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.
Statistische Behauptungen in den Medien
Beim Zeitungslesen könnte man den Eindruck bekommen, dass so ziemlich alles irgendwie krebserregend ist. Die Daily Mail, ein britisches Boulevardblatt, berichtet beispielsweise, dass Dinge wie Deodorants, Suppen, Sonnencreme und sogar Oralsex das Risiko für bestimmte Krebsarten erhöhen können[1]. Viele dieser Behauptungen mögen durchaus auf guter wissenschaftlicher Evidenz über statistische Risikofaktoren beruhen. Doch bevor wir voreilige Schlüsse ziehen und Anderen entsprechende Handlungsempfehlungen geben, müssen wir uns hier die Frage stellen, bis zu welchem Grad solche Aussagen verlässlich sind. Es ist eminent wichtig, die Fakten zu prüfen, und nicht einfach alles, was unsere Facebook-Freunde teilen, als der Weisheit letzter Schluss zu betrachten. Ein wichtiger Vorbehalt gegenüber Schlagzeilen nach dem Schema „X erhöht das Risiko von Y um Z Prozent“ lautet, dass eine statistische Assoziation von X und Y noch lange keinen kausalen Zusammenhang bedeutet. Darüber haben wir bereits in einem früheren Schlüsselkonzept ausführlich gesprochen. Kaum weniger wichtig ist es, Angaben zu Risiken auf ihre Aussagekraft zu prüfen.
Wenn man beispielsweise liest, dass gemäß einer Studie „bei Frauen, die zur Körperhygiene jeden Tag Talkum anwenden, eine um 40% höhere Wahrscheinlichkeit besteht, Eierstockkrebs zu entwickeln“ [2], ist man vielleicht derart verängstigt, dass man dieses Produkt nie wieder anrührt. Aber: Diese Statistik für sich allein genommen hat wenig Aussagekraft. Denn wir wissen nicht:
- Wie viele Personen Talkum in der Studie anwendeten.
- Wie viele Personen insgesamt an der Studie teilnahmen.
- Wie viele Frauen in der Untersuchungs- bzw. Kontrollgruppe Eierstockkrebs hatten (Anwenderinnen von Talkum im Vergleich zu Frauen, die es nicht anwendeten).
- Diese Statistik sagt nichts über viele andere Faktoren aus, die hier eine Rolle spielen könnten. In diesem Beispiel ergab die Studie lediglich, dass nur bei postmenopausalen Frauen ein erhöhtes Risiko bestand, wenn Talkum direkt im Schambereich angewendet wurde. Auch wurde berichtet, dass in der „Talkum-Gruppe“ mehr übergewichtigere Personen waren als in der „Nicht-Talkum-Gruppe“. Dies ist in diesem Fall von besonderer Bedeutung, da Übergewicht ein bekannter Risikofaktor für Eierstockkrebs ist. [3]
Das Problem ist, dass diese Statistik (eine um 40% höhere Wahrscheinlichkeit) ein relatives Risikos [AP1] darstellt. Ein relatives Risiko ist eine Art der Berichterstattung eines Risikos in Prozentsätzen, aber nur in Relation zur Vergleichsgruppe und nicht unter Berücksichtigung der Gesamtzahl der betroffenen Personen oder Krankheitsfälle. Diesen Punkt betont Dr. Jodie Moffat von Cancer Research UK: „Es ist wichtig, darauf hinzuweisen, dass nur sehr wenige Frauen, die Talkum anwenden, jemals Eierstockkrebs entwickeln werden. [2]
Relatives oder absolutes Risiko?
