von Mark Zweig, MD, und Emily DeVoto, PhD, zwei Menschen, die viel darüber nachgedacht haben, wie Reporter über medizinische Forschung berichten
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Der erste Versuch eines Gesundheitsjournalisten, die Ergebnisse einer neuen Beobachtungsstudie auszudrücken, lautete: „Häufiger Fischkonsum war mit einer 50-prozentigen Verringerung des relativen Risikos verbunden, an einem Herzinfarkt zu sterben.“ Die Reaktion ihres Redakteurs? Schrägstrich. Zu wortreich, zu passiv. Die Umschreibung des Redakteurs? „Frauen, die fünfmal pro Woche Fisch aßen, reduzierten ihr Risiko, später an einem Herzinfarkt zu sterben, um die Hälfte.“ Diese Änderung scheint fair zu sein – oder doch nicht? Die Änderung straffte zwar die Botschaft, aber mit einem nicht ganz so offensichtlichen, unbeabsichtigten Preis für die Bedeutung. War der Fischkonsum der Probanden wirklich dafür verantwortlich, dass sie weniger häufig an Herzinfarkten starben? Die neue Formulierung legt das nahe, aber die ursprüngliche Studie lässt keinen Schluss auf Ursache und Wirkung zu.
Epidemiologische – oder Beobachtungsstudien – untersuchen den Zusammenhang zwischen dem, was im epidemiologischen Fachjargon als Exposition (z. B. ein Lebensmittel, etwas in der Umwelt oder ein Verhalten) und einem Ergebnis (oft eine Krankheit oder ein Todesfall) bezeichnet wird. Aufgrund all der anderen Expositionen, die im komplexen Leben eines frei lebenden Menschen gleichzeitig auftreten und die niemals vollständig berücksichtigt werden können, können solche Studien keinen Beweis für Ursache und Wirkung liefern; sie können nur Hinweise auf eine Beziehung (zwischen Exposition und Ergebnis) liefern, die mit einem stärkeren Design weiter untersucht werden könnte. Mit anderen Worten, Beobachtungsstudien können nicht die Richtung unterscheiden – ob die Exposition A das Ergebnis B beeinflusst, oder B das Ergebnis A, oder ob beide von etwas anderem beeinflusst werden, selbst wenn diese Assoziation stark und konsistent sein mag. Welches andere Design könnte die kausale Natur und die Richtung der Beziehung beleuchten, wenn sie vorhanden ist?
Das einzige Studiendesign am Menschen, das die Ebene des Nachweises von Ursache und Wirkung erreicht, ist eine randomisierte Studie. Bei diesem Design wird den Studienteilnehmern zufällig eine Exposition (oder eine Kontrollbedingung) zugewiesen, unabhängig von allen anderen Expositionen in ihrem Leben, und es wird dann angenommen, dass sich alle diese anderen Expositionen zwischen der behandelten Gruppe und der Kontrollgruppe ausgleichen (und dies kann nachgewiesen werden). Als Ergebnis ist der einzige Unterschied zwischen den Gruppen, ob sie die untersuchte Exposition oder die Kontrollbedingung erhalten. Dieser Ansatz ist ein echtes Experiment. Jeder Unterschied im Ergebnis zwischen der Kontroll- und der Experimentalgruppe sollte auf den einen Faktor oder die eine Variable zurückzuführen sein, die sich unterscheidet.
Da Beobachtungsstudien nicht randomisiert sind, können sie nicht für alle anderen unvermeidlichen, oft nicht messbaren Expositionen oder Faktoren kontrollieren, die die Ergebnisse tatsächlich verursachen könnten. Daher ist jeder „Zusammenhang“ zwischen Ursache und Wirkung in Beobachtungsstudien bestenfalls spekulativ.
