Diagnostik als Dienstleistung und was eine ergänzende Wiederholungsuntersuchung aufzeigen kann

Leistet dieses Produkt etwas, das ein Kunde messen kann? Eine Marke für Nahrungsergänzungsmittel, die „Diagnostics as a Service“ nutzt, kann diese Frage mit einem Vorher-Nachher-Vergleich beantworten. Dieser Vergleich ist das Überzeugendste, was die Marke einem Kunden jemals präsentieren kann – auch wenn man dabei leicht zu viele Schlussfolgerungen ziehen kann. Ein zweiter Wert, der aussagekräftiger ist als der erste, sind die Daten einer Person an zwei Tagen. Die interessante Aufgabe besteht also darin, zu entscheiden, wie viel von der Veränderung auf das Produkt zurückzuführen ist und wie viel auf alle anderen Faktoren.

Was kann eine erneute Untersuchung eines Nahrungsergänzungsmittels für einen Kunden beweisen?

Das hier ist keine Rechtsberatung, daher sollte ein auf Lebensmittel- und Wettbewerbsrecht spezialisierter Anwalt jede Behauptung prüfen, die du auf der Grundlage eines Messergebnisses aufstellst.

Ein erneuter Test kann zeigen, dass der Messwert eines bestimmten Kunden am zweiten Tag von dem Wert am ersten Tag abwich – und zwar um einen Betrag, der größer ist als das Messrauschen. Das ist eine echte und nützliche Erkenntnis für diese Person, aber es ist kein Beweis dafür, dass dein Produkt diese Abweichung verursacht hat.

Genau in dieser Diskrepanz zwischen diesen beiden Aussagen geraten Hersteller von Nahrungsergänzungsmitteln in Schwierigkeiten, denn der zweite Satz ist genau das, was das Marketingteam hören will. Ein einzelner Kunde ohne Kontrollgruppe kann deine Kapsel nicht von den vier anderen Faktoren unterscheiden, die sich in denselben zwölf Wochen verändert haben – wie zum Beispiel mehr Schlaf, mehr Tageslicht, eine andere Ernährung und eine ausgeheilte Infektion.

Das lohnt sich trotzdem. Ein Kunde, der seine beiden Zahlen selbst vergleichen kann, hat etwas, was ihm kein Mitbewerber bieten kann, und Ehrlichkeit darüber, was diese beiden Zahlen bedeuten, kostet nichts, während eine falsche Darstellung der Marke schadet.

Warum sieht eine zweite Nachmessung oft besser aus?

Wegen der Regression zum Mittelwert – also der Tendenz, dass auf einen extremen Messwert^allein aus statistischen Gründen ein weniger extremer folgt^¹. Jedes einzelne Ergebnis besteht aus einem tatsächlichen Wert plus einer zufälligen Schwankung. Deshalb wird jemand, der ausgewählt wurde, weil sein erster Wert ungewöhnlich schlecht war, beim zweiten Mal oft näher an seinem eigenen Durchschnitt liegen, ohne dass irgendeine Maßnahme ergriffen wurde.

Das ist für Hersteller von Nahrungsergänzungsmitteln wichtiger als für fast alle anderen, und zwar wegen der Art und Weise, wie Kunden zu ihnen kommen. Die Leute kaufen ein Eisenpräparat, nachdem sie einen niedrigen Ferritinwert festgestellt haben, und sie kaufen Vitamin D im Februar, nachdem sie einen niedrigen Winterwert gemessen haben. Deine Kunden werden also genau anhand dieser Extremwerte ausgewählt, die sich durch die Regression zum Mittelwert teilweise von selbst korrigieren.

• Die Auswahl von Kunden anhand eines niedrigen Anfangswerts lässt eine gewisse Verbesserung erwarten, ohne dass dabei ein Produkt im Spiel ist.
• Der Effekt ist bei Markern mit starken täglichen Schwankungen am größten, wie es bei vielen Nährstoffmessungen der Fall ist.
• Wenn man vor dem Start zwei Ausgangswerte mittelt, lässt sich das Problem verringern, auch wenn das eine zweite Probe kostet.
• Eine Kontrollgruppe ist die einzig eindeutige Antwort – deshalb gibt es sie in Studien, im Marketing aber so gut wie nie.

Inwieweit liegt die Veränderung eher beim Labor als beim Kunden?

