2
I7x8 K LINISCHE WOCttENSCHRIFT. 15 . JAHRGANG. Nr. 47 2~. NOVEMBER x936 0BER DIE RICHTIGE AUSWERTUNG VON ERFOLGSSTATISTIKEN. Von Prof. Dr. B. L. vA~ D~ WA~D~, Leipzig. Das Folgende sell ein allgemeinverst~ndticher Auszug aus einer mathemathischen Untersuchnng fiber die statistiscbe Answertung der Mortalitgt yon I~rankheiten, Operationen usw. sein. Ffir die mathematische Begrtindung der Ergeb- nisse verweise ich auf meine Originalpublikation in'den Sitzungsber. sS.chs. Akad. WSss., iVIath.-physik. K1. 88 (1936), 2I--3 ~ . Wenn man eine Operation ioomal ausgeffihrt hat und dabei h Todesf~lle zu verzeichnen hat, so ist es falseh zu sagen, die Mortalit~t set h%. Warum das falsch ist, sieht man am besten, wenn man den Extremfall betrachtet, in dem yon ioo Patienten keiner gestorben ist. In diesem Fall ist die Mertalit~t g~nstigstenfalls o%; sie kann aber auch wesentlich gr6Ber seth. Es kann doch sehr gut seth, dab man bet weiteren ioo Patienten 2 oder 3 Todesf~lle finden wird. Man dart also nicht o % als wahren oder geschlttzten Wert der MortalitXt angeben. Es dart bier als bekannt voransgesetzt werden, dal3 man in den exakten Wissenschaften niemals Ms Ergebnis ether Messnng den kleinstmSglichen oder den grSf3tm6glichen \rVert angibt, den eine gemessene GrSBe haben kann, sondern immer nur einen fdittdwer~, nm den hernm der wahxe Wert schwan- ken kann. Die gemessene GrSBe ist in unserem Fall die Sterblichkeit (oder anch die Heilungswahrscheinlichkeit) bet einer bestimmten Kranklaeit oder einem bestimmten Ein- grill. Der Mittelwert dieser Morta]itfis ist nun, wie man an dem Extremfall h~-o ganz klar sieht, keineswegs h%, sondern er wird nach fotgender Regel bestimmt: 2[st ein yon zu/~lIigen Umstiinden abhdngiges Erelgnis, dessert Wahrscheinliehlceit x yon vornherei,n ganz Unbelcannt ist, in n Versuchen z-real eingetreten, 8o iet der Durehsehnitts- Z Z -~ I weft diese~ Wahrscheinliehlceit x nieht -~ ~ sondern :~:~L2~" Das heiBt also, bevor man die Zahl der Erfolge oder Mi/3- erfolge durch die Gesamtzahl der Fglle dividiert, hat man die Zahl der Erfolge und der MiBerfolge je nm Eins, die Ge- samtzahl der FMle demnach um Zwei zu erh6hen. Multipliziert manden so erhaltenen Quotienten dann noehwie fiblich mit ioo, so erhalt man den ProzentsaZz p der Erfolge oder MiBerfolge: Z -~- I p = - - zoo%. ,r, -1- 2 Beispiel 1. Hat man bet ~00 Patienten 2 Todesf~Ite, so ist die Mortalit~t durchschnittlieh nicht 2 %, sondern 2@I 2,3 ...... zoo% = 3%. I00 -~ 2 ~v\ras besagt nun ein solches Rechenergebnis? \u kann der wahre \Vert der Mo~affitgt (d. h. also der \Vert, den man bet nnbeschrgnkter Fortse• der Versuchsreihe schlieBlich sehr genau linden wtirde) sieh yon dem Durch- schnittswert p unterscheiden? Um sich davon eine Vorstellnng zu machen, benutzt man den Begrlff der Schwanlcung oder des mittleren Fehlers (standard error), der Ms Quadratwurzel aus dem Mittelwert der Fehler- quadrate definiert ist. Diese Definition ist jedoch neben- s~chlich; wichtig ist nur die praktische Regel, dab der wahre Weft x sich yon dem gemessenen Mittelwert (in unserem Fall also von dem Prozentsatz p) praktisch niemals nm rnehr als nm den 3fachen mittleren Fehler unterscheiden kann. Ist z. B. 2,9 der gemessene Wert (Mittelwert) einer Gr6Be x und I, 7 der mittlere Fehler, so pflegt man das Ergebnis der N[essung in der Form x=2,9:k 1,7 anzugeben. Der wahre ~Vert x. liegt dann nahezu sicher zwischen 2,9--5,!