Bei der Berichterstattung über Beobachtungsstudien ist die Sprache hier entscheidend, da das Publikum möglicherweise nicht genug mit epidemiologischen Erkenntnissen und Studiendesign vertraut ist, um die Nuancen zu verstehen. Für ein allgemeines Publikum kann eine Formulierung wie „Fischkonsum ist mit dem Risiko von Herzinfarkten verbunden“ kausal klingen, selbst wenn ein kausaler Zusammenhang nicht gewährleistet ist.
Eine subtile Falle tritt beim Übergang von der vorsichtigen, ungerichteten, nicht-kausalen, passiven Sprache, die Wissenschaftler bei der Berichterstattung über die Ergebnisse von Beobachtungsstudien verwenden, zu der in den Massenmedien bevorzugten aktiven Sprache auf. Aktive Sprache ist im Allgemeinen in Ordnung – wer will schon wie ein Wissenschaftler schreiben? Aber Probleme können entstehen, wenn die Verwendung von kausaler Sprache nicht durch das Studiendesign gerechtfertigt ist. Zum Beispiel kann die Beschreibung einer Assoziation (z.B. mit reduziertem Risiko verbunden) durch einen Wechsel zum Aktiv (reduziertes Risiko) zu einer ungerechtfertigten Beschreibung von Ursache und Wirkung werden. Es besteht ein erheblicher Bedeutungsunterschied zwischen der Aussage „A war mit einem erhöhten B assoziiert“ und der Aussage „A erhöhte B.“ Der Unterschied mag in Bezug auf die Sprache subtil erscheinen, ist aber in Bezug auf die Bedeutung groß.
In der Praxis kann ein Wechsel zur kausalen Sprache in jeder Phase erfolgen: beim Schreiben, Redigieren oder Verfassen von Schlagzeilen, mit ähnlichen Auswirkungen auf die Bedeutung. Ohne Beachtung des zugrundeliegenden Studiendesigns können sich Verzerrungen in der Wortwahl einschleichen, die den Leser dazu verleiten könnten, die Bedeutung einer bestimmten Studie zu überschätzen und möglicherweise sogar Lebensentscheidungen zu treffen, die die Evidenz nicht rechtfertigt.
Ein weiteres Problem für Journalisten kann in der Sprache entstehen, die Wissenschaftler selbst und andere verwenden, um die Ergebnisse von Beobachtungsstudien zu beschreiben. Manchmal gleiten sogar Wissenschaftler und Verfasser von Pressemitteilungen in eine kausale Sprache ab, wenn sie die Ergebnisse von Beobachtungsstudien ausdrücken. Es kann vorkommen, dass die Sprache in einer wissenschaftlichen Publikation sorgfältig für die Schlussfolgerung im Abstract oder im Text gewählt wird, aber nicht so strikt im Diskussionsteil verwendet wird. Daher ist bei der Übernahme von Sprache aus wissenschaftlichen Arbeiten Vorsicht geboten.
| Studiendesign | Forscher-Version der Ergebnisse | Journalisten-Version der Ergebnisse | Problem | Vorgeschlagene Sprache | |
|---|---|---|---|---|---|
| Prospektive Kohortenstudie zu Nahrungsfett und alters-related maculopathy (observational) | Eine 40-prozentige Reduktion des Auftretens einer frühen altersbedingten Makulopathie war mit einem Fischkonsum von mindestens einmal pro Woche assoziiert. | Der Verzehr von Fisch kann helfen, die Sehkraft älterer Menschen zu erhalten. | Erhalten und helfen sind beide aktiv und kausal; kann helfen klingt wie ein Vorbehalt, der Unsicherheit vermitteln soll, aber Kausalität ist immer noch impliziert. | „Menschen, die mindestens einmal pro Woche Fisch aßen, hatten weniger Fälle einer bestimmten Art von Augenproblemen. Es wäre jedoch eine echte experimentelle, randomisierte Studie erforderlich, um dies auf ihren Fischkonsum zurückzuführen und nicht auf einen anderen Faktor in ihrem Leben. Dies war eine Beobachtungsstudie – keine Studie.“ | |
