2.12 Subgruppenanalysen können irreführend sein

Die Einnahme von Aspirin als Blutverdünner gehört zur Standardbehandlung nach einem Herzinfarkt und ist wissenschaftlich gut belegt[2]. In einer recht bekannten Studie, die die Einnahme von Aspirin zur Behandlung von Herzinfarkten untersuchte, zeigte sich bei Teilnehmern mit den Sternzeichen Zwillinge und Waage allerdings kein statistisch signifikanter Nutzen des Medikaments[1]. Wie kann das sein?

Ein solcher vermeintlicher Widerspruch kann entstehen, wenn man kleine Gruppen von Studienteilnehmern innerhalb einer Studie isoliert betrachtet. Insgesamt wurde die Wirksamkeit von Aspirin durchaus nachgewiesen.

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Die richtige Wahl von Fetten und Kohlenhydraten – eine Herzensangelegenheit?

Adventzeit ist Kekszeit – die süßen Verführer gehören zur Vorweihnachtszeit einfach dazu. Doch sieht man sich die Zutatenliste von Vanillekipferl und Co näher an wird schnell klar: Da stecken jede Menge Fette und Kohlenhydrate drin. Was für unsere Geschmacksnerven ein ganz besonderes Erlebnis ist, tut unserer Gesundheit nicht unbedingt gut – besonders dem Herz-Kreislauf-System könnten die Zutaten schaden. Im vierten Teil unserer Blogserie „Ernährung und kardiovaskuläre Erkrankungen“ gehen wir der Frage nach, was die Evidenz zum Einfluss von Fetten und Kohlenhydraten auf die Herzgesundheit sagt. Mehrere Cochrane Reviews haben sich dieser Frage gewidmet, die wir in diesem vierten Beitrag zu unserer Blog-Serie zu „Ernährung und kardiovaskulären Erkrankungen“ vorstellen möchten.

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2.11 Ergebnisse von Vergleichsstudien sollten immer vollständig veröffentlicht werden

Wie wichtig es ist, Behandlungsentscheidungen auf der Grundlage angemessener Evidenz zu treffen, ist heute klarer denn je.

Um Evidenz als verlässlich einstufen zu können, müssen Studien, die medizinische Behandlungen untersuchen, faire Vergleiche umfassen. Zum Beispiel darf keine der Behandlungsgruppen irgendwelche vorteilhaften Eigenschaften aufweisen. Das wäre zum Beispiel der Fall, wenn Teilnehmer der Behandlungsgruppe jünger und gesünder wären als die der Kontrollgruppe. Auch müssen die Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip den jeweiligen Gruppen zugeteilt werden, um die Ähnlichkeit wichtiger Teilnehmerindikatoren zu gewährleisten [2]. Sind Behandlungsvergleiche nicht fair, so führt das zu Verzerrungen (Biases), die die Ergebnisse einer Studie in Frage ziehen können.

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