Evaluating the effects of policy interventions subject to early adoption: A case study of prescription drug monitoring programs and opioid dispensing
Dieses Paper schlägt eine zweistufige Synthetic-Control-Methode vor, die die frühe Einführung bei gestaffelten politischen Implementierungen berücksichtigt, um Verzerrungen in den Schätzwerten der Effekte zu korrigieren, und wendet diese an, um festzustellen, dass Programme zur Überwachung verschreibungspflichtiger Medikamente wahrscheinlich die Abgabe von Opioiden reduziert haben, obwohl die Ergebnisse statistisch nicht signifikant waren.
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In den Vereinigten Staaten hat sich die Opioidkrise in verschiedenen Wellen entwickelt, wobei die erste durch einen rasanten Anstieg der Verschreibungen für starke Schmerzmittel wie Hydrocodon und Oxycodon angetrieben wurde. Um dem steigenden Missbrauch und den tödlichen Überdosierungen entgegenzuwirken, führten viele Bundesstaaten Programme zur Überwachung verschreibungspflichtiger Medikamente (Prescription Drug Monitoring Programs, PDMPs) ein. Dabei handelt es sich um staatlich verwaltete Datenbanken, die verfolgen, wer kontrollierte Substanzen verschreibt und erhält, sodass Ärzte und Apotheker gefährliche Muster erkennen können, bevor sie in einer Tragödie enden. Das Ziel ist simpel: Wenn ein Arzt die vollständige Opioid-Historie eines Patienten einsehen kann, kann er sicherere Entscheidungen treffen, etwa eine neue Verschreibung vermeiden oder eine bestehende ausschleichen. Es ist jedoch äußerst schwierig, zu messen, ob diese Programme tatsächlich funktionieren. Politische Maßnahmen werden selten wie ein Lichtschalter umgelegt; sie werden oft phasenweise eingeführt, beginnend mit dem freiwilligen Zugang, bevor sie zu einer gesetzlichen Pflicht werden. Dieser gestaffelte Zeitplan erzeugt einen Nebel für Forscher, da es schwer festzustellen ist, ob ein Rückgang der Verschreibungen dadurch zustande kam, dass Ärzte die neuen Werkzeuge bereits auf eigene Faust nutzten, oder weil das Gesetz sie schließlich dazu zwang.
Ein Forschungsteam der Harvard T.H. Chan School of Public Health setzte sich zum Ziel, genau dieses Problem zu entwirren. Sie konzentrierten sich auf ein Phänomen, das sie „frühe Adoption“ (early adoption) nennen, welches eintritt, wenn die Infrastruktur einer Richtlinie verfügbar wird und Menschen sie freiwillig nutzen, bevor eine Verpflichtung in Kraft tritt. Im Kontext von PDMPs bedeutet dies, dass Ärzte die Datenbank bereits Jahre vor der gesetzlichen Verpflichtung zur Nutzung abfragten. Standardmäßige statistische Instrumente zur Bewertung solcher Maßnahmen scheitern oft in solchen Situationen, da sie davon ausgehen, dass sich nichts ändert, bis das Gesetz offiziell in Kraft tritt. Wenn diese Annahme gebrochen wird, liefern die Werkzeuge irreführende Ergebnisse, die entweder den wahren Einfluss der Maßnahme verbergen oder Effekte erfinden, die gar nicht existieren. Die Forscher entwickelten eine neue Methode, um den Einfluss dieser freiwilligen frühen Nutzung von der späteren, verpflichtenden Phase zu trennen, wodurch sie in der Lage sind, die Wirkung jeder einzelnen Stufe isoliert zu betrachten.
Um ihren neuen Ansatz zu testen, führte das Team zunächst umfangreiche Computersimulationen durch. Sie erstellten tausende fiktive Szenarien, in denen sie die exakte Wahrheit kannten: wie stark die Richtlinie die Ergebnisse aufgrund der frühen Adoption im Vergleich zur gesetzlichen Verpflichtung veränderte. Sie verglichen dann ihre neue Methode mit den heute üblichen Standardwerkzeugen, die Wissenschaftler verwenden. Die Ergebnisse waren eindeutig. Wenn die frühe Adoption vorhanden, aber ignoriert wurde, lieferten die Standardwerkzeuge stark verzerrte Schätzungen und lagen oft weit danem, was die Realität traf. Im Gegensatz dazu gelang es der neuen Zwei-Stufen-Methode, den Effekt der frühen Adoption vom Effekt der Verpflichtung zu isolieren und die wahren Zahlen mit hoher Genauigkeit wiederherzustellen. Diese Simulationsarbeit bewies, dass ihre Technik in der Lage ist, mit der unordentlichen Realität gestaffelter politischer Rollouts umzugehen, bei denen verschiedene Gruppen neue Systeme zu unterschiedlichen Zeiten und aus unterschiedlichen Gründen einführen.
