10.09.2019 von Univ.-Prof. Dr. Jürgen König

Ernährungsstudien und deren Evidenz

Nahezu täglich werden wir medial mit einer Ernährungsstudie versorgt, die mehr oder weniger neue und spektakuläre Ergebnisse punkto gesundheitlicher Wirkungen unserer Ernährung präsentiert. Doch wie lassen sich die Resultate dieser Studien wertfrei interpretieren? Welche Schlussfolgerungen können wir Fachleute ziehen, die wir uns der evidenzbasierten Wissenschaft unterwerfen? Und ist wirklich alles so aufregend, wie es in den Medien dargestellt wird? Ein kleiner Leitfaden soll im Folgenden ein wenig Struktur in die Bewertung von Beobachtungsstudien bringen.

Nicht jeder Studientyp liefert überzeugende Argumente für eine bestimmte Fragestellung. In der evidenzbasierten Ernährung (in Anlehnung an Evidence Based Medicine) hat sich eine Hierarchie der Evidenz etabliert, die in Abb. 1 als Evidenzpyramide dargestellt ist und im Allgemeinen von den meisten Wissenschaftern in dieser bzw. in geringfügig veränderter Form akzeptiert wird.
Den niedrigsten Evidenzgrad haben Leitartikel, Expertenmeinungen oder Lehrbücher, daher werden diese in der Regel kaum für die Beurteilung von wissenschaftlichen Aussagen herangezogen. Ähnliches gilt für die zweite Stufe der Fallstudien (Case Reports oder Case Series). Erst auf den Stufen der Fall-Kontroll-Studien sowie Kohortenstudien gewinnt die Qualität der Evidenz an Bedeutung. Weil gerade in der Ernährungsforschung beide Studientypen dennoch sehr fehlerbehaftet sind, müssen wir uns auf der Pyramide noch eine Stufe höher zu den randomisierten, kontrollierten (und doppelblinden) Interventionsstudien begeben.

Abb. 1. Evidenzpyramide (modifiziert nach Sackett DL, 2000; libguides.cmich.edu/cmed/ebm/pyramid)

Solche Studien sind gerade im Ernährungsbereich sehr aufwendig. Daraus resultieren mehrere Probleme, die hier nicht erschöpfend diskutiert werden können. Einige Punkte sollen exemplarisch erwähnt werden: Zum einen haben Ernährungsfaktoren in der Regel langfristige gesundheitliche Auswirkungen – bis es zu einem gesundheitlichen Effekt kommt, können mitunter mehrere Jahre oder sogar Jahrzehnte vergehen. Zum anderen sind die Folgeerscheinungen teilweise relativ gering. Beides führt dazu, dass für eine aussagekräftige Interventionsstudie eine hohe Zahl an Probanden über einen langen Zeitraum untersucht werden muss, was mit entsprechend hohen Kosten verbunden und nur selten finanzierbar ist. Zudem ist es aufgrund der Komplexität der Ernährung schwierig, eine Ernährungsintervention über einen langen Zeitraum so zu standardisieren, dass ein bestimmtes Augenmerk isoliert werden kann.

Exempel Salzreduktion

Ein Beispiel ist die Ermittlung von gesundheitlichen Wirkungen der Kochsalzzufuhr. Es ist zwar relativ einfach, in einer Interventionsstudie nachzuweisen, dass eine Erhöhung der Kochsalzzufuhr negative gesundheitliche Auswirkungen hat, also etwa blutdruckerhöhend wirkt, da diese Effekte relativ rasch eintreten und die Intervention über das stärkere Salzen gut kontrolliert werden kann. Umgekehrt ist es aber nahezu unmöglich, nachzuweisen, dass eine Reduktion der Kochsalzzufuhr positive gesundheitliche Auswirkungen hat. Da Kochsalz in der Ernährung nicht einfach verringert werden kann, ohne den Anteil kochsalzreicher Lebensmittel (z. B. Fleisch- und Milchprodukte, Brot und Gebäck) zu senken, gehen entsprechende Studien immer mit einer Veränderung des Ernährungsmusters einher. Dies wirft die Frage auf, ob die Effekte durch die Reduktion des Kochsalzes oder das veränderte Ernährungsverhalten bedingt sind. Eine ideale Studie müsste also anhand einer hohen Probandenzahl über einen langen Zeitraum eine Ernährungsform untersuchen, die sich nicht grundsätzlich von der Kontrollernährung unterscheidet. Es wäre also nötig, dass alle salzreichen Lebensmittel in einer salzreduzierten Form konsumiert werden können, ohne dass der Proband den Unterschied erkennen kann (da doppelblind). Eine derartige Studie ist allerdings kaum durchführbar.
Das sind beispielsweise die Schwierigkeiten von Interventionsstudien im Bereich eines Ernährungsfaktors. Ähnliche Probleme gibt es für nahezu jeden Faktor (z. B. isokalorischer Austausch von Hauptnährstoffen wie Low Carb vs. Low Fat).
Laut Evidenzpyramide rangiert eine Metaanalyse mehrerer Interventionsstudien in der höchsten Evidenzklasse. Da aber schon einzelne Interventionsstudien kaum durchführbar sind, ist naheliegend, dass nichts anderes für die Metaanalyse gilt.

