Diagnostics as a Service und was eine erneute Messung nach der Einnahme von Nahrungsergänzungsmitteln beweisen kann

Bringt dieses Produkt etwas, das Kundinnen und Kunden messen können? Eine Supplement-Marke, die Diagnostics as a Service nutzt, kann diese Frage mit zwei Messungen beantworten – vor und nach der Einnahme. Dieses Wertepaar ist das Überzeugendste, das die Marke ihren Kundinnen und Kunden bieten kann, auch wenn man hierbei schnell zu viel hineininterpretiert. Ein zweiter Wert, der besser ist als der erste, zeigt lediglich die Entwicklung einer Person an zwei unterschiedlichen Tagen. Die eigentliche Herausforderung besteht also darin herauszufinden, wie viel davon auf das Produkt und wie viel auf alles andere zurückzuführen ist.

Was kann ein erneuter Bluttest für eine Kundin oder einen Kunden beweisen?

Das ist keine Rechtsberatung. Du solltest daher jede Werbebehauptung, die auf Messwerten basiert, von einer auf Lebensmittel- und Wettbewerbsrecht spezialisierten Kanzlei prüfen lassen.

Ein Kontrolltest kann zeigen, dass der Messwert einer Person am zweiten Tag vom ersten Wert abweicht – und zwar um einen Betrag, der über der Messunsicherheit liegt. Das ist eine reale und nützliche Information für diese Person, aber noch kein Beweis dafür, dass dein Produkt diesen Unterschied verursacht hat.

Genau in dieser Lücke geraten Supplement-Marken in Schwierigkeiten, weil die zweite Variante genau der Satz ist, den das Marketing-Team haben möchte. Eine einzelne Person ohne Kontrollgruppe kann deine Kapsel nicht von den vier anderen Dingen trennen, die sich in denselben zwölf Wochen ebenfalls verändert haben – wie etwa mehr Schlaf, mehr Tageslicht, eine andere Ernährung oder eine überstandene Infektion.

Dennoch lohnt sich der Aufwand. Wer die eigenen Werte vergleichen kann, erhält etwas, das kein Etikett der Konkurrenz bieten kann. Ehrlichkeit darüber, was die Werte bedeuten, kostet nichts, während falsche Versprechungen der Marke schaden.

Warum sieht eine zweite Nahrungsergänzungsmessung oft besser aus?

Das liegt an der Regression zum Mittelwert. Das ist die statistische Tendenz, dass auf einen extremen Messwert aus rein statistischen Gründen oft ein weniger extremer folgt¹. Jedes einzelne Ergebnis setzt sich aus einem echten Wert und zufälligen Schwankungen zusammen. Wenn also jemand ausgewählt wird, weil der erste Wert ungewöhnlich schlecht war, liegt die zweite Messung ganz ohne Behandlung oft näher am persönlichen Durchschnitt.

Für Nahrungsergänzungsmittel-Marken ist das besonders wichtig, und zwar wegen der Art und Weise, wie Kunden zu ihnen finden. Die Leute kaufen Eisenprodukte nach einem niedrigen Ferritinwert und Vitamin D im Februar nach einem niedrigen Winterwert. Deine Kunden werden also genau nach den extremen Werten ausgewählt, die sich durch die Regression zum Mittelwert ohnehin teilweise von selbst korrigieren.

• Die Kundenauswahl anhand eines niedrigen Erstwertes lässt eine scheinbare Verbesserung wahrscheinlich erscheinen, selbst wenn gar kein Produkt im Spiel ist.
• Der Effekt ist am größten bei Werten mit starken täglichen Schwankungen, wie zum Beispiel bei vielen Nährstoffmessungen.
• Wenn man vor dem Start zwei Ausgangswerte ermittelt und den Durchschnitt bildet, wird das Problem kleiner, auch wenn das eine zweite Probe kostet.
• Eine Kontrollgruppe ist die einzige saubere Lösung. Genau deshalb haben Studien eine und Marketingabteilungen eher selten.

Wie viel von einer Veränderung geht auf das Labor und wie viel auf den Kunden zurück?

Jede Analysemethode hat ihre eigene Ungenauigkeit. Wenn also dasselbe Blutröhrchen zweimal gemessen wird, kommt nicht exakt derselbe Wert heraus. Methodische Unterschiede fallen sogar noch größer aus, denn zwei Plattformen, die dieselbe Probe auf Ferritin, Vitamin D oder einen Schilddrüsenwert untersuchen, können Werte liefern, die stärker voneinander abweichen als die Veränderung, auf die der Kunde hofft.