Jede Analysemethode hat ihre eigenen Ungenauigkeiten, daher liefert dieselbe Blutprobe bei zweimaliger Messung nicht genau denselben Wert. Die methodischen Unterschiede sind sogar noch größer, denn zwei Plattformen, die dieselbe Probe auf Ferritin, Vitamin D oder einen Schilddrüsenmarker untersuchen, können Werte liefern, die um mehr als die vom Kunden erhoffte Veränderung voneinander abweichen.

Manche Marker sind international standardisiert, andere nicht – das bedeutet, dass das Ausmaß dieses Problems bei jeder Zeile im Befund unterschiedlich ist. Eine Marke, die zwischen dem ersten und dem zweiten Test das Labor, die Methode oder die Art der Probenentnahme wechselt, hat eine Abweichung verursacht, die sie nicht von der individuellen Biologie des Kunden unterscheiden kann.

Die gängige Vorgehensweise dabei ist, anhand der veröffentlichten Ungenauigkeit der Methode und der individuellen täglichen^Schwankungen der Person zu ermitteln, wie groß eine Abweichung sein muss, damit sie als echt gilt2. Unterhalb dieser Schwelle lässt sich eine Veränderung nicht von Rauschen unterscheiden, auch wenn die beiden Zahlen nebeneinander noch so überzeugend aussehen.

Wie stark wirkt sich die normale Biologie bei einer erneuten Untersuchung der Nahrungsergänzungsmittel aus?

Jeder Marker schwankt bei einem gesunden Menschen von Woche zu Woche, und bei manchen Markern sind diese Schwankungen stark ausgeprägt. Wenn man einen Unterschied meldet, ohne den üblichen Schwankungsbereich für diesen Marker zu kennen, kommt es dazu, dass eine Marke sich am Ende einen Dienstag als Erfolg anrechnet.

• Der Vitamin-D-Spiegel schwankt je nach Jahreszeit, daher wird bei einer erneuten Untersuchung im Frühling – nach einer ersten Messung im Winter – sowohl die Sonneneinstrahlung als auch die Einnahme von Kapseln berücksichtigt.
• Der Ferritinspiegel steigt bei Entzündungen an, was bedeutet, dass eine kürzlich durchgemachte Erkältung ihn erhöhen kann, während der Eisenstatus unverändert bleibt.
• Die Kreatinkinase steigt nach einem harten Training an, daher ist eine Probe, die zwei Tage nach einer intensiven Trainingseinheit entnommen wird, kein Ruhewert.
• Cortisol und Testosteron unterliegen einem Tagesrhythmus, daher hängt der Wert von der Uhrzeit des Termins ab.
• Nüchternzustand, Flüssigkeitshaushalt und kürzlich konsumierter Alkohol verändern mehrere Routinemarker gleichzeitig.

Die veröffentlichten Zahlen dazu, wie stark jeder Marker bei einer Person variiert, werden von der EFLM in ihrer Datenbank für biologische Variation gepflegt und beziehen sich speziell auf den jeweiligen Marker, nicht^allgemein2. Jedes Testprotokoll, das sich lohnt, legt die Tageszeit, den Nüchternzustand und das Intervall fest, denn diese drei Faktoren eliminieren mehr Störfaktoren als jede nachträgliche Interpretation.

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

Denn eine Aussage über ein Produkt richtet sich an alle, die sie lesen, während eine Messung nur von einer Person an einem bestimmten Tag aussagt. Nach europäischem Recht wird kommerzielle Kommunikation über ein Lebensmittel als gesundheitsbezogene Angabe behandelt, die genehmigt und in ein Verzeichnis aufgenommen oder als eine der vorläufig zugelassenen^Angaben³⁴ verwendet werden muss. Ein Vorher-Nachher-Vergleich von deinen eigenen Kunden begründet keine Zulassung.

Genau hier fangen die Probleme für ansonsten vorsichtige Marken an. Eine interne Grafik, die zeigt, dass es vielen Kunden besser ging, ist ein interessanter Grund, eine Studie durchzuführen – sie jedoch als Produktwirkung zu veröffentlichen, ist schon eine Behauptung. Eine Behauptung ohne genehmigten Eintrag und ohne vorläufigen Eintrag dahinter ist nur einen Brief vom Anwalt eines Mitbewerbers davon entfernt, teuer zu werden.

Der schmaler Grat zwischen Sicherheit und Ehrlichkeit ist so schmal, dass man ihn aufschreiben könnte. Du kannst einem Kunden erzählen, welche Werte er selbst hatte und was sich geändert hat, du kannst erklären, was der Marker bedeutet, aber du darfst aus diesen beiden Punkten keine allgemeine Aussage darüber machen, was dein Produkt für die Menschen leistet.