=--2,2 und 2,9"-r5,I~' 8,o. (Falls nach der Natur yon x nur positive Werte mSglich sind, ist die untere Grenze --2,2 natiirlich durch o zu ersetzen.) Ftir die I3erechnung des mitfleren Fehlers m. einer Prozent- zahl p pflegte man bisher immer die Formeln -- Z (t) m~ = p(too P) ; p = --. IOO% (Falsch!) zu benutzen. Diese sind jedoch nut dann ann~thernd richtig, wenn erstens n sehr groB ist und zweitens p nieht zu nahe an o % oder zoo % heranreicht. Im Fall p == o ergeben sie das absurde Ergebnis re=o, und wenn p nahe bet o% oder Ioo% liegt, t~tuschen sie eine viel zu grebe Genauigkeit vet. Besonders bet chirurgischen Statistiken ]iegt die Mor- talit~t (glficklieherweise) h~ufig sehr nahe bet o%. Daher haben POLL und WIEPKING 1 ein anderes Verfahren ffir diese Grenzf~lle angegeben; jedoch scheint mir das Verfahren mathematisch nicht einwandfrei, was ich abet an dieser Stelle nicht nXher begr~nden will. Die richtige Regel, die ich a. a. O. bewiesen babe, heil3t so: Ist das Ereignix E, dessen Wahr.scheinlichkeit x vo~ vorn- here~n unbekannt ist, in n Versuchen z-real eingetreten, so werden. der Mittelwert p yon x und der mittlere .Fehler m dieses Mittel- wertes dutch die FormeIn (2) p=--. ioo%; m~=P(Ioo--p) n+2 n+3 gegeben. Liegt p nicht allzu nabe bei o% oder bei xoo% (z. B. p zwischen Io % und 90 %, bet gr613eren Statistiken p zwischen 5 % und 95 %), so gilt ganz streng die RegeI, dab der wahre Weft x praktisch sicher zwischen p -- 3 mund p + 3 m liegt. Ist abel: z sehr klein im Vergteich zu n, so rut man gut daran, p + 3~/2m statt p +3m als obere Schranke zu nehmen (die untere Schranke wird in dJesen F~lten meistens Null). Ist gar z = o, so mug man p + 4 ~ als obere Schranke nehmen. In alien diesen FXllen kann man I48 gegen I wetten, dab die tt~ufigkeit x wirklich innerhalb der angegebenen Schran- ken liegt. Beispiel 2. 2o0 Versuche, I Todesfall. n= 200, z~. 2 Durchschnittliche ~ortalitfi.t : p = -.~ IOO % ~ I,o %. 202 I 99 Mittlerer Fehler: m 2 -- --0, 5, also re=o, 7. 203 Mortalit~t demnach i,o • o, 7 %. Folgerung: Die Mortalit~t liegt zwischen o % und p + 3 ~/2 m. = 3,4 %. Wie verschiedene andere Autoren~ ebenfalls betont haben, sollte man als Ergebnis einer Erfolgsstatistik niemats eine blol?e Prozentzahl angeben, weil diese allein gar nichts be- sagt, sondern immer erstens die Anzahlen der Erfolge und Mi[3erfolge, zweitens den Prozentsatz p der Erfolge oder Mif3- erfolge und drittens den mittleren Fehler m. Eine fundamentale Frage bet der Auswertung einer Er- foIgsstatistik ist diese: Welches Kriterium hat man daffir, dab eine vorgefundene Differenz zwischen zwei gefunde~en Prozentzahlen nicht zuf~llig, sondern tee11 ist? Man habe etwa aus zwei verschiedenen Mortalit~ts- statistiken die Mortalit~ts-Prozentzahlen Pl und p~ und die mittleren Fehler m~, m 2 gefunden. Dann grit folgende Regel: Wenn die Di//erenz Pl- P2 grSfier ist a, ls der drei/aehe mittlere Fehler n~ dieser Di//erenz, so ist sie sieher reell und nicht zu- /dllig. Dabei wird der mittlere Fehler m der Di//erenz Pl- P2 nach der ~'ormel Pl( Ioo -- p~) - - p~.) m 2 = m~ + m.~ = - F p~(Ioo nl + 3 n~ + 3 berechnet. Beispiel 3. Bet einer Epidemie seien yon 200 Patienten 26 gestorben. Nach Anwendung eines neuen IIeilmitteis stirbt yon 4 ~ Patienten nur noch einer, tIat das Heilmittel gewirkt oder kann der Erfolg auch rein zuf~llig sein? Unsere Formeln ergeben: 27 p~ = --- Ioo% ~ 13,4% (J:3,o) 202 2 p~ .... Ioo% = 4,8% (2,5) 42 Pl -- P2 ~ 8,6% (lO,5)