Systematische Auswertung

Daher geht man sozusagen einen Umweg über die systematische Auswertung von mehreren vergleichbaren, aber niedrig klassifizierten Fall-Kontroll-Studien und Kohortenstudien. Diese Herangehensweise zählt zu den häufigsten Methoden, um zumindest einen gewissen Evidenzgrad im Bereich der Ernährungsforschung zu erreichen. Das Ziel ist zudem, nicht das Ergebnis einer einzelnen Studie zu bewerten, sondern mehrere vergleichbare Studien nach einem einheitlichen Schema in ihrer Gesamtheit zu untersuchen. Doch auch daraus resultieren Unsicherheiten.

Beobachtungsstudien: nur Zusammenhänge, keine Kausalität

Einerseits spielen die einzelnen Studien und deren Qualität eine große Rolle. So ist bei Beobachtungsstudien zu bedenken, dass über diesen Studientyp nur Assoziationen ermittelt werden können. Diese sind im Grunde lediglich rein rechnerisch ermittelte Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen, also etwa der Aufnahme von Obst und Gemüse und der Häufigkeit bzw. Wahrscheinlichkeit, sich eine bestimmte Erkrankung zuzuziehen (z. B. Kolorektalkrebs). Diese Zusammenhänge lassen aber keine Rückschlüsse auf die Kausalität zu. Es kann also keine Aussage getroffen werden, dass eine hohe Aufnahme eines Lebensmittels oder Nährstoffes die Ursache für einen bestimmten Effekt ist. Es gibt zwar eine Reihe von statistischen Möglichkeiten, die Daten untereinander anzupassen, aber letztlich lassen sich nicht alle denkbaren Kombinationen testen. Dies unter anderem deswegen, weil kaum alle relevanten Variablen erhoben werden können.
Andererseits ist im Ernährungsbereich die Qualität der verwendeten Methode zur Messung des Essverhaltens entscheidend. Letztlich lässt sich dieses nie so objektiv ermitteln, dass ein getreues Abbild des tatsächlichen Ernährungsverhaltens erhoben werden kann. Ebenso wenig lassen sich langfristige Veränderungen der individuellen Ernährung ermitteln, da diese häufig nur zu Beginn der Studien gemessen wird. In Hinblick auf die lange Dauer von Kohortenstudien sind diese Veränderungen aber durchaus von Bedeutung.

Wissenswert

Eine Übersicht über die jeweiligen Fallstricke der einzelnen Studientypen (ohne Anspruch auf Vollständigkeit) findet sich in Tab. 1. Für Details, Caveats (Vorbehalte, Warnungen), Studienbeispiele und Testfragen zur Überprüfung des eigenen Verständnisses sei auf das Tutorial hier verwiesen. 