Es gibt viele verschiedene Arten, Risiken zu bestimmen. Das relative Risiko, manchmal auch als Risiko-Verhältnis bezeichnet, stellt den Unterschied zwischen zwei Gruppen einfach dar. Es kann jedoch irreführend sein, da es nicht die ursprüngliche Anzahl der Fälle wiedergibt. Nehmen wir als Beispiel folgende Zahlen einer fiktiven Studie:
- 100 Teilnehmer wurden mit einem Arzneimittel behandelt; von diesen litt ein Teilnehmer unter einen Herzinfarkt = 1 % Risiko für einen Herzinfarkt
- 100 Teilnehmer wurden mit einem Arzneimittel NICHT behandelt; von diesen erlitten zwei Teilnehmer einen Herzinfarkt = 2 % Risiko für einen Herzinfarkt
Man könnte vielleicht denken, dass die Differenz von einer Person von Hundert nicht allzu groß ist. Das relative Risiko wird jedoch ermittelt, indem man die 1 % und die 2 % vergleicht. Die resultierende Aussage lautet, dass „Personen, die dieses Arzneimittel nicht einnehmen, ein zweifach höheres Risiko für einen Herzinfarkt haben“, oder umgekehrt, dass „dieses Arzneimittel das Risiko für einen Herzinfarkt um 50 % senkt“. Dies kann der Wahrheit entsprechen und in anderen Studien auch bestätigt werden. Dennoch kann es sein, dass dieses Arzneimittel nicht so wirksam ist, wie es scheint; Der Unterschied könnte lediglich zufällig sein. Aus diesem Grund muss der Umstand, dass zwischen den Gruppen nur eine Gesamtdifferenz von 1 % bestand, ebenfalls genannt werden – wir bezeichnen dies als die absolute Risikodifferenz.
Number needed to treat
Ein weiteres nützliches Maß, das in der Medizin eingesetzt wird, um Risiken besser einordnen zu können, ist die „Number needed to treat“ (NNT) – also die Anzahl der Personen, die theoretisch behandelt werden müssen, damit eine von ihnen einen Nutzen davon hat.
Im obigen Beispiel betrüge die NNT 100, da ja bereits festgestellt wurde, dass das Arzneimittel an 100 Personen verabreicht werden muss, damit bei einer Person ein Herzinfarkt verhindert wird. Arzneimittel können Nebenwirkungen haben oder sehr kostspielig sein. Wenn also nicht viele Personen einen Nutzen davon haben, ist der Aufwand es zu verabreichen, vielleicht zu hoch.
Weitere Überlegungen
In die Überlegungen muss auch einfließen, wie hoch überhaupt die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein bestimmtes Ergebnis eintritt. Man stelle sich beispielsweise ein Arzneimittel vor, dass die Wahrscheinlichkeit dafür, dass man eine bestimmte Krankheit bekommt, um 50% senkt. Das Arzneimittel verursacht jedoch Nebenwirkungen, und das Grundrisiko, die Krankheit überhaupt zu bekommen, liegt bei 2 von 100. In diesem Fall könnte eine Behandlung sinnvoll sein, solange der Nutzen in einem vernünftigen Verhältnis zu den Nebenwirkungen steht. Wenn jedoch das Risiko, die Krankheit überhaupt zu bekommen, nur bei 2 von 10.000 liegt, ist die präventive Behandlung wahrscheinlich nicht sinnvoll, auch wenn die relative Wirkung des Arzneimittels dieselbe ist.
Das relative Risiko kann zur Darstellung der Risikozunahme oder -reduktion von Krankheits- oder Risikofaktoren dienen (wie im Beispiel mit dem Talkum oben). Bei größeren Probandengruppen ist das relative Risiko relativ zuverlässig. Bei der Analyse von Studien mit kleineren Stichprobengrößen oder Studien, die seltenere Krankheiten untersuchen, kann es jedoch leicht einen falschen Eindruck vermitteln. Daher ist es wichtig, alles, was man in Zeitungen oder auch in wissenschaftlichen Fachzeitschriften liest, mit Vorsicht zu genießen, solange man nicht sämtliche Fakten kennt. Es muss sich nicht unbedingt um „Fake News“ handeln, kann aber dennoch irreführend sein.
Das nächste Mal, wenn Sie es mit einem relativen Risiko zu tun haben, fragen Sie sich auch, was das absolute Risiko ist.
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Text: Gareth Grant
Übersetzt von: Brita Fiess
Zum Originaltext
Zu den Quellenangaben
Anmerkung: Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird auf die gleichzeitige Verwendung männlicher und weiblicher Sprachformen verzichtet. Sämtliche Personenbezeichnungen gelten gleichermaßen für alle Geschlechter.
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