Über die Richtige Auswertung von Erfolgsstatistiken

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Über die Richtige Auswertung von Erfolgsstatistiken

I 7 x 8 K L I N I S C H E W O C t t E N S C H R I F T . 15 . J A H R G A N G . N r . 47 2~. N O V E M B E R x936

0 B E R DIE RICHTIGE AUSWERTUNG VON ERFOLGSSTATISTIKEN.

Von

Pro f . Dr . B . L. vA ~ D ~ W A ~ D ~ , Le ipz ig .

Das Fo lgende sell e in a l l geme inve r s t~nd t i che r Auszug aus e iner m a t h e m a t h i s c h e n U n t e r s u c h n n g f iber die s t a t i s t i s cbe A n s w e r t u n g de r M o r t a l i t g t y o n I~ rankhe i t en , O p e r a t i o n e n usw. sein. Ff i r die m a t h e m a t i s c h e B e g r t i n d u n g de r E r g e b - nisse ve rwe i se ich au f me ine O r i g i n a l p u b l i k a t i o n i n ' d e n S i tzungsber . sS.chs. Akad. WSss., iVIath.-physik. K1. 88 (1936), 2 I - - 3 ~ .

W e n n m a n eine O p e r a t i o n i o o m a l ausgef f ihr t h a t u n d d a b e i h Todesf~lle zu ve r ze i chnen ha t , so is t es fa lseh zu sagen, die M o r t a l i t ~ t set h%. W a r u m das fa lsch ist, s i eh t m a n a m bes ten , w e n n m a n den E x t r e m f a l l b e t r a c h t e t , in d e m yon ioo P a t i e n t e n ke iner ge s to rben ist. I n d i e s e m Fal l is t die M e r t a l i t ~ t g~ns t igs tenfa l l s o % ; sie k a n n abe r auch wesen t l i ch gr6Ber seth. Es k a n n doch sehr gu t seth, d a b m a n bet we i t e r en ioo P a t i e n t e n 2 oder 3 Todesf~lle f i nden wird . M a n d a r t also n i c h t o % als w a h r e n oder geschl t tz ten W e r t de r Mor ta l i tXt angeben .