Nachdem die Methode validiert worden war, wandten die Forscher sie auf reale Daten aus den Vereinigten Staaten an und untersuchten die Muster der Opioidabgabe in 49 Bundesstaaten und dem District of Columbia zwischen 2000 und 2016. Sie verfolgten die Menge der verteilten Hydrocodon- und Oxycodon-Dosen, gemessen in Morphin-Milligramm-Äquivalenten pro Person. Die Daten erzählten eine vertraute Geschichte: Die Abgabe stieg Anfang der 2000er Jahre stetig an, erreichte um 2010 bis 2012 ihren Höhepunkt und begann dann langsam zu sinken. Durch die Anwendung ihrer neuen Methode konnte das Team genau untersuchen, was während der langen Zeiträume geschah, in denen PDMPs zwar verfügbar, aber noch nicht verpflichtend waren. Sie fanden heraus, dass es während dieser Phase der „frühen Adoption“ zu einer moderaten, wenn auch statistisch unsicheren Reduktion der Opioidabgabe kam. Dies deutet darauf hin, dass allein die Verfügbarkeit der Datenbank und das Ermöglichen der freiwilligen Nutzung durch Ärzte bereits begann, das Verhalten zu ändern, noch bevor das Gesetz es vorschrieb.
Als die Verpflichtung in Kraft trat und Ärzte dazu zwang, die Datenbank abzufragen, beobachteten die Forscher einen weiteren Rückgang der Abgabe. Der Gesamteffekt der Maßnahme, der sowohl die freiwillige frühe Nutzung als auch die spätere gesetzliche Anforderung kombiniert, deutete auf eine Reduktion von etwa 23,6 Morphin-Milligramm-Äquivalenten pro Person pro Quartal im Vergleich zu dem hin, was ohne die Maßnahme passiert wäre. Die Forscher waren jedoch sorgfältig darin, die Grenzen ihrer Erkenntnisse aufzuzeigen. Während die Zahlen auf einen Abwärtstrend hindeuteten, war die statistische Unsicherheit groß. Die Konfidenzintervalen sowohl für den Effekt der frühen Adoption als auch für den Effekt der Verpflichtung schlossen die Null ein, was bedeutet, dass die Daten keine ausreichend starken Beweise dafür lieferten, dass die Reduktionen nicht bloß auf Zufall beruhten. Die Studie legt nahe, dass PDMPs wahrscheinlich geholfen haben, die Opioidabgabe zu senken, sie kann jedoch die Größe dieses Effekts oder die Trennung der beiden Phasen nicht mit absoluter Präzision beweisen.
Der Kernbeitrag dieser Arbeit liegt nicht in einer definitiven Antwort darauf, ob PDMPs die Opioidkrise gestoppt haben, sondern vielmehr in einer besseren Art, die Frage zu stellen. Indem sie anerkannten, dass politische Maßnahmen oft eine „Vorbereitungsphase“ haben, in der Menschen sie bereits frühzeitig nutzen, boten die Forscher eine klarere Linse zur Betrachtung gesundheitspolitischer Interventionen. Ihre Methode ermöglicht es politischen Entscheidungsträgern zu verstehen, dass die Wirkung eines Programms schon lange vor der Durchsetzung des ersten gesetzlichen Sanktionsmechanismus beginnen kann. Während die spezifischen Zahlen der Opioidstudie unpräzise bleiben, bietet der Rahmen einen ehrlicheren Weg, komplexe, reale politische Prozesse zu bewerten. Er erinnert uns daran, dass in der unordentlichen Realität der öffentlichen Gesundheit der Moment, in dem ein Werkzeug verfügbar wird, oft genauso wichtig ist wie der Moment, in dem es zur Pflicht wird.
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