Egenreferat. Det vetenskapliga underlaget om läkemedelseffekter sammanställs ofta i metaanalyser. Tekniken användes ursprungligen på randomiserade kontrollerade studier. Numera är det dock inte ovanligt att även icke-randomiserade studier sammanvägs. I vår nyligen publicerade genomgång illustreras fallgropar när detta görs [1]. 

I genomgången granskades studier som legat till grund för aktuella metaanalyser där signifikanta samband visats mellan kardiovaskulära läkemedel och risk för att falla; loopdiuretika visades öka risken och betablockerare minska den [2]. Totalt 9 icke-randomiserade studier bidrog till metaanalysernas fynd, 5 med kohortdesign och 4 med fall–kontrolldesign. I 3 av studierna skilde sig sjukligheten åt mellan jämförelsegrupperna, och i 5 redovisades inte karaktäristika för de jämförda grupperna. I den sista studien redovisades karaktäristika enbart för de sjukdomar man matchat för. I kohortstudierna registrerades läkemedelsbehandlingen vid baslinjen och fallincidenten under upp till 2 år efteråt. Det var alltså oklart om patienterna exponerats för läkemedlet i fråga vid tidpunkten för fallincidenten. 

Den aktuella genomgången illustrerar hur metodproblem i ingående icke-randomiserade studier kan maskeras när studier av läkemedelseffekter läggs samman i metaanalyser. Om man till exempel redan från början vet att grupperna skiljer sig åt vad gäller sjuklighet är det rimligt att tänka att så kallad indikationsbias kan vara ett problem, det vill säga att sjukdomen i sig, snarare än läkemedelsbehandlingen, kan förklara utfallet. I avsaknad av information om vilka patienter man jämfört kan man inte säga så mycket om resultaten över huvud taget. I de ingående studiernas abstrakt saknades resonemang kring indikationsbias eller kausalitet. 

Det vetenskapliga underlaget synes svagt vad gäller de fallriskegenskaper som tillskrivits kardiovaskulära läkemedel. Då evidensen för nytta i många fall är mycket god, torde det vara rimligt att avstå från behandling endast om det finns medicinska skäl eller preferenser hos den enskilda patienten. 

För att stärka forskning med läkemedelsepidemiologisk metodik rekommenderas att man ger akt på att jämförelsegrupperna ska vara så lika varandra som möjligt och beaktar att statistiska metoder för att hantera skillnader inte med säkerhet kan utesluta indikationsbias. Icke-randomiserade studier innebär en utmaning eftersom läkemedelsbehandling inte sker slumpmässigt, då både läkare och patient gör aktiva val. Det bör också finnas ett rimligt tidssamband mellan läkemedelsexponering och utfall.