Es d a r t b i e r als b e k a n n t v o r a n s g e s e t z t werden , dal3 m a n in den e x a k t e n W i s s e n s c h a f t e n n iemals Ms E r g e b n i s e ther Messnng den k le ins tmSgl i chen oder den grSf3tm6glichen \rVert ang ib t , d e n eine gemessene GrSBe h a b e n k a n n , s o n d e r n i m m e r n u r e inen fdi t tdwer~, n m den h e r n m der wahxe W e r t s chwan- ken k a n n . Die gemessene GrSBe i s t in u n s e r e m Fal l die S t e rb l i chke i t (oder a n c h die He i lungswahr sche in l i chke i t ) bet e iner b e s t i m m t e n Krank lae i t ode r e inem b e s t i m m t e n E in - gri l l . Der M i t t e l w e r t dieser Morta]i tf is i s t nun , wie m a n a n d e m E x t r e m f a l l h~-o ganz k la r s ieht , keineswegs h%, s o n d e r n er wi rd n a c h fo tgender Regel b e s t i m m t :

2[st ein yon zu/~lIigen Umsti inden abhdngiges Erelgnis, dessert Wahrscheinliehlceit x yon vornherei,n ganz Unbelcannt ist, i n n Versuchen z-real eingetreten, 8o iet der Durehsehnit ts-

Z Z -~ I weft diese~ Wahrscheinliehlceit x nieht -~ ~ sondern :~:~L2~"

Das he iBt also, b e v o r m a n die Zah l de r Erfo lge oder Mi/3- erfolge d u r c h die G e s a m t z a h l de r Fglle d iv id ier t , h a t m a n die Zah l de r Er fo lge und de r MiBerfolge je n m Eins, die Ge- s a m t z a h l der FMle d e m n a c h u m Zwei zu e rh6hen . Mul t ip l i z ie r t m a n d e n so e r h a l t e n e n Q u o t i e n t e n d a n n n o e h w i e fiblich m i t ioo, so e r h a l t m a n den ProzentsaZz p der Er fo lge oder MiBerfolge:

Z -~- I p = - - �9 zoo%.

,r, -1- 2

Beisp ie l 1. H a t m a n be t ~00 P a t i e n t e n 2 Todesf~Ite, so is t die M o r t a l i t ~ t d u r c h s c h n i t t l i e h n i c h t 2 %, sonde rn

2 @ I 2,3 . . . . . . z o o % = 3%.

I00 -~ 2

~v\ras b e s a g t n u n ein solches Rechene r gebn i s ? \ u k a n n de r w a h r e \Ve r t de r Mo~aff i tg t (d. h . also de r \Vert , d en m a n be t n n b e s c h r g n k t e r For t se • de r Ver suchs re ihe schlieBlich sehr genau l i n d e n wtirde) s ieh y o n d e m D u r c h - s c h n i t t s w e r t p un t e r s che i den?

U m sich d a v o n eine Vor s t e l l nng zu machen , b e n u t z t m a n den Begr l f f de r Schwanlcung oder des mitt leren Fehlers ( s t a n d a r d error) , de r Ms Q u a d r a t w u r z e l aus d e m Mi t t e lwer t de r Feh le r - q u a d r a t e de f in ie r t ist. Diese Def in i t ion is t j edoch n e b e n - s~chl ich; wich t ig is t n u r die p r a k t i s c h e Regel, d a b de r w a h r e W e f t x sich yon d e m gemessenen M i t t e l w e r t (in u n s e r e m Fal l also v o n d e m P r o z e n t s a t z p) p r a k t i s c h n iemals n m rnehr als n m den 3 f a c h e n m i t t l e r e n Feh le r u n t e r s c h e i d e n k a n n . I s t z. B. 2,9 de r gemessene W e r t (Mit te lwer t ) e iner Gr6Be x u n d I, 7 der m i t t l e r e Fehler , so pf leg t m a n das E r g e b n i s de r N[essung in de r F o r m

x = 2 , 9 : k 1,7 anzugeben . De r w a h r e ~Vert x . l iegt d a n n n a h e z u s icher zwischen

2 , 9 - - 5 , ! = - - 2 , 2 u n d 2 , 9 " - r 5 , I ~ ' 8 ,o . (Fal ls n a c h de r N a t u r yon x n u r pos i t ive W e r t e mSgl ich sind, i s t die u n t e r e Grenze - - 2 , 2 na t i i r l i ch d u r c h o zu ersetzen.)