| Prospektive Kohortenstudie über die Beziehung zwischen dem Energieaufwand für Aktivität im freien Leben und der Sterblichkeit bei älteren Erwachsenen (Beobachtung) | Der Energieaufwand für Aktivität war stark mit einem geringeren Sterblichkeitsrisiko bei gesunden älteren Erwachsenen verbunden. Für jede 287 kcal/Tag an Energieaufwand für Aktivitäten im freien Leben gibt es ein um etwa 30 % geringeres Sterberisiko. | Die Autoren berechneten, dass Teilnehmer, die 75 Minuten pro Tag Aktivitäten ausübten, ihr Sterberisiko um 30 % senkten. | Eine Senkung des Risikos ist kausal; eine starke Assoziation mit einem geringeren Risiko ist es nicht. | „Die Forscher beobachteten, dass Menschen, die mehr Energie im täglichen Leben verbrauchten, ein geringeres Risiko hatten, (innerhalb eines bestimmten Zeitraums) zu sterben. Allerdings kann eine Beobachtungsstudie wie diese nicht beweisen, dass die Verwendung von mehr Energie im täglichen Leben tatsächlich das niedrigere Sterberisiko verursacht hat, da andere Faktoren eine Rolle gespielt haben könnten.“ | |
| Prospektive Kohortenstudie über den Zusammenhang zwischen Kaffeekonsum und Diabetes bei postmenopausalen Frauen (Beobachtungsstudie) | Verglichen mit Frauen, die 0 Tassen Kaffee pro Tag angaben, Frauen, die 6 oder mehr Tassen Kaffee pro Tag konsumierten, hatten ein um 22% geringeres Risiko, an Diabetes zu erkranken | Insgesamt hatten diejenigen, die am meisten tranken, ein um 22% geringeres Risiko, an Diabetes zu erkranken, wobei die Trinker von koffeinfreiem Kaffee einen etwas größeren Nutzen hatten | 22% weniger wahrscheinlich ist korrekt; einen größeren Nutzen zu haben ist kausal. | „Insgesamt hatten diejenigen, die am meisten Kaffee tranken, ein um 22 Prozent geringeres Risiko, an Diabetes zu erkranken. Aber diese Art von Studie kann nicht beweisen, dass Kaffeetrinken tatsächlich die geringere Wahrscheinlichkeit, an Diabetes zu erkranken, verursacht. Eine randomisierte Studie ist erforderlich, um Ursache und Wirkung zu zeigen.“ | |
| Prospektive Kohortenstudie über Fischkonsum und koronare Herzkrankheit bei Frauen (Nurses‘ Health Study; observational) | Bei Frauen ist ein höherer Fischkonsum mit einem geringeren Risiko für koronare Herzkrankheiten (KHK), insbesondere KHK-Todesfälle, assoziiert | Frauen, die 5-mal pro Woche Fisch aßen, senkten ihr Risiko, später an einem Herzinfarkt zu sterben, um die Hälfte | Das Risiko zu sterben ist kausal. | „Im Vergleich zu Frauen, die selten Fisch aßen, hatten diejenigen, die regelmäßig Fisch aßen, weniger Herzerkrankungen und damit verbundene Todesfälle. Aber diese Art von Studie, die die Menschen nur beobachtet, anstatt ihnen zufällig zuzuweisen, ob sie Fisch essen oder nicht, kann nicht beweisen, dass der Fischkonsum einen schützenden Effekt hat.“ | |
