Der aktuelle Stand der Forschung zur Homöopathie

In diesem Bericht zum Stand der Homöopathie-Forschung werden die Forschungsbereiche Versorgungsforschung, randomisierte kontrollierte klinische Studien, Meta-Analysen und Grundlagenforschung zusammenfassend dargestellt. Dies soll einen Beitrag leisten zur Diskussion innerhalb der Homöopathie, über die Notwendigkeit von Forschung, über die Bedeutung einzelner Forschungsfelder und -methoden und deren Rolle für die künftige Forschungsstrategie. Aber auch für die Diskussion innerhalb der gesamten Medizin und für die Öffentlichkeit stellen wir diesen aktuellen Stand der wissenschaftlichen Forschung zur Verfügung. Während die konventionelle Entwicklung von Medikamenten auf Forschung beruht, die sich dann der medizinischen Praxis stellen muss, ist die Homöopathie in erster Linie eine erfolgreiche medizinische Praxis, die sich der wissenschaftlichen Forschung stellen muss. Studien aus der Versorgungsforschung zur Homöopathie unter Praxis-Bedingungen zeigen klinisch relevante Verbesserungen von Symptomen und Lebensqualität, häufig vergleichbar mit denen konventioneller Therapien; jedoch werden weniger Nebenwirkungen berichtet. In der Hälfte aller gesundheitsökonomischen Evaluationen geht die Homöopathie mit geringeren Kosten einher. Eine Kausalbeziehung zwischen Arzneitherapie und Therapieergebnis lässt sich aus methodischen Gründen allerdings aus diesen Studien nicht ableiten. Die hier untersuchten randomisierten kontrollierten klinischen Studien (ausschließlich methodisch hochwertige Studien zur individualisierten Homöopathie mit Hochpotenzen) ergeben, in Übereinstimmung mit früheren Untersuchungen, Hinweise für eine Überlegenheit der klassischen Homöopathie im Vergleich zu Placebo, mithin für einen spezifischen Effekt von Hochpotenzen. Eine endgültige wissenschaftliche Aussage ist aufgrund der heterogenen Studienlage und der geringen Anzahl qualitativ hochstehender Studien aber derzeit nicht möglich. Eine Betrachtung der Meta-Analysen zur Homöopathie zeigt überwiegend statistisch signifikante Ergebnisse gegenüber Placebo, die auf eine spezifische Wirksamkeit potenzierter Arzneien hinweisen. Je nach den verwendeten Selektionskriterien werden hierbei unterschiedliche Studien in die Auswertung eingeschlossen. Die Mehrzahl der Studien, auch der methodisch hochwertigen, weist in allen untersuchten Übersichtsarbeiten (inkl. Shang et al.) auf die Überlegenheit der homöopathischen Therapie gegenüber Placebo hin. Diese Befunde werden von den Autoren der jeweiligen Meta-Analysen zum Teil stark relativiert. Die angeführten Vorbehalte, z. B. hinsichtlich der Studienqualität, entsprechen hierbei nicht immer den üblichen wissenschaftlichen Standards, oder sie berufen sich sogar ausdrücklich auf eine postulierte Implausibilität der Wirksamkeit hochpotenzierter Arzneimittel. In der Grundlagenforschung finden sich viele qualitativ hochwertige Studien, die spezifische Wirkungen auch für Hochpotenzen beobachteten, darunter mittlerweile auch unabhängig replizierte experimentelle Modelle. Zum physikochemisch-pharmazeutischen sowie zum biologischen Wirkprinzip gibt es erste empirische Hinweise, aber noch keine ausgereifte Theorie. Eine zusammenfassende Betrachtung klinischer Forschungsdaten belegt hinreichend einen therapeutischen Nutzen (effectiveness) der homöopathischen Behandlung

Dezentrale Strategieelemente für Evolutionsstrategien und Anwendung zum Reglerentwurf

