkret in typischerweise eines der beiden Programme “SPSS” oder “R”. Diese Programme ermöglichen es, für alle möglichen Formen, in denen Daten vorliegen können (und das sind sehr viele), statistische Maße zu berechnen, die den Zusammenhang zweier Variablen oder den Einfluss von einer Variablen auf die andere abbilden. Zum Fachjargon gehören bei Psychologen unter anderem (um einfach mal ein paar Begriffe ungeordnet in den Raum zu werfen) die Korrelation (von allen noch das nachvollziehbarste Maß), die multiple, logistische, hierarchische oder Poisson-Regression, das odds ratio, Kendall’s Tau-b, die Varianzanalyse oder ANOVA, das allgemeine und generalisierte lineare Modell, Faktorenanalysen, Strukturgleichungsmodelle, Survivalanalysen und viele, viele mehr.

Die Berechnung all dieser Maße ist der eine Zweck der Statistik. Der andere ist die Überprüfung der statistischen Signifikanz, die auf der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Kenntnis ganz bestimmter Wahrscheinlichkeitsverteilungen beruht. Platt übersetzt ist ein Ergebnis einer Studie dann statistisch signifikant, wenn es nicht durch den Zufall zu erklären ist. Hierzu stellen wir uns einmal die allereinfachste Form eines psychologischen Experiments vor: den Vergleich von zwei Gruppen A und B, die sich nur anhand eines einzigen Merkmals unterscheiden – der experimentellen Manipulation der unabhängigen Variablen (z.B. Therapie ja oder nein), deren Einfluss auf eine abhängige Variable (z.B. Angst vor Spinnen) untersucht werden soll. Nach der Therapie vergleicht man A und B hinsichtlich ihrer Angst vor Spinnen und stellt fest, dass Gruppe A, die die Therapie erhalten hat, weniger Angst hat als Gruppe B, die keine Therapie erhalten hat (einen ausführlichen Artikel über die Art und Weise, wie die Wirksamkeit von Psychotherapie untersucht wird, finden Sie hier). Ein Laie würde jetzt wahrscheinlich sagen, dass die Therapie wirksam ist, vielleicht in Abhängigkeit davon, wie groß der Unterschied zwischen A und B ist. Das Tolle, das uns die Statistik ermöglicht, ist nun, zu überprüfen, ob der gefundene Unterschied zwischen den Gruppen signifikant ist, d.h. nicht durch den Zufall erklärt werden kann, der ja mitunter so einiges erklären kann. So berechnet man die konkrete Wahrscheinlichkeit dafür, dass das gefundene Ergebnis (z.B. der Gruppenunterschied zwischen A & B) durch reinen Zufall zustande gekommen ist, ohne das ein wahrer Unterschied (bzw. Effekt) vorliegt. Beträgt diese Warscheinlichkeit unter 5% (manchmal auch unter 1%), schließt man den Zufall als Erklärung aus. Achtung: Diese Festlegung der 5% oder 1%-Grenze (des so genannten Signifikanzniveaus) ist eine Konvention, keine naturgegebene Regel. Wenn der Stichprobenumfang groß genug ist (ein wichtiger Faktor bei der Überprüfung der Signifikanz), können übrigens auch schon kleine Effekte (z.B. Gruppenunterschiede) statistisch signifikant sein. Ob ein solcher kleiner Unterschied dann jedoch wirklich von Bedeutung ist, ist eine andere (inhaltliche) Frage. Wie ihr seht, erweist die Statistik uns sehr wertvolle Dienste – und auch, wenn ich sie in meinem Studium sehr häufig verflucht habe, bin ich rückblickend doch sehr froh, mit ihr jetzt vertraut zu sein.

