2.15 Statistische Vergleiche mit kleinen Stichproben oder wenigen Endpunktereignissen können irreführend sein

Dies ist der 27. Beitrag einer Blogserie zu „Schlüsselkonzepten zur besseren Bewertung von Aussagen zu Behandlungen“, die im Rahmen des Projektes Informed Health Choices erarbeitet wurden. Jeder der insgesamt 36 Blogbeiträge befasst sich mit einem Schlüsselkonzept, das dabei hilft, Aussagen zu Wirkungen von Behandlungen besser verstehen und einordnen zu können.

Immer mehr neue Medikamente, die besser als ihre Vorgänger sein sollen, sättigen unseren pharmazeutischen Markt. Deshalb ist es umso wichtiger, zu prüfen, ob die in Studien vorgenommenen Aussagen und Interpretationen valide sind.

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2.14 Wenn der „Mittelwert“ kein Mittel zur Erklärung der Ergebnisse ist

Um die Ergebnisse klinischer Studien zu kommunizieren, nutzt man oft Mittelwerte. Diese können jedoch leicht in die Irre führen, wie diese Folge unserer „Schlüsselkonzepte“ zeigt.

Dies ist der 26. Beitrag einer Blogserie zu „Schlüsselkonzepten zur besseren Bewertung von Aussagen zu Behandlungen“, die im Rahmen des Projektes Informed Health Choices erarbeitet wurden. Jeder der insgesamt 36 Blogbeiträge befasst sich mit einem Schlüsselkonzept, das dabei hilft, Aussagen zu Wirkungen von Behandlungen besser verstehen und einordnen zu können.

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2.13 Angaben zu relativen Risiken können irreführend sein

Wir leben heute im Zeitalter von „Big Data“, mit Zugriff auf so viel mehr Informationen als alle unsere Vorfahren es jemals hatten. Mit einer kurzen Google-Suche kann man zu fast allem eine Statistik finden – aber kann man ihr auch vertrauen? Wir müssen sehr umsichtig sein, wenn wir die vielen Daten, mit denen wir konfrontiert werden, auch richtig interpretieren wollen.

Dies ist der 25. Beitrag einer Blogserie zu „Schlüsselkonzepten zur besseren Bewertung von Aussagen zu Behandlungen“, die im Rahmen des Projektes Informed Health Choices erarbeitet wurden. Jeder der insgesamt 36 Blogbeiträge befasst sich mit einem Schlüsselkonzept, die wichtig dafür sind, Aussagen zu Wirkungen von Behandlungen besser verstehen und einordnen zu können. 

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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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