Viele wissenschaftliche und technische Problemstellungen lassen sich auf Optimierungspro-bleme zurückführen. Zu deren Lösung steht eine Vielzahl unterschiedlicher Verfahren zur Verfügung. Dabei stellt die Auswahl eines geeigneten Verfahrens oft eine Schwierigkeit dar. Für die Lösung komplexer Optimierungsaufgaben haben sich in vielen Fällen Evolutionsstra-tegien (ES) bewährt. Mit der technischen Anwendung von Optimierungsverfahren werden meist die folgenden bei-den Ziele verfolgt. Zum einen möchte man möglichst optimale Lösungen, d. h. Parametereinstellungen, finden. Zum anderen möchte man den Suchraum der einzustellenden Parametervektoren möglichst gut ausschöpfen, um die gefundenen Lösungen und das Potenzial des Suchraums einschätzen zu können. Zudem sollen beide Ziele mit möglichst wenigen Gütebewertungen von Parametereinstellungen erreicht werden, da diese bei technischen Anwendungen oft aufwendige Simulationen oder Experimente an realen Prozessen erfordern. Herkömmliche ES weisen im Hinblick auf diese Ziele gewisse Defizite auf. Sie erfordern häufig eine vergleichsweise große Anzahl von Gütebewertungen und es stellt sich oft eine vergleichsweise schnelle Konzentration der konkurrierenden Lösungen (Individuen) auf nur wenige Varianten ein. Die Ursachen hierfür liegen u. a. darin, dass die zur Fortpflanzung verwendeten Paare von Individuen (Parametervektoren) in der Regel rein zufällig gebildet werden und zur Selektion der günstigsten Individuen meist ein Ranking verwendet wird. In der vorliegenden Arbeit werden neue Strategieelemente für ES entwickelt, die den genannten Zielen besser gerecht werden. Eines dieser Strategieelemente sorgt für eine automatische Umschaltung von globaler auf lokale Suche in Abhängigkeit von der bereits erreichten relativen Güte. Damit wird bei vergleichsweise schlecht bewerteten Individuen, die vor allem zu Beginn eines Optimierungsprozesses auftreten, bevorzugt eine globale Suche vorgenommen. Umgekehrt wird bei vergleichsweise gut bewerteten Individuen auf lokale Suche umgeschaltet, um in der näheren Umgebung dieser Individuen nach noch besseren Lösungen zu suchen. So wird ein günstiger Kompromiss zwischen globaler und lokaler Suche und damit eine effizientere Optimierung erreicht. Ein weiteres Strategieelement besteht in der Kombination einer Evolutionsstrategie mit einem lokal arbeitenden Optimierungsverfahren, das eine bevorzugte Suchrichtung im Suchraum verwendet. Damit wird berücksichtigt, dass häufig vorab nicht bekannt ist, ob zur Lösung eines Optimierungsproblems eine ungerichtete oder eine zielgerichtete Suche besser geeignet ist. Durch das hier entwickelte hybride Optimierungskonzept passt sich der Optimierungsprozess automatisch an die Beschaffenheit des Optimierungsproblems an, ohne dass eine Vorabentscheidung des Anwenders zugunsten einer ungerichteten oder einer zielgerichteten Suche erforderlich ist. Dieses hybride Optimierungskonzept stellt somit einen wichtigen Schritt in Richtung des übergeordneten Ziels dar, ein für einen Anwender möglichst einfach und universell einsetzbares Optimierungsverfahren zu schaffen, dessen erfolgreicher Einsatz ohne tief gehende Vorkenntnisse über Optimierungsverfahren oder die Beschaffenheit der zu lösenden Optimierungsaufgabe möglich ist. Die Wirkungsweise der neuen Strategieelemente wird anhand von analytischen Testfunktionen nachgewiesen. Ferner werden sie erfolgreich zur Lösung eines regelungstechnischen Optimierungsproblems – Optimierung der Reglerparameter für die Positionsregelung eines industriellen Hydraulikventils – eingesetzt. Somit wird deren Leistungsfähigkeit – auch für andere praxisbezogene Anwendungen – aufgezeigt