Warum Ahnung von Wissenschaft Gold wert ist

Das allgemeine Wissen über die Prinzipien wissenschaftlicher Forschung (die nämlich in jeder Naturwissenschaft nahezu gleich sind) erachte ich als extrem wertvoll, weil es einem etwas unglaublich Wichtiges ermöglicht: zu beurteilen, welchen Quellen von Wissen man trauen kann und welchen nicht. Mit den Merkmalen von “guter”, d.h. aussagekräftiger Forschung im Kopf, ist es einem wissenschaftlich ausgebildeten Menschen möglich, zu beurteilen, ob er einer beliebigen Studie (egal, ob veröffentlicht in einer wissenschaftlichen Fachzeitschrift oder erwähnt in der Brigitte) Glauben schenken möchte. Ein solcher Mensch kann die angewandte Methode der Studie genau daraufhin überprüfen, ob die Voraussetzungen dafür geschaffen sind, dass man hieraus tatsächlich gültige Schlussfolgerungen ziehen kann (z.B. interne Validität gegeben, vernünftige operantionale Definition…). Man fällt nicht so schnell darauf rein, wenn es bei RTL in den Nachrichten heißt, Forscher von der Universität XV hätten “herausgefunden, dass…” (oder noch schlimmer: “bewiesen, dass…”), sondern fragt sich erstmal, wie die Forscher das überhaupt untersucht haben könnten und ob eine solche Aussage auf Basis der verwendeten Forschungsmethode überhaupt zulässig ist. Nicht zuletzt lernt man hierdurch, vermeintliches “Wissen”, das einem im Alltag so begegnet, dahingehend zu hinterfragen, woher es stammt bzw. worauf es basiert – eine Kenntnis von meiner Meinung nach unschätzbarem Wert, ermöglicht es einem doch z.B., der ein oder anderen bunt-schillernden esoterischen Weltanschauung etwas Handfestes entgegen zu setzen und diese als substanzlos zu entlarven. Und eben diese grundsätzliche naturwissenschaftliche Expertise ist das, was Psychologen den Vertretern anderer Fächer (Medizin und Pädagogik eingeschlossen) voraushaben, was sie wiederum aber mit der ebenfalls empirisch orientierten Soziologie verbindet. Darüber, wovon Psychologen darüber hinaus noch so Ahnung haben, wird es im nächsten Artikel gehen.

© Christian Rupp 2013

Erhöhen Antidepressiva bei Kindern & Jugendlichen das Suizidrisiko?

Im Jahre 2006 wurde eine Studie von Hammad und Kollegen veröffentlicht, die in der Fachwelt einschlug wie eine Bombe. Die Studie hatte sogar die explizite Warnung der US-amerikanischen Gesundheitsbehörde FDA zur Folge, die dringend davon abriet, in der Behandlung von Depression bei Kindern und Jugendlichen (ja, das gibt es leider auch schon in diesen Altersklassen) unbedingt auf Antidepressiva (also die Form von Psychopharmaka, die sich als wirksam bei Depression erwiesen hat) zu verzichten.

Was hatten Hammad und Kollegen in ihrer Studie herausgefunden?

Nun, der Aufbau der Studie war praktisch sehr aufwändig, ist aber leicht nachzuvollziehen. Es wurde, vereinfacht gesagt, verglichen, wie sich das Risiko für Suizid („Selbstmord“) in Abhängigkeit von einer Behandlung mit verschiedenen Antidepressiva verändert. Betrachtet wurden unter anderem SSRIs (Selektive Serotonin-Wiederaufnahmehemmer), die modernere Form der Antidepressiva, sowie die älteren, mit mehr Nebenwirkungen behafteten tryzyklischen Antidepressiva (insgesamt wurden 9 verschiedene verglichen).
So, nun könnte man denken, die Wissenschaftler hätten einfach zwei randomisierte (d.h. zufällig zusammen gewürfelte) Gruppen von depressiven  Jugendlichen genommen, der einen Gruppe Medikamente verabreicht, der anderen nicht, und am Ende geguckt, in welcher Gruppe sich mehr Patienten suizidieren. Auch wenn dieses Studiendesign eine eindeutige Antwort geliefert hätte, ist es natürlich so nicht abgelaufen. Aus ethischer Sicht wäre dies völlig unvertretbar gewesen, zumal Medikamentenstudien mit Minderjährigen nicht durchgeführt werden. Außerdem ist es gesetzlich festgeschrieben, dass die vorrangige abhängige Variable (also das, was in der Studie hauptsächlich ermittelt/gemessen wird) niemals die Anzahl von Suiziden sein darf.

Was wurde also stattdessen gemacht?

Hammad und Kollegen entschieden sich, bereits aus früheren kontrollierten Studien vorliegende Patientenakten zu untersuchen. D.h., es wurde auf Datenbanken nach Krankheitsverläufen gesucht, in denen in irgendeiner Form von Suizid die Rede war. Dann wurde, vereinfacht gesagt, geschaut, wie viele von diesen Patienten mit Antidepressiva behandelt worden waren.
Die abhängige Variable war aber nun nicht die Zahl der Suizide, sondern die (anhand der Dokumentation in den Patientenakten ermittelte) Anzahl von laut geäußerten Suizidgedanken, d.h. Gedanken daran, sich das Leben zu nehmen. Betrachtet worden waren in den von Hammad und Kollegen zusammengefassten Studien außerdem folgende antidepressive Wirkstoffe: Fluoxetin, Paroxetin, Citalopram, Sertralin und Fluvoxamin (selektive Serotonin-Wiederaufnahmehemmer, kurz SSRIs) sowie Bupropion und Venlafaxin als selektive Serotonin- und Noradrenalinwiederaufnahmehemmer und Mirtazapin als neuartiges Antidepressivum, das noch spezifischer auf das Serotonin-System wirkt.