F t i r die I3erechnung des m i t f l e r e n Feh le r s m. e iner P r o z e n t - zahl p pf legte m a n b i s h e r i m m e r die F o r m e l n

- - Z (t) m~ = p(too P) ; p = - - . IOO% (Falsch!)

zu b e n u t z e n . Diese s ind j e d o c h n u t d a n n ann~thernd r ich t ig , w e n n e r s t ens n seh r groB is t u n d zwei tens p n i e h t zu n a h e a n o % oder zoo % h e r a n r e i c h t . I m Fa l l p == o e rgeben sie das a b s u r d e E r g e b n i s r e = o , u n d w e n n p n a h e bet o % oder I o o % liegt, t~tuschen sie e ine viel zu g r e b e G e n a u i g k e i t ve t .

Besonde r s bet c h i r u r g i s c h e n S t a t i s t i k e n ]iegt die Mor- t a l i t~ t (glficklieherweise) h~uf ig sehr n a h e bet o%. D a h e r h a b e n POLL u n d WIEPKING 1 ein anderes V e r f a h r e n ffir diese Grenzf~l le a n g e g e b e n ; j edoch s che in t m i r das V e r f a h r e n m a t h e m a t i s c h n i c h t e inwandfre i , was ich a b e t an dieser Stel le n i c h t nXher b e g r ~ n d e n will. Die r i ch t ige Regel, die ich a. a. O. bewiesen babe , heil3t so:

I s t das Ereignix E, dessen Wahr.scheinlichkeit x vo~ vorn- here~n unbekannt ist, in n Versuchen z-real eingetreten, so werden. der Mit te lwert p yon x und der mitt lere .Fehler m dieses Mi t te l - wertes du tch die FormeIn

(2) p = - - . ioo%; m ~ = P ( I o o - - p ) n + 2 n + 3

gegeben. Lieg t p n i c h t al lzu n a b e bei o % oder be i xoo% (z. B.

p zwischen Io % u n d 90 %, bet gr613eren S t a t i s t i k e n p zwischen 5 % u n d 95 %), so gi l t ganz s t r e n g die RegeI, d a b der wahre W e f t x prakt isch sicher zwischen p - - 3 m u n d p + 3 m liegt. I s t abel: z seh r k le in im Verg te ich zu n , so r u t m a n g u t d a r a n , p + 3~/2m s t a t t p + 3 m als obere S c h r a n k e zu n e h m e n (die u n t e r e S c h r a n k e wi rd in dJesen F~l ten me i s t ens Null) . I s t ga r z = o, so m u g m a n p + 4 ~ als obe re S c h r a n k e n e h m e n . In a l ien d iesen FXllen k a n n m a n I48 gegen I we t t en , d a b die t t~u f igke i t x wi rk l ich i n n e r h a l b de r a n g e g e b e n e n Sch ran - ken liegt.

Beispie l 2. 2o0 Versuche, I Todesfal l . n = 200, z ~ . 2

D u r c h s c h n i t t l i c h e ~or ta l i t f i . t : p = - . ~ �9 IOO % ~ I,o %. 2 0 2 I �9 99

Mi t t l e re r Feh le r : m 2 -- --0, 5, also r e = o , 7. 2 0 3

Mor ta l i t~ t d e m n a c h i ,o • o, 7 %. F o l g e r u n g : Die M o r t a l i t ~ t l iegt zwischen o % und p + 3 ~/2 m.

= 3,4 %. Wie ve r sch iedene a n d e r e Autoren~ ebenfa l ls b e t o n t h a b e n ,

sol l te m a n als E r g e b n i s e iner E r f o l g s s t a t i s t i k n i ema t s e ine blol?e P r o z e n t z a h l angeben , weil diese a l le in ga r n i c h t s be- sagt , s o n d e r n i m m e r e r s tens die A n z a h l e n de r Er fo lge u n d Mi[3erfolge, zwei tens den P r o z e n t s a t z p de r Er fo lge oder Mif3- erfolge u n d d r i t t e n s d e n m i t t l e r e n Feh le r m.