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

Aggregierte Daten sind durchaus sinnvoll, um das Produkt zu verbessern, Stichprobengruppen auszuwählen und eine Hypothese zu formulieren, die es wert ist, ordnungsgemäß getestet zu werden. Problematisch wird es, wenn eine unkontrollierte interne Reihe als Beweis für einen Effekt präsentiert wird, denn das Versuchsdesign kann diese Schlussfolgerung unabhängig von der Stichprobengröße nicht stützen.

• Bitte um eine separate, ausdrückliche Einwilligung für Forschungszwecke, da Gesundheitsdaten nach europäischem Recht einem besonderen Schutz unterliegen.
• Anonymisiere die Daten ordnungsgemäß, anstatt einen Namen zu entfernen, denn eine kleine Gruppe mit Datumsangaben lässt sich oft identifizieren.
• Melde die Kunden, bei denen sich die Werte verschlechtert haben, denn eine Reihe, in der nur Verbesserungen gezählt werden, ist kein Ergebnis.
• Beschreibe die Kohorte ehrlich, einschließlich der Personen, die ausgeschlossen wurden, und der Anzahl derjenigen, die nie zur zweiten Untersuchung erschienen sind.
• Betrachte das Ergebnis eher als Grund, eine kontrollierte Studie zu finanzieren, und nicht als Ersatz dafür.

Eine Marke, die eine fundierte Aussage zur Gesamtbevölkerung treffen will, muss letztendlich eine kontrollierte Studie durchführen, deren Protokoll bereits vor der Datenerhebung festgelegt wird. Das ist mit echten Kosten verbunden, weshalb sich die meisten Marken dagegen entscheiden – und die logische Konsequenz daraus ist, dass sie ganz auf Aussagen zur Gesamtbevölkerung verzichten, anstatt diese auf der Grundlage von Kundendurchschnittswerten zu treffen.

Wie sorgt „Diagnostics as a Service“ dafür, dass eine Wiederholungsuntersuchung vergleichbar bleibt?

Die Laborbedingungen müssen an beiden Tagen identisch sein, sonst ist der Vergleich sinnlos – daher ist bei einem Partner hier Beständigkeit wichtiger als Innovation. Ein Vertrag deckt die Analyse, die Testkits, den Kurierdienst und die Software ab, was bedeutet, dass die zweite Probe genauso behandelt wird wie die erste.

• Das gleiche Panel steht für Wiederholungstests zur Verfügung, und im Kunden-Dashboard gibt es eine Trendansicht über alle wiederholten Panels hinweg.
• Es werden sechs Probenentnahmemethoden unterstützt, und bei einer Wiederholungsuntersuchung sollte dieselbe Methode wie bei der Erstuntersuchung verwendet werden.
• Es stehen über 2.500 bestellbare Parameter in acht Modalitäten zur Verfügung, sodass ein Panel während des Programms nur selten neu zusammengestellt werden muss.
• Die Analyse wird von einem akkreditierten Partnerlabor durchgeführt, das über eine ISO 15189-Akkreditierung verfügt und nach den Vorgaben von RiliBAEK arbeitet.
• Die DSGVO-Bestimmungen und die AVV sind Teil desselben Partnervertrags.
• Die Gremien werden gemeinsam mit praktizierenden Klinikern und Forschern zusammengestellt, und die Protokolle werden von einem Beirat geprüft.

Ein Wechsel der Methode ist manchmal unvermeidbar. Daher ist es am ehrlichsten, dies im Bericht anzugeben, anstatt den Kunden einen Methodenwechsel als eine Veränderung an sich interpretieren zu lassen. Buche eine 30-minütige Demo, wenn du eine Messebene willst, die im sechsten Monat genauso aussieht wie im ersten.

Notizen und Quellen

Zuletzt aktualisiert: 31. August 2026

1. Barnett AG u. a., Regression zum Mittelwert: Was das ist und wie man damit umgeht, International Journal of Epidemiology, Band 34, 2005

2. Europäische Föderation für Klinische Chemie und Labormedizin, Datenbank für biologische Variationen, nach Markern durchsuchbar. Startseite der EFLM-Datenbank für biologische Variationen

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

4. EU-Register für nährwert- und gesundheitsbezogene Angaben über Lebensmittel, Europäische Kommission