Cochrane-Studie: Pflegekräfte können Arzt-Aufgaben sicher übernehmen

Ein aktueller Cochrane-Review zeigt, dass die Delegation ärztlicher Tätigkeiten an Pflegepersonal die Versorgung nicht verschlechtert. Deutsche Fachleute sehen die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf das hiesige System jedoch kritisch.

Eine aktuelle Meta-Analyse zeigt, dass die Übertragung ärztlicher Aufgaben an Pflegefachkräfte sicher funktioniert. Deutsche Experten sehen die Ergebnisse jedoch kritisch.

Der am Donnerstag veröffentlichte Cochrane-Review fasst zahlreiche internationale Studien zusammen. Sein Kernbefund: Die Patientenversorgung leidet nicht, wenn spezialisierte Pflegekräfte traditionelle Arzt-Aufgaben übernehmen. Das könnte ein Lösungsansatz für den Fachkräftemangel sein. Doch die Euphorie ist verfrüht.

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Warum Experten zur Vorsicht mahnen

Das zentrale Problem der Analyse heißt Heterogenität. Die einbezogenen Studien unterscheiden sich stark – von den übertragenen Aufgaben bis zu den Gesundheitssystemen. Mal leiteten Pflegekräfte ganze Stationen, mal übernahmen sie spezielle Herzpatienten-Versorgung.

„Die Ergebnisse sind nicht einfach auf unser System übertragbar“, warnt Professorin Katrin Balzer vom Universitätsklinikum Schleswig-Holstein. Ihre Kollegin Professorin Christiane Knecht von der FH Münster fordert klare Rollenprofile: „Zuerst müssen Kompetenzen und Verantwortung definiert werden.“

Das Problem mit dem „Apfel-Birnen-Vergleich“

In der Forschung beschreibt Heterogenität Unterschiede zwischen Studien, die über normale Schwankungen hinausgehen. Sie entsteht durch:
* Klinische Faktoren: Unterschiedliche Patientengruppen oder Behandlungen
* Methodische Faktoren: Abweichende Studiendesigns oder Qualität

Ist die Heterogenität zu hoch, gleicht eine Meta-Analyse dem Vergleich von Äpfeln mit Birnen. Die Sinnhaftigkeit eines gemeinsamen Ergebnisses steht dann infrage. Statistiker nutzen Kennzahlen wie das I²-Maß, um diese Uneinheitlichkeit zu bewerten.

Besondere Herausforderung Psychische Gesundheit

Besonders komplex ist die Lage in der Psychologie. Eine aktuelle Debatte zeigt dies am Beispiel Social Media: Meta-Analysen zu den Auswirkungen auf Jugendliche liefern oft widersprüchliche Ergebnisse.

Einige Studien finden negative Effekte, andere keinen Zusammenhang. Diese Varianz ist ein klassisches Heterogenitäts-Signal. Moderatoranalysen zeigen: Es kommt stark auf die Nutzungsart und die Altersgruppe an. Ein pauschales Urteil ist hier unmöglich.

Was hohe Heterogenität wirklich bedeutet

Die Diskussion zeigt, dass Heterogenität mehr ist als eine statistische Fußnote. Sie hat direkte Konsequenzen für Politik, Medizin und öffentliche Debatten. Eine Analyse mit hoher Heterogenität liefert keinen einfachen Durchschnittswert.

Stattdessen offenbart sie: Die Wirkung einer Maßnahme hängt vom Kontext ab. Viele Wissenschaftler sehen darin eine Chance. Die Variabilität zwingt zum genaueren Hinsehen – etwa um zu verstehen, warum eine Behandlung bei manchen Gruppen besser wirkt.

Neue Methoden für mehr Klarheit

Die Forschung arbeitet an besseren Werkzeugen, um Heterogenität zu entschlüsseln. Subgruppenanalysen und Meta-Regressionen sollen Quellen der Variabilität identifizieren. Prädiktionsintervalle können künftig den wahrscheinlichen Effektbereich für neue Studien angeben.

Organisationen wie die Cochrane Collaboration passen ihre Richtlinien für mehr Transparenz an. Ab diesem Monat startet zudem die Webinar-Reihe „Spotlight on Methods“, die Forscher für solche methodischen Herausforderungen sensibilisieren soll.

@ boerse-global.de