E ine f u n d a m e n t a l e F r a g e bet de r A u s w e r t u n g e iner E r - fo Igss ta t i s t ik is t d iese: Welches K r i t e r i u m h a t m a n daffir , d a b eine v o r g e f u n d e n e D i f f e r e n z zwischen zwei g e f u n d e ~ e n P r o z e n t z a h l e n n i c h t zuf~llig, s o n d e r n tee11 is t?

M a n h a b e e t w a aus zwei v e r s c h i e d e n e n M o r t a l i t ~ t s - s t a t i s t i k e n die M o r t a l i t ~ t s - P r o z e n t z a h l e n Pl u n d p~ u n d die m i t t l e r e n Feh le r m~, m 2 ge funden . D a n n grit fo lgende Regel : W e n n die Di / /erenz P l - P2 grSfier ist a, ls der drei/aehe mittlere Fehler n~ dieser Di/ /erenz, so is t sie sieher reell und nicht zu- /dllig. Dabei wird der mittlere Fehler m der Di / /erenz P l - P2 nach der ~'ormel

Pl( Ioo - - p~) - - p~.) m 2 = m~ + m.~ = - F p~(Ioo nl + 3 n~ + 3

berechnet. Beisp ie l 3. Bet e iner E p i d e m i e seien yon 200 P a t i e n t e n

26 ges to rben . N a c h A n w e n d u n g eines n e u e n I I e i lmi t t e i s s t i r b t yon 4 ~ P a t i e n t e n n u r noch einer , t I a t das H e i l m i t t e l gewi rk t ode r k a n n de r Er fo lg auch re in zuf~llig sein?

Unse re F o r m e l n e rgeben :

27 p~ = - - - Ioo% ~ 13,4% (J:3,o)

2 0 2

2 p~ . . . . Ioo% = 4,8% (2,5)

42 Pl - - P2 ~ 8,6% (lO,5)

Page 2: Über die Richtige Auswertung von Erfolgsstatistiken

2 L N O V E M B E R I936 K L I N I S C H E W O C H E N S C H R I F T . ~5- J A H R G A N G . Nr. 47 1719

[In Klammern sind immer diejenigen l~Terte angegeben, die man nach der aIten Formel (I) erhalten wfirde.]

m~ = I3,4.76,6 = 5,1 (5,o) 2o3

~'~ -- 4'8 " 95'2 Io,6 (6,I) 43

m 2 ~ 5,I + io,6 = I5,7 (~,~)

m = 4,o (3,3).

Die Differenz p~--p~ fibersteig~ demnach kaum die doppelte Streuung. Es ist also nicht sicher, dab das Heil- mittel gewirkt hat. Nach der alten Formel wfirde man p~--p~ > 3n~ linden, also auf die Wirksamkeit des Hell- mi~tels schlieBen.

Bei~piel g. Die Mortalit~t einer Operation sei dutch frfihere Beobachtungeli an etwa 2oo Personen festgesteltt und betrage 2 5 ~ 3%- Nun wird eine neue Operations- methode erfunden, nach deren Anwendung yon 2o Personen keine mehr gestorben ist. Ist das neue Verfahren besser als das frfihere ?

Gegeben ist: Pl---- 25 %, m,~ = 3- Die Formeln (2) ergeben:

I ~,~ ~ - - . lOO% = 4,6%, also i ~ l - - ~ ) ~ ~1,4;

22

,, 4,6 �9 95 ~ I9; ~r~ ~ 9;

23

~n 2 = 9 + 19 = 28, also m = 5,3.

Es ~st demnach p ~ - - p ~ > 4 m, daher bedeutet das neue Verfahren ganz sicher eine Verbesserung.