Einige Werte sind international standardisiert, andere nicht. Das bedeutet, dass dieses Problem für jede Zeile auf dem Bericht unterschiedlich groß ist. Wenn eine Marke zwischen dem ersten und zweiten Test das Labor, die Methode oder die Art der Abnahme wechselt, sorgt das für einen Unterschied, der sich nicht von der Biologie des Kunden trennen lässt.

Der übliche Umgang damit besteht darin, mithilfe der veröffentlichten Ungenauigkeit der Methode und den täglichen Schwankungen einer Person zu berechnen, wie groß ein Unterschied sein muss, damit er als echt gilt². Unterhalb dieses Schwellenwerts ist eine Veränderung nicht von Rauschen zu unterscheiden, egal wie gut die beiden Zahlen nebeneinander aussehen.

Wie viel von einer Veränderung bei einer Kontrollmessung von Nahrungsergänzungsmitteln ist einfach ganz normale Biologie?

Jeder Wert schwankt bei einer gesunden Person von Woche zu Woche, und bei manchen Werten ist diese Schwankung groß. Eine Marke, die eine Veränderung meldet, ohne den normalen Schwankungsbereich dieses Wertes zu kennen, beansprucht möglicherweise den Erfolg für eine Veränderung, die auch ohne das Nahrungsergänzungsmittel eingetreten wäre.

• Vitamin D schwankt je nach Jahreszeit. Eine Nachmessung im Frühling nach einem Ausgangswert im Winter misst also das Sonnenlicht genauso wie die Kapseln.
• Ferritin steigt bei Entzündungen an. Eine kürzlich überstandene Erkältung kann den Wert also erhöhen, obwohl sich am Eisenstatus nichts geändert hat.
• Kreatinkinase steigt nach hartem Training an. Eine Probe, die zwei Tage nach einer anstrengenden Einheit entnommen wurde, liefert also keinen Ruhewert.
• Cortisol und Testosteron folgen einem täglichen Rhythmus, weshalb der Zeitpunkt des Termins den Wert beeinflusst.
• Der Fastenzustand, der Flüssigkeitshaushalt und kürzlich konsumierter Alkohol verändern gleich mehrere Routine-Werte auf einmal.

Die veröffentlichten Zahlen darüber, wie stark die einzelnen Werte bei einer Person schwanken, werden von der EFLM in deren Datenbank für biologische Variation geführt. Sie sind spezifisch für den jeweiligen Wert und nicht allgemein gültig². Jedes Nachmessungsprotokoll, das sich lohnt, legt die Uhrzeit, den Fastenzustand und den Abstand fest, denn diese drei Entscheidungen beseitigen mehr Rauschen als jede spätere Interpretation.

Warum wird das Ergebnis eines Kunden anders behandelt als das Werbeversprechen für ein Nahrungsergänzungsmittel?

Weil eine Aussage über ein Produkt alle Leser anspricht, während eine Messung von einer Person an einem Tag handelt. Das europäische Recht betrachtet die kommerzielle Kommunikation über ein Lebensmittel als gesundheitsbezogene Angabe, die zugelassen und gelistet sein muss oder als ausstehende Angabe verwendet werden darf³⁴. Ein Vorher-Nachher-Vergleich deiner eigenen Kunden führt nicht zu einer Zulassung.

Hier fangen die Schwierigkeiten für sonst so sorgfältige Marken an. Ein internes Diagramm, das zeigt, dass sich viele Kunden verbessert haben, ist ein interessanter Grund, eine Studie durchzuführen. Es jedoch als Produkteffekt zu veröffentlichen, ist eine gesundheitsbezogene Angabe. Eine Angabe ohne Zulassung und ohne gelisteten Status ist nur einen Brief vom Anwalt der Konkurrenz entfernt, um teuer zu werden.

Die sichere und ehrliche Grenze ist schmal genug, um sie kurz aufzuschreiben. Du darfst einem Kunden sagen, wie seine eigenen Werte waren und was sich verändert hat, du darfst erklären, was der Wert bedeutet, und du darfst diesen Vergleich nicht in eine allgemeine Aussage darüber verwandeln, was dein Produkt für Menschen bewirkt.