Das Ergebnis der Studie von Hammad sah wie folgt aus: unabhängig von der genauen Sorte des Medikaments hatten die Jugendlichen mit Medikation ein ca. doppelt so hohes (um den Faktor 1,95 erhöhtes) Risiko für suizidale Gedanken wie jene ohne Medikation. Das Ergebnis war statistisch signifikant, d.h. nicht durch Zufall erklärbar. In anderen Worten: Die Einnahme von Antidepressiva war offenkundig begleitet von mehr Gedanken daran, sich das Leben zu nehmen, als der Verzicht auf sie. Betrachtete man nur die Studien zu SSRIs, ergab sich übrigens ein um den Faktor 1,66 erhöhtes Risiko. Dieses Ergebnis hatte den oben beschriebenen Aufschrei und die damit verbundene Warnung als Folge. Nach 2006 brach die Anzahl der an depressive Kinder und Jugendliche verschriebenen Medikamente massiv ein.

Aber…

Nach 2006 nahm die Zahl der Befunde, die die Ergebnisse von Hammad und Kollegen in Frage stellten, enorm zu. Die im Folgenden genannten Ergebnisse beziehen sich allerdings ausschließlich auf SSRIs, nicht auf die anderen Medikamentengruppen. So zeigten Mann und Kollegen 2006 anhand einer Autopsie-Studie, dass nur wenige jugendliche Suizidopfer Antidepressiva (SSRIs) eingenommen hatten.

Korrelative (=Zusammenhangs-) Studien wie die von Gibbons und Kollegen aus den Jahren 2005 und 2007 zeigten, dass die Suizidraten von jugendlichen Patienten anstiegen, während die Zahl der Verschreibungen von SSRIs abnahm. Aber Achtung: Das lässt keine eindeutigen Rückschlüsse darauf zu, was Ursache und was Wirkung ist. Es ist theoretisch auch möglich, dass Ärzte angesichts steigender Suizidraten noch vorsichtiger bezüglich der Verordnung von Medikamenten waren. Allerdings ergab sich in diesen Studien ein Anstieg der Suizidrate unter Jugendlichen um 14% bis 49% (verschiedene Länder wurden betrachtet), was als beträchtlich eingestuft werden kann. Zudem konnten Simon und Kollegen 2006 sogar zeigen, dass die höchste Suizidrate kurz vor Beginn der Behandlung mit SSRIs beobachtet werden konnte. Valuck und Kollegen wiesen 2004 nach, dass eine sechsmonatige Behandlung mit Antidepressiva gegenüber einer zweimonatigen Behandlung das Suizidrisiko senkt.

Alarmierend ist auch der Befund, dass nach 2006 ein Rückgang der Diagnose „Depression“ bei Jugendlichen um 30% zu verzeichnen war. Sehr wahrscheinlich schreckte man allgemein vor der Diagnose zurück, weil man nicht wusste, wie die Behandlung danach aussehen sollte: Medikamente galten ja als gefährlich, und bezüglich Psychotherapie herrschte (und herrscht) im Kinder- und Jugendbereich massive Unterversorgung.

Und erinnern wir uns doch kurz an die Studie von Hammad: Dort wurden lediglich Suizidgedanken(!) ermittelt, nicht tatsächliche Suizidfälle mit einbezogen. Es wird z.B. die plausible Möglichkeit diskutiert, ob Antidepressiva eventuell die durchaus positive Wirkung haben, dass suizidale Gedanken überhaupt erst geäußerst werden. Dies ist immerhin die Voraussetzung dafür, dass therapeutisch auf diese Gedanken eingegangen werden kann. Mehr zu der Frage, wie Antidepressiva sich (indirekt) auf tatsächliche Suizidversuche auswirken können, finden hier.

Insgesamt lässt sich also auf Basis des heutigen Kenntnisstands das Fazit ziehen, dass Antidepressiva (vor allem SSRIs) bei Kindern und Jugendlichen eher das Suizidrisiko senken als es zu erhöhen. 2007 wurden daher die Warnung der Gesundheitsbehörden revidiert und die Warnhinweise auf den Medikamentenpackungen entfernt. Anzumerken ist dennoch, dass aus ethischen Gründen keine Psychopharmaka (genau wie irgendwelche anderen Medikamente) an Kindern oder Jugendlichen getestet werden, sondern immer nur an erwachsenen Probanden. Da somit die Folgen der Einnahme bei dieser jungen Patientengruppe relativ unbekannt sind, ist bei der Verschreibung immer Vorsicht geboten.

© Christian Rupp 2013