Aus diesem Beispiel sieht man, dal3 man unter gfinstigen Umst~inden auch aus einer kleilien Statistik 2uverl~tssige Schtfisse ziehen kann. Die aIte Formel (I) wfirde in diesem Falle keine Entscheidung geben, da sie im Fatle z = o v611ig versag~.

Zur praktischen Berechnung der Prozentzahl f nnd des mitderen Fehlers bedient man sich am bequemsten des Rechenschiebers. Wer aber dieses Instrumen{ nicht genfigend beherrscht, kann die sehr bequeme FlnchtIinientafel benutzen, die in der unter ~ zitierten Arbeit yon POLL abgedruekt i s t Bei der Aiiwendulig der Pollschen Fluchtlinientafel hat man aber auf der linken Geraden nicht, wie dort angegeben, die Personenzahl n, sonderli die um 3 vermehrte Personen- zahl n + 3 zu markieren, entsprechend der verbesserten Formel (2). Auf der rechten Geraden markiert man die nach (2) berechnete Prozentzahl p, verbindet die beiden markierten Punkte durch eine gerade Liliie und liest dann auf der mitt- leren senkrechteli Geradeli direkt den mitt leren Febler m sowie den 3fachen mitt leren Fehler 3 m ab.

Ha~ man 2 Statistiken zu vergleichen und ha~ man ihre Prozen~zahien ~1 und p~ sowie deren mitflere Fehler r~, ulid ~z mit Hilfe der Fluchtlinientafet geflinden, so kann mall den mitfleren Fehler~z der Differenz ~h--P2 sehr be- qnem geometrisch dutch eine einfache Anwendung des Pythagoreischen Lehrsatzes finden, indem man auf den beiden Schenkeln eines rechten "vVinkels (z. B: an der Ecke eines Stfickes Papier) die Strecken ~ und ~z cmn abtr~gt und d ie Entfernung der beiden so erhalter~en Pankte mit einem Zentimetermal3 ausmiBt Ist m diese Entfernung, so is~ nach PYTHAGORAS in der Tat m~=m~ +~re~ .

Zusammen/assung: Es wird eine verbesserte Methode zur Berechnung des Prozentsatzes Erfolge oder Mil3erfolge in einer &rztlichen S~atistik sowie des mittleren Fehlers dieses Prozen~satzes angegeben, welche auch im FaIle kleiner Statistiken oder sehr kleilier Prozentzahten ihre Richtigkeit beh~l<

Li't e ra t u r: H. POLL, Kiln. XNschr. 1928, 1777-- 1782 -- H. POLL 1.I. W2 ]~VIEPKING ] Ned. YVelt 7, Nr 38 (1933). -- ~ Vgl. L. HEIDEN- HAIN, Dtsch. Z. Chir. 232; 92 (i93i).

CHEMOTHERAPIE, FLUORESCENZ UND KREBS. yon

Dr. M. OESTERLIN. Aus der Chemischen Abteilung des Instituts ffir Schiffs- und Tropenkrankheiter~

(Direktor: Prof. Dr. P. M~3HLENS. Abteiiungsvorstand: Dr. W. WEISE).