Milch in Beobachtung
Kohortenstudien gibt es im Ernährungsbereich im Überfluss und können hier nur exemplarisch angesprochen werden. Eine schon etwas ältere Studie (Michaëlson K et al., BMJ 2014) zum Zusammenhang zwischen der Aufnahme von Milch und der Gesamtsterblichkeit sowie dem Risiko von Knochenbrüchen sorgte 2014 für ein relativ großes Medienecho (Bild titelte: „Drei Gläser Milch am Tag sind tödlich“). Berichtet wurde von gesundheitlich negativen Assoziationen bei einer schwedischen Kohorte mit 61 000 Frauen und 45 000 Männern, bei der die Gesamtsterblichkeit pro Glas Milch bei Frauen um 15 % und bei Männern um 3 % erhöht war. Eine Reduktion des Frakturrisikos wurde weder für die Männer noch für die Frauen ermittelt. Bei dieser Studie handelt es sich um eine Kohortenstudie, aus der wie erwähnt keine kausalen Zusammenhänge abgeleitet werden können. Die Autoren postulierten daher, dass bezüglich der beobachteten Assoziationen möglicherweise der Milchzucker eine Rolle spielt. Sehr überzeugend ist die Argumentation nicht. Allerdings betonen die Autoren, dass ihre Studie durch weitere Untersuchungen bestätigt werden muss, bevor eine Evidenz für eventuelle Veränderungen von Ernährungsempfehlungen abgeleitet werden kann. Medial haben sich diese Einschränkungen der Studienergebnisse nicht niedergeschlagen.


Umgekehrte Ursache-Wirkungs-Beziehung
In dieser Studie könnte noch ein weiteres Phänomen zum Tragen gekommen sein: die reverse Kausalität. Durchaus denkbar ist, dass Menschen, die ein erhöhtes Frakturrisiko haben, gerade deshalb mehr Milch trinken, um ihre Knochen zu stärken. Dass also nicht der Milchkonsum der Auslöser des erhöhten Frakturrisikos ist, sondern genau umgekehrt. Ähnliches findet man zum Beispiel in Studien, bei denen ein hoher Konsum an energiefreien Süßungsmitteln mit höherem Übergewicht assoziiert ist. Auch hier ist es durchaus wahrscheinlich, dass Menschen mit höheren Übergewicht gerade aus diesem Grund energiereduzierte Produkte bevorzugen, weil sie ihre Energieaufnahme reduzieren wollen.

PURE Study und Co

Neben den genannten Studientypen sind in den vergangenen Jahren zunehmend die Analysen großer Datensätze auf globaler Ebene populär geworden, die von großen Wissenschaftskonsortien durchgeführt werden. Hierbei handelt es sich nicht um Metaanalysen vergleichbarer Studien, vielmehr wird das Problem mit relativ niedriger Stichprobengröße umgangen, indem möglichst viele Daten zum Ernährungsverhalten und damit verbundene gesundheitliche Indikatoren gesammelt und ausgewertet werden. Beispiele sind die Global Burden of Disease Study (GBD), die Prospective Urban Rural Epidemiology Study (PURE Study) oder die Studien der NCD Risk Factor Collaboration (NCD-RisC). 2017 sorgten die prominent veröffentlichten Ergebnisse der PURE Study (Dehghan M et al., The Lancet 2017) für einigen Wirbel. Eine hohe Kohlenhydrataufnahme wurde mit einem höheren Gesamtsterblichkeitsrisiko assoziiert – Wasser auf die Mühlen der Low-Carb-Protagonisten. Beeindruckend ist zunächst die Stichprobengröße. Insgesamt wurden Daten von rund 135 000 Personen untersucht. Aufgrund von einigen Besonderheiten des Studiendesigns braucht es einen genauen Blick auf die Ergebnisse: Letztlich war eine erhöhte Gesamtsterblichkeit von 28 % bei einer Aufnahme von 77 % (!) der Gesamtenergie aus Kohlenhydraten ermittelt worden. Dass eine derart hohe Kohlenhydrataufnahme ein sehr einseitiges Ernährungsverhalten kennzeichnet, wurde von den Autoren nicht ausreichend berücksichtigt. Daher ist ihre Schlussfolgerung zur Überarbeitung von Ernährungsrichtlinien nicht gerechtfertigt.