| Prospektive Kohortenstudie über Aspiringebrauch und Krebsinzidenz unter U.S. Männer und Frauen (observational) | Langfristiger täglicher Gebrauch von Aspirin in Erwachsenenstärke kann mit einer bescheiden reduzierten Gesamt-Krebsinzidenz assoziiert sein | Höhere Aspirin-Dosis scheint einige Krebsarten abzuwehren Der stärkste Effekt war für Dickdarmkrebs. | Abwehren ist kausal und aktiv; Effekt ist kausal. Scheint, als Vorbehalt verwendet, hebt die Implikation der Kausalität nicht auf. | „Weil die Studie auf Beobachtung und nicht auf einem echten Experiment basierte, wissen wir immer noch nicht, ob Aspirin wirklich einen schützenden Effekt“ gegen Krebs hatte. Eine randomisierte Studie wäre nötig, um diesen kausalen Zusammenhang zu beweisen.“ | |
| Fall-Kontroll-Studie zu Alkoholkonsum und Brustkrebsrisiko (Beobachtung) | Jeder Alkoholkonsum in den letzten 20 Jahren war mit einem 1.3-fach erhöhtes Risiko für Brustkrebs | Alkoholkonsum zu irgendeinem Zeitpunkt in den letzten 20 Jahren erhöhte das Brustkrebsrisiko um 30 Prozent | Erhöht wurde in ein aktives, kausales Verb umgewandelt, obwohl die Forscher es als Adjektiv in einer nicht-kausalen Aussage verwendet hatten | „Aber die Leser sollten nicht vorschnell zu dem Schluss kommen, dass Alkoholkonsum das Brustkrebsrisiko erhöht. Das ist eine Schlussfolgerung, die eine solche Beobachtungsstudie nicht erreichen kann. Andere Faktoren im Leben der Frauen können für das Risiko verantwortlich gewesen sein. Nur eine randomisierte klinische Studie kann eine Ursache feststellen.“ | |
| Nested case-control study of the relationship between acid suppression and hip fractures in patients (observational) | Long-term therapy, particularly at high doses, ist mit einem erhöhten Risiko für Hüftfrakturen assoziiert | Medikamente, die Säure unterdrücken, können Frakturen wahrscheinlicher machen Die Einnahme von Protonenpumpenhemmern für mehr als ein Jahr erhöht die Wahrscheinlichkeit einer Hüftfraktur um 44 Prozent | Frakturen wahrscheinlicher machen ist kausal, ebenso wie die erhöhte Wahrscheinlichkeit; der Vorbehalt macht die Vermutung der Kausalität nicht rückgängig | „Die Studie zeigte, dass Menschen, die mehr als ein Jahr lang Protonenpumpenhemmer einnahmen, eine um 44 Prozent höhere Wahrscheinlichkeit hatten, eine Hüftfraktur zu erleiden. Eine solche Schlussfolgerung würde eine randomisierte Studie erfordern, die eine Kontrollgruppe einschließt, die die Medikamente nicht einnimmt. In dieser Beobachtungsstudie könnte ein anderer Faktor die Frakturen erhöht haben. Das bedeutet nicht, dass die statistische Verbindung (Assoziation) nicht real ist; es bedeutet nur, dass eine Studie wie diese nicht beweisen kann, dass die Medikamente die Schuldigen sind.“ |
Nachrichtenschreiber versuchen manchmal, Ergebnisse zu relativieren, indem sie Wörter wie „scheint“, „kann“ oder „scheint“ verwenden. Diese Wörter sollen Unsicherheit vermitteln, was ein gesunder Impuls ist, wenn man unvollkommene Studien beschreibt (d.h. die meisten), aber sie lassen den Leser immer noch mit der Idee zurück, dass, wie unsicher die Ergebnisse auch sein mögen, die Beziehung zwischen der Exposition und dem Ergebnis eine von Ursache und Wirkung ist.
