In der modernen Kardiologie basiert der Rückgang von Herz-Kreislauf-Sterblichkeit maßgeblich auf der Identifikation & Behandlung sogenannter Risikofaktoren – Bluthochdruck, Hypercholesterinämie, Rauchen, Diabetes etc.
Doch ein genauerer Blick zeigt:
👉 Wie wir Risikofaktoren definieren, verändert massiv die Statistik – nicht unbedingt die Lebensrealität.
Multivarianzanalyse: Risiko ist modellabhängig
- Risikobewertungen wie der Framingham Score, SCORE2 oder QRISK3 beruhen auf multivariaten statistischen Modellen – sie kombinieren Alter, Blutdruck, Lipide, Rauchstatus usw.
- Diese Modelle gewichten Risiko, aber sie verändern nicht unmittelbar das individuelle Outcome.
- Beispiel: Durch Senkung des „Grenzwerts“ für Bluthochdruck von 140/90 auf 130/80 (wie 2017 in den USA) stieg die Zahl der „Hypertoniker“ sprunghaft – ohne dass sich die reale Krankheitslast veränderte.
➡️ statistisch erzeugter „Krankheitsgewinn“ erhöht Präventionszahlen – nicht automatisch die Lebensqualität.
📊 Statistische Erfolge – Medizinische Inflation?
- Studien zeigen, dass bis zu 50 % der Rückgänge in kardiovaskulärer Mortalität auf verbesserte medizinische Therapien zurückzuführen sind – der Rest auf Lebensstilveränderungen und „Statistik-Verschiebungen“ (Ford et al., 2007, NEJM).
- Durch Früherkennung und breitere Definitionen (z. B. Prädiabetes, metabolisches Syndrom) werden heute mehr Menschen als „krank“ oder „gefährdet“ eingestuft als je zuvor – oft ohne Symptome oder eingeschränkte Lebensqualität.
❤️ Risikofaktor ≠ Krankheit
- Ein Risikofaktor ist ein Wahrscheinlichkeitsmerkmal, keine Diagnose. Die bloße Anwesenheit von Bluthochdruck oder LDL über 160 bedeutet nicht zwangsläufig, dass jemand krank ist oder leidet.
- Trotzdem: Die medikamentöse Behandlung wird oft unabhängig vom subjektiven Wohlbefinden begonnen.
Fazit: Statistik verbessert Sterblichkeitsdaten – aber nicht automatisch Lebensqualität
- Der Rückgang der Herz-Kreislauf-Sterblichkeit ist real – aber auch ein Teil davon ist ein Produkt veränderter Definitionen, Grenzwerte & statistischer Konstruktionen.
- Die Herausforderung der Zukunft: Prävention & Therapie müssen sich stärker am individuellen Risiko und am tatsächlichen Gesundheitsnutzen orientieren, nicht an modellierten Wahrscheinlichkeiten allein.
Dr. Hans-Ulrich Jabs, MD, PhD, MACP-ASIM,
Facharzt für Innere Medizin, Geriatrie & Biochemiker,
American College of Physicians – American Society of Internal Medicine
KZAR – Kompetenzzentrum Autonome Regulationsmedizin
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