Die Fortschritte auf dem Gebiete wissenschaftlicher Chemo- therapie in den letzten Jahren verdankeli wir weliiger einer Vervollkommnung apparativer Kolistruktiolieli lind verfei- nerter analytischer Methoden, als einer zweckdienlichen An~ wendung schon bekannter Technik. Die von N.v. JANcso eingeffihrte Dulikelfeldfluorescenzmikroskopie zum Studium wirksamer chemotherapeufischer Acridilifarbstoffe h~tte, wie der verstorbene Chemotherapeut FISCEL meint, auch schon yon PAUL }~HRLICH angewel~det werdeli k6nnen und w~re in seiner Hand sicherlich eine gewichtige Stfitze seiner Theorie der direkten Wirkung geworden. Gerade dies e Untersuchungs- technik hat sieh - - in geringer Abwandlulig - - beim Studium der Acridine und Styrylehinoline als auBerordenflich fruchtbar erwiesen (OESTERLIN 1) nnd zu der Theorie geftihr% dab bei den metallfreien Produkten die FXhigkeit der Fluorescenz all dieser Stoffe ffir ihre Wirkung in irgendeiner Weise mal3gebend sein mui3. Die daraus abgeleitete ~hnlichkeit der Energie- verteilung in den spektral aufgel6sten Fluorescenzemissionen ftir trypanocide Stoffe einerseits nnd malaricide andererseits bedeutete zwar einen Fortschritt , lieB abet gteichzeitig er- kennen, dab der Faktor Fluorescenz nicht allein ffir die Wir- kung maBgebend seili konn~e. So wurde die zweite Forderung gestellt, dab alle malariciden Stoffe starke Baseli, alle trypano- ciden Produkte amphotere K6rper darstetlen (OEsTEaLIN2), und die weitere Vermutung ausgesprochen, dal3 bei eben diesen trypanociden Pr~paraten der Stickstoff in Form der Ammo- IIiumbase, atso ftinfwertig, eine nich~ uliwesentliche Rolle ats haptophore Valenz eilinimmt.

Diese klare UmreiBung eines 'Haptophors, welche am Bei- spiel Rivanol-Rivanolmethylsulfat ihre erste Best~tigung land und ffir welche inzwischen noch weitere Belege gefunden werdelt konnten, hat dieses vielseifige Probtem anf Beziehungen hin- gelenkt, welehe atlgemeineres Interesse beanspruchen werden.

Der jahrelange Streit fiber den Wirkungsmechaliismus der Chemotherapeutiea - - ob direk~ oder indirekt - - hat bis heute keine eindeutige IZl~rung erfahren und wird diese wohl aueh nie erfahren, well der direkte Mechanismus den indirekten nicht ausschliel3t und ohne gegenseitige Bel~stigung beide Vorg~nge denkbar sind und sicher auch ablaufen. In beiden F~llen ist es jedoch IIotwendig, dab eilie wenli auch minimale Substanzmenge yon den Erregern gebunden wird. Diese Bin- dung wurde als wesentlichster Faktor zur Entwicklung der Wirknng immer wieder betont nnd konnte in zaMreichen F~Lllen durch eine Verschiebung der Fluorescenzlage alich nach- gewiesen werden (OESTERLINS).

Diese beiden Momente, B~ndulig an hocbmolekulares Mate- rim der Zelle und Fluoresceliz der verankerungsf~higen Sub- stanz, also anregungsfXhiger MMekfilbau, dr~ngt unwillkfirlich zu einem Vergleich mi t anderen biologischen Systemen ana- loger Struktur, dell Fermenten. Auch bei dieser Substanz- klasse kommt die Wirkung nut zum Ausdruck, wenn die nieder- molekulare \u an hochmolekulares MateriaI ge- bunden wird ulid auch dort filiden wit eine Nnderung der Fluorescenzverh~ltnisse durch eine solche Bindung vor (KuH~) . Wir wissen heute, dab die Bindung beider Kompo- nenten in den Fermenten sehr verschieden grol3 sein kann, sehr labil im Falle der Esterasen, sehr stabil im Falle der eiweiB- spaltenden Fermelite, und dab demgemXB alle m6glichen lJber- g~nge denkbar sind. l~bertr~gt man diese Ergebnisse der Fermentforschung auf die Chemotherapeutica, so w~ren in den Erregerli die jeweiligen EiweiBtr~ger vorhaliden (Apo- fermente), w~hrend die verabreich~en Produkte die spezi- fischen \u (Co-Fermelite) darstellten. Vv-elche Obereinstimmling zwischen bekaliiiten Co-Fermenten nnd chemotherapeutischen Produkten ist nun vorhanden?

Die Lactoflavinphosphors~ure (FormeI I), das Co-Fermelit des Warburgschen Atmuligsfermelites, fnngiert bekalintlich als XYasserstofffibertr&ger. Es l~gt sich durch besfimmte