Obwohl wir uns viel mit passiven Verben beschäftigen, die Reporter in aktive umwandeln, oder mit Adjektiven („niedrigeres“ Risiko), die Reporter in Verben umwandeln („senkte“ das Risiko), sind Substantive, die Kausalität implizieren, ein weiteres häufiges Problem. Zum Beispiel taucht „der schützende Effekt“, „Schutz“ oder „der Nutzen“ oft in Berichten über Beobachtungsstudien auf. Wir raten Journalisten dringend, solche Formulierungen zu vermeiden. Eine Alternative könnte lauten: „Bei Personen, die am meisten Fisch aßen, wurde beobachtet, dass sie weniger Herzinfarkte hatten. Um diese Beobachtung jedoch auf den Fischkonsum zurückzuführen und nicht auf einen anderen Faktor in ihrem Leben, ist eine randomisierte Studie erforderlich.“
Was soll der gewissenhafte Journalist tun? Ein Teil der Aufgabe des Gesundheitsjournalisten ist es, den Unterschied zwischen den Studiendesigns, die in der epidemiologischen und experimentellen Forschung verwendet werden, zu verstehen, sich die Beschreibung des Studiendesigns anzusehen – idealerweise aus dem Originalartikel – und dann eine angemessene Formulierung zu wählen, um die Ergebnisse in der Nachricht zu beschreiben. Bei Beobachtungsberichten könnte die Formulierung eine Einschränkung über die Bedeutung der Ergebnisse enthalten (siehe „Sprachvorschlag“, rechte Spalte der Tabelle). Zum Beispiel: „Es sind experimentelle Untersuchungen erforderlich, bevor wir sagen können, dass der Verzehr von Fisch das Risiko, an einer koronaren Herzkrankheit zu sterben, senkt“. Oder: „Eine Studie, die Menschen zufällig zuweist, ob sie Fisch essen oder nicht, ist erforderlich, um zu zeigen, dass der Verzehr von Fisch tatsächlich das Risiko senkt, an einer Herzerkrankung zu sterben.“ (Letzteres ist vielleicht die bessere Wahl, weil es der Zufallsprozess ist, der andere mögliche Ursachen am effektivsten ausschließt.)
Der Gesundheitsjournalist hat die Möglichkeit, dem Artikel einen großen Wert hinzuzufügen, indem er Kontext bietet. Praktisch alle Forschung findet im Kontext früherer Arbeiten statt. Es ist unmöglich, die Bedeutung neuer Forschungen zu erfassen, ohne die bestehenden Forschungen zu berücksichtigen. Es kann Ungereimtheiten und Unsicherheiten in den vorhandenen Daten geben und möglicherweise wichtige Kontroversen unter den Wissenschaftlern, die auf dem Gebiet arbeiten.
Da eine einzelne neue Studie in ihrer Bedeutung selten für sich allein stehen kann, schlagen wir vor, dass sich Gesundheitsjournalisten, wenn möglich, darauf konzentrieren, dem Publikum zu helfen, die Grenzen der neuen Forschung zu verstehen und wie sie in den bestehenden Wissensbestand passt. Unserer Ansicht nach kann der Journalist am meisten dazu beitragen, indem er einen ausgewogenen, durchdachten Kontext liefert. Dies wird letztlich dem allgemeinen Publikum helfen, den wissenschaftlichen Prozess besser zu verstehen und die Bedeutung neuer Ergebnisse besser zu erfassen.
ZUSAMMENFASSUNG: Ein wichtiger Teil der Berichterstattung über Forschungsergebnisse in den Gesundheitsnachrichten besteht darin, auf eine Sprache zu achten, die auf subtile Weise Ursache-Wirkungs-Beziehungen implizieren kann, wo das zugrunde liegende Studiendesign eine solche Sprache nicht rechtfertigt. Wir fordern Gesundheitsjournalisten auf, darauf zu achten, wann eine kausale Sprache durch das Studiendesign gerechtfertigt ist und wann sie es nicht ist. Die Wachsamkeit der Gesundheitsjournalisten für diese Feinheiten wird zu einer genaueren Kommunikation von Forschungsergebnissen an die Öffentlichkeit führen. Dies, zusammen mit der Bereitstellung von relevantem Kontext, wird hoffentlich zu einem wissenschaftlich gebildeten Publikum führen, das die Herausgeber des New England Journal of Medicine mit dem Leitartikel von 1994 mit dem Titel „Clinical Research – What Should the Public Believe?“ (Angell M, Kassirer JP. NEJM 1994;331:189-190).