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Medi­zi­ni­sche Stu­di­en durch­zu­füh­ren bedeu­tet - neben den not­wen­di­gen The­ra­pie­kennt­nis­sen - auch über mehr als grund­le­gen­de Sta­ti­stik­kennt­nis­se zu ver­fü­gen. Oder das Glück zu haben, einen Sta­ti­sti­ker als Co-Autor gewin­nen zu kön­nen.

Selbst wenn die­se Vor­aus­set­zun­gen vor­han­den sind bedeu­tet das Ergeb­nis einer sol­chen Stu­die nicht, daß jetzt ein all­ge­mein­gül­ti­ges Dog­ma ver­kün­det wür­de - viel­mehr wird eine Aus­sa­ge über eine gewis­se Wahr­schein­lich­keit * gemacht mit der ein in der Stu­die über­prüf­tes Ergeb­nis ein­tre­ten kann. Aber nicht muß.


Das ist der ent­schei­den­de Punkt.
Hier tren­nen sich Ver­ständ­nis und Urteils­ver­mö­gen
von Wis­sen­schaft­lern und Lai­en.



Lai­en neh­men Ergeb­nis­se von Stu­di­en also als 'bare Mün­ze' und mei­nen deren Ergeb­nis­se sei­en all­ge­mein über­trag­bar und gül­tig. So kom­men dann Schlag­zei­len wie "Krebs besiegt!" auf die Sei­ten von zweit- oder dritt­klas­si­gen Druckerzeug­nis­sen.

Wis­sen­schaft­ler und wis­sen­schaft­lich Gebil­de­te hin­ge­gen inter­pre­tie­ren der­glei­chen mit der nöti­gen Vor­sicht und erst wenn sich - in wie­der­holt durch­ge­führ­ten Stu­di­en - frü­he­re Ergeb­nis­se wie­der­ho­len las­sen, mes­sen sie ihnen eine gewis­se Bedeu­tung bei. Was noch nicht heißt, daß sie sie für all­ge­mein­gül­tig hal­ten. Sie sind - selbst nach meh­re­ren Wie­der­ho­lun­gen - ledig­lich wahr­schein­li­cher gewor­den.

Kürz­lich sah ich wie­der ein trau­ri­ges Bei­spiel für die­se man­geln­de Urteils­fä­hig­keit in einem Web­log. Die Inter­pre­ta­ti­on war dem­entspre­chend man­gel­haft und typisch für unbe­darf­te Lai­en:


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Der geprie­se­ne "Zell­for­scher" hat gleich meh­re­re grund­le­gen­de Feh­ler gemacht die sei­ne "Stu­die" als wis­sen­schaft­li­chen Schrott kenn­zeich­nen:

  • publi­ca­ti­on bias (Ver­zer­rung) **
  • Blin­dungs­feh­ler ***
  • und

  • unzu­rei­chen­de Fall­zah­len ****

Aus der Pres­se­mit­tei­lung haben unzäh­li­ge unwis­sen­de Redak­teu­re/-innen abgeschrieben/wörtlich über­nom­men und so mehr oder weni­ger ver­kürz­te und damit noch weni­ger wis­sen­schaft­li­che Arti­kel 'ver­faßt'. Die Blog­schrei­be­rin, offen­bar bedau­er­li­cher­wei­se natur­wis­sen­schaft­lich nicht sehr gebil­det, konn­te z.B. noch nicht ein­mal sinn­ge­mäß wie­der­ge­ben was da stand und hat eine Pas­sa­ge genau ins Gegen­teil des­sen ver­kehrt was in der Pres­se­mit­tei­lung bekannt gemacht wor­den war [sie­he Her­vor­he­bung]. Bei der man­gel­haf­ten Qua­li­tät der Stu­die fällt das aber kaum noch ins Gewicht.

Stu­di­en mit sol­chen Fall­zah­len - im vor­lie­gen­den Fall waren es elf (!) Pro­ban­den - sind besten­falls Geld­ver­schwen­dung, meist aber Arbei­ten zu nur einem Zweck:
Sie erhö­hen die Zahl der Publi­ka­tio­nen und damit das Blei­be­recht der Autoren im U.S.-Wissenschaftsbetrieb.

Um das beur­tei­len zu kön­nen muß man nicht unbe­dingt dort gelehrt haben.

Es reicht, wenn man ein wenig Sach­ver­stand hat, der nicht vom Gedan­ken des per­sön­li­chen Pro­fits kor­rum­piert ist, kri­tisch liest und vor allem nicht alles, was in ein­schlä­gi­gen Wer­be­blät­tern und Fit­ness­zeit­schrif­ten steht, blau­äu­gig kon­su­miert ....


