Es ist gar nicht so einfach, die unterschiedlichen Studientypen kritisch zu bewerten und die Fallstricke zu erkennen. Auf eine mediale Aufbereitung ist jedenfalls kein Verlass. Letztlich führt kein Weg daran vorbei, die Studiendetails aus der Originalquelle mit allen Materialien (einschließlich Supplementary Information) eigenständig durchzuarbeiten.
Auf Folgendes ist beim Lesen und Bewerten von Studien und deren Resultate zu achten:
- Zunächst sind die Angaben der Studienautoren zu den Limitierungen ihrer Studie hilfreich. Inzwischen ist es Standard, dass diese Limitierungen angeführt sind. Eine Publikation, die diesen Punkt nicht berücksichtigt, ist per se eher problematisch.
- In gewissen Grenzen ist die Beurteilung des Publikationsmediums aussagekräftig. Grundsätzlich sind die großen wissenschaftlichen Journale (Nature, Science, Lancet) mit einem strikten Peer-Review-Verfahren verbunden, allerdings ist das nicht zwangsläufig eine Garantie für hohe Evidenz.
- Hilfreich ist es, die Vor- und Nachteile der verschiedenen Studiendesigns zu kennen (siehe unten Tab. 1).
- Bei Interventionsstudien lohnt immer ein Blick auf die Zusammenstellung der Kontrollgruppe.
- Bei Kohortenstudien sollte man sich nicht nur die relativen Risiken, sondern auch die absoluten Erkrankungszahlen sowie die Gruppierung der Daten (in Quintilen, Quartilen etc.) anschauen.
- Bei Metaanalysen ist die Heterogenität der Studien häufig ein Thema.
- Kritische Prüfung zum Bias „vorgefasste Meinung“ und Status quo
Tab. 1: Vor- und Nachteile verschiedener Studiendesigns in der Ernährungsforschung
| Studiendesign | Vorteile | Nachteile |
|---|
| Fallberichte (Case Reports) | - hilfreich bei der Identifizierung neuer Erkrankungen
- hilfreich bei der Ermittlung von Nebenwirkungen und potenziellen Anwendungsbereichen von Medikamenten
- hilfreich bei seltenen Erkrankungen
| - keine Verallgemeinerung von Fällen
- keine systematische Studie
- Ursachen oder Zusammenhänge können auch anders erklärt werden
- Fokus auf das „Ungewöhnliche“ oder auf irreführende Effekte
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| Fall-Kontroll-Studien | - hilfreich bei seltenen Erkrankungen
- geringer Zeitbedarf
- gleichzeitige Untersuchung mehrerer Risikofaktoren
- hilfreich als Pilotstudie zur Ermittlung von möglichen Assoziationen
| - retrospektive Studien sind fehlerbehaftet aufgrund des eingeschränkten Erinnerungsvermögens
- erkrankte Personen erinnern sich eher an Risikofaktoren (Recall Bias)
- ungeeignet für die Evaluierung von diagnostischen Verfahren
- Schwierigkeiten bei der Zusammenstellung von Kontrollgruppen
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| Kohortenstudien | - Personen in den Kohorten können aufeinander abgestimmt werden (Matched Controls), das reduziert den Einfluss durch Confounder
- Standardisierung der Untersuchungskriterien
- einfacher und kostengünstiger als Interventionsstudien
| - Schwierigkeiten bei der Zusammenstellung der Kohorten durch Confounder
- keine Randomisierung, dadurch Ungleichgewicht bei Patienten und ihren Eigenschaften
- Verblindung ist schwierig
- lange Dauer bis zur Entstehung des jeweiligen Endpunktparameters
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| Interventionsstudien (Randomised Control Trials RCTs) | - eine gute Randomisierung kann einen Selektionsbias eliminieren
- Standardisierung der Untersuchungskriterien
- Standardverfahren der Statistik sind anwendbar
- Untersuchungsgruppen sind klar definiert
| - Bias durch freiwillige Teilnahme
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| Leitlinien | - zusammengestellt durch Experten
- basieren auf Peer-Reviewed-Studien
| - nicht in allen Fällen verfügbar, insbesondere bei kontroversiell diskutierten Themen
- Empfehlungen können von der erstellenden Organisation beeinflusst sein
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| Systematische Reviews | - umfassende Zusammenstellung und Bewertung der vorhandenen Literatur (idealerweise einschließlich unpublizierter Ergebnisse)
- günstiger und schneller als die Durchführung neuer Studien
- Ergebnisse sind eher auf größere Personengruppen übertragbar als bei Einzelstudien
- verlässlicher und genauer als Einzelstudien
- kann als evidenzbasierte Quelle angesehen werden
| - einzelne Studien sind teilweise schwer zusammenzufassen (Heterogenität)
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| Metaanalysen | - größere statistische Power
- bestätigende Datenanalysen
- können eher auf größere Personengruppen übertragen werden
- kann als evidenzbasierte Quelle angesehen werden
| - einzelne Studien sind schwer und zeitaufwendig zu finden
- nicht alle Studien liefern ausreichend Daten zur Analyse
- aufwendige statistische Verfahren notwendig
- Heterogenität von Studienpopulationen
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Der Text ist ein Auszug aus dem Artikel: König J: Ernährungsstudien verstehen. ernährung heute 3: 4-8 (2019). Hier geht's zum Magazin.