Global Burden of Disease Study

Die GBD Study fasst Daten aus 195 Ländern und insgesamt 8259 Datenquellen zusammen und ermittelt auf dieser Basis den Zusammenhang zwischen einer Vielzahl von Ernährungsfaktoren und der Lebenserwartung, wobei Ernährung nur einer von vielen gesundheitlichen Einflüssen ist. Die Ergebnisse im Bereich Ernährung zeigen, dass eine hohe Natriumaufnahme sowie eine niedrige Zufuhr von Vollkorngetreide und Obst Hauptrisikofaktoren für eine höhere Gesamtsterblichkeit und krankheitsbedingt verlorene bzw. beeinträchtigte Lebensjahre sind (sog. Disability Adjusted Life-Years – DALY). Auch bei der GBD-Studie gibt es einige Fallstricke. So wurde der Großteil der Daten zwar in Bezug auf die Energieaufnahme adjustiert, Effekte durch Lebensmittelkomponenten werden dadurch aber immer nur relativ zur Energieaufnahme bewertet und nicht in Hinblick auf die absoluten Aufnahmemengen. Zudem können Substitutionseffekte nicht ermittelt werden (siehe oben). Hinsichtlich des „Risikofaktors“ Vollkorngetreide ist die genaue Definition inkonsistent. Darüber hinaus ist die Methodik der Ernährungserhebungen sehr uneinheitlich, und nur selten werden methodische Aspekte und die Ergebnisse von Ernährungserhebungen entsprechend publiziert, sodass es zu einem beträchtlichen Publikationsbias kommen kann. Daraus ergibt sich die Forderung des GBD-Konsortiums nach einer standardisierten Erhebung von Ernährungsdaten und einem harmonisierten Adjustierungsverfahren mit einheitlichem Confounder-Satz. Ein Ansinnen, das sehr zu unterstützen ist.

Evidenz bestätigt, obwohl sie nie existierte

Diese Limitierungen sind in der GBD-Study zu den gesundheitlichen Auswirkungen der Ernährung von 2017 so allerdings angegeben. Doch auch die teilweise willkürliche Einteilung der Lebensmittel in 15 gesundheitswirksame Lebensmittelgruppen ist nicht durch entsprechende Evidenz abgesichert und die postulierten Zusammenhänge beruhen daher selbst wiederum auf Ergebnissen aus Assoziationsstudien mit niedriger Aussagekraft. So entsteht eine Art self-fulfilling prophecy: Die Evidenz wird immer wieder bestätigt, obwohl sie eigentlich nie existierte. Man sollte sich hier auch das Supplementary Material sehr genau anschauen, immerhin liefern die Autoren nochmal Daten auf 94 Seiten zu den 15 Seiten des eigentlichen Artikels. In dem umfassenden zusätzlichen Erläuterungen sieht man dann, welche Annahmen und mathematischen Schätzungen die Autoren gemacht haben, um die Daten annähernd untereinander vergleichbar zu machen. Ganz transparent ist die Vorgehensweise jedoch nicht dokumentiert. Darüber hinaus muss der Anspruch der Globalität der Studie kritisiert werden, denn ein Großteil der Analysen beruht auf Daten aus westlichen Ländern, während etwa die beträchtliche geographische Variation der Kohlenhydrataufnahme vor allem bei der asiatischen Ernährung unberücksichtigt blieb.
Am Ende ist aus der GBD-Study 2017 eigentlich nichts Konkretes abzulesen. Die Schlussfolgerungen der Autoren, dass es notwendig ist, die Ernährung auf globaler, regionaler und nationaler Ebene zu verbessern, war bereits vor dieser Studie bekannt. Dazu hätte es der komplizierten und schwer nachvollziehbaren Aufbereitung der ja schon vorliegenden Daten nicht bedurft.

Mehr zum Thema „Studien lesen und bewerten“ sowie eine Übersicht zu den Vor- und Nachteilen verschiedener Studientypen sind hier zu finden.

Der Artikel ist eine gekürzte Fassung von: König J: Ernährungsstudien verstehen. ernährung heute 3: 4-8 (2019). Hier geht's zum Magazin.

Literatur

Dheghan M, Mente A, Zhang X, et al. Associations of fats and carbohydrate intake with cardiovascular disease and mortality in 18 countries from five continents (PURE): a prospective cohort study. Lancet 2017;390:2050-2062.
GBD 2017 Diet Collaborators. Health effects of dietary risks in 195 countries, 1990–2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017. Lancet 2019;393:1958-1972.
Michaelsson K, Wolk A, Langensklöd S, Basu S, Warensjö Lemming E, Melhus H, Byberg L. Milk intake and risk of mortality and fractures in women and men: cohort studies. BMJ 2014;349:g6015.
NCD Risk Factor Collaboration (NCD-Risk). Rising rural body-mass index is the main driver of the global obesity epidemic in adults. Nature 2019;569:260-264.
Toews I, Lohner S, Küllenberg de Gaudry D, Sommer H, Meerpohl J. Association between intake of non-sugar sweeteners and health outcomes: systematic review and meta-analyses of randomised and non-randomised controlled trials and observational studies. BMJ 2019; 364: k4718.

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