*
Test­ver­fah­ren sol­len Hypo­the­sen (=ver­mu­te­te Sach­ver­hal­te) anhand von Ver­such­s­er­geb­nis­sen gegen­über täu­schen­den Zufalls­ef­fek­ten absi­chern.

Resul­tat eines sta­ti­sti­schen Schlus­ses ist eine bestimm­te Wahr­schein­lich­keit .. Eine getrof­fe­ne Aus­sa­ge .. kann nicht als sicher, son­dern als mehr oder weni­ger wahr­schein­lich gewer­tet wer­den. Immer bleibt eine gewis­se Wahr­schein­lich­keit, dass die Aus­sa­ge mit einem Feh­ler behaf­tet ist.

[http://user.meduni-graz.at/helmut.hinghofer-szalkay/Biometrie.htm]

Kurz­fas­sung:
Jede Stu­die kann nur Wahr­schein­lich­keit, nie Gewiß­heit dar­stel­len.
Wird daher eine Gewiß­heit postu­liert muß man eine Täuschung(-sabsicht) unter­stel­len.


**
Bias (Syste­ma­ti­sche Feh­ler)
HIER => Publi­ca­ti­on Bias:

Es wer­den nur Stu­di­en publi­ziert die einen posi­ti­ven Effekt einer medi­zi­ni­schen Mass­nah­me nach­wei­sen und nega­ti­ve Stu­di­en wer­den nicht publi­ziert.

[http://www.awanet.ch/nv/EBM/Glossar.asp#Randomisierung%20%28Randomized,%20Random%20allocation,%20Randomisation%29]

Kurz­fas­sung:
Die publi­zie­ren­de Per­son 'will' kei­ne nega­ti­ven Ergeb­nis­se ver­öf­fent­li­chen.
Publi­zier­te Erge­nis­se sind stets posi­tiv hin­sicht­lich der Grund­an­nah­me.


***
Blin­dungs­feh­ler

Blin­dung bedeu­tet, dass die betref­fen­de Per­son (Proband/In, Therapeut/In oder Untersucher/In) nicht gewusst hat, wel­cher Grup­pe der Pro­band zuge­ord­net wor­den ist. Außer­dem wird eine Blin­dung von Pro­ban­den und The­ra­peu­ten nur dann als gege­ben ange­nom­men, wenn davon aus­ge­gan­gen wer­den kann, dass sie nicht in der Lage gewe­sen wären, zwi­schen den Behand­lun­gen, die in den ver­schie­de­nen Grup­pen aus­ge­führt wur­den, zu unter­schei­den.

[http://www.pedro.org.au/german/downloads/pedro-scale/]

Kurz­fas­sung:
Wis­sen Unter­su­cher und Pro­ban­den von ihrer Grup­pen­zu­ge­hö­rig­keit ist das Ergeb­nis nicht ver­trau­ens­wür­dig. Weiß nur der Unter­su­cher davon ist das Ergeb­nis ver­fälscht. Mit gerin­ge­rer Wahr­schein­lich­keit gilt dies für Pro­ban­den.


****
"Gleich­heit"

Eine ech­te Gleich­heit muss in Stu­di­en­zah­len mit wesent­lich höhe­ren Fall­zah­len belegt wer­den .. Eine höhe­re Fall­zahl lie­ße den sta­ti­sti­schen Unter­schied zwi­schen den ein­zel­nen Grup­pen, d. h. die Streu­ung sin­ken, so dass das Kon­fi­denz­in­ter­vall (= Ver­trau­ens­be­reich, je klei­ner, desto bes­ser) enger wer­den wür­de. Lässt somit eine kli­ni­sche Stu­die, auf­grund einer zu gerin­gen Fall­zahl, kei­ne ein­deu­ti­gen Rück­schlüs­se zu, ist sie unter­di­men­sio­niert, d. h. sie lie­fert nicht die aus­rei­chen­de sta­ti­sti­sche Power, um eine fall­zahl­ab­hän­gi­ge Trenn­schär­fe eines sta­ti­sti­schen Tests zu erzie­len.

[http://www.uniklinikum-saarland.de/profil/freunde-des-uks/klinische-studien/]

Kurz­fas­sung:
Hohe Fall­zah­len redu­zie­ren die Streu­ung und erhö­hen den Ver­trau­enes­be­reich.
Nied­ri­ge Fall­zah­len erhö­hen die Streu­ung und ver­min­dern den Ver­trau­ens­be­reich.