Was kann eine Nahrungsergänzungsmittel-Marke mit aggregierten, anonymisierten Daten anfangen?

Aggregierte Daten sind legitim, um das Produkt zu verbessern, Testreihen auszuwählen und eine Hypothese aufzustellen, die es wert ist, richtig getestet zu werden. Sie werden erst dann zum Problem, wenn eine unkontrollierte interne Reihe als Beweis für einen Effekt präsentiert wird, da das Design diese Schlussfolgerung unabhängig von der Stichprobengröße nicht stützen kann.

• Hol dir eine separate, ausdrückliche Einwilligung für Forschungszwecke ein, da Gesundheitsdaten unter dem europäischen Recht einen besonderen Schutz genießen.
• Anonymisiere Daten richtig, statt nur einen Namen zu löschen, da eine kleine Gruppe mit Datumsangaben oft reidentifizierbar ist.
• Berichte auch über Kunden, deren Werte sich verschlechtert haben, denn eine Messreihe, die nur Verbesserungen zählt, ist kein Ergebnis.
• Beschreibe die Gruppe ehrlich – inklusive der Personen, die ausgeschlossen wurden, und all derer, die zum zweiten Test nicht mehr erschienen sind.
• Betrachte das Ergebnis lieber als Anstoß, eine kontrollierte Studie zu finanzieren, statt als Ersatz dafür.

Eine Marke, die eine haltbare Aussage über eine Bevölkerungsgruppe treffen will, muss irgendwann eine kontrollierte Studie mit einem Protokoll durchführen, das vor der Datenerhebung verfasst wurde. Das ist mit echten Kosten verbunden, weshalb sich die meisten Marken dagegen entscheiden. Die ehrliche Konsequenz daraus ist, Aussagen über die Bevölkerungsgruppe ganz sein zu lassen, statt sie aus Kundendurchschnitten abzuleiten.

Wie sorgt Diagnostics as a Service dafür, dass Wiederholungstests vergleichbar bleiben?

Die Laborseite muss an beiden Tagen exakt gleich sein, sonst ist der Vergleich wertlos. Der Vorteil eines Partners liegt hier also in der Beständigkeit, nicht in der Neuheit. Ein Vertrag deckt die Analyse, die Kits, den Kurierdienst und die Software ab – so wird die zweite Probe genauso behandelt wie die erste.

• Dasselbe Panel ist für Wiederholungstests verfügbar, und eine Trendansicht über wiederholte Panels hinweg findest du direkt im Kunden-Dashboard.
• Es werden sechs verschiedene Probenahme-Methoden unterstützt, und ein Kontrolltest sollte dieselbe Methode wie der Ausgangstest verwenden.
• Über 2.500 bestellbare Parameter aus acht Bereichen stehen zur Verfügung, sodass ein Panel während eines laufenden Programms nur selten umgestellt werden muss.
• Die Analysen werden von einem akkreditierten Laborpartner durchgeführt, der nach ISO 15189 zertifiziert ist und nach den RiliBAEK-Richtlinien arbeitet.
• DSGVO-Klauseln und ein AVV sind Bestandteil desselben Partnervertrags.
• Die Panels werden gemeinsam mit praktizierenden Ärzten und Forschern entwickelt, und die Protokolle von einem Beirat überprüft.

Ein Methodenwechsel lässt sich manchmal nicht vermeiden. Die ehrliche Art damit umzugehen ist, dies im Bericht zu erwähnen, statt den Kunden glauben zu lassen, die Änderung der Methode sei eine Veränderung an ihm selbst. Buche eine 30-minütige Demo, wenn du eine Messgrundlage suchst, die im sechsten Monat genauso funktioniert wie im ersten.

Notizen und Quellen

Letzte Aktualisierung: 31. August 2026

1. Barnett AG et al., Regression to the mean: what it is and how to deal with it, International Journal of Epidemiology, Band 34, 2005

2. European Federation of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine, Biological Variation Database, nach Marker durchsuchbar. EFLM Biological Variation Database Homepage

3. Verordnung (EG) Nr. 1924/2006 über nährwert- und gesundheitsbezogene Angaben über Lebensmittel, EUR-Lex

4. EU-Register der nährwert- und gesundheitsbezogenen Angaben über Lebensmittel, Europäische Kommission