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Wissenschaftliches Publizieren: Statistik beeinflusst Studienresultate

Gauß-Verteilung
Zwei Untersuchungen bewerten den Einfluss, den die einer Publikation vorausgehende statistische Auswertung von Daten auf die veröffentlichten Ergebnisse haben kann. Zum einen könnten die Resultate sehr unterschiedlich ausfallen, wenn verschiedene mögliche statistische Verfahren auf die gleichen Rohdaten angewandt werden, zeigen kanadische Wissenschaftler um Thérèse Stukel [1].

Forscher aus Dänemark ermittelten darüber hinaus, dass die Mitwirkung von Statistikern mit möglichen Interessenkonflikten in vielen Veröffentlichung nicht publik gemacht werde. Bestellte Auswerter, die nicht selten von wirtschaftlich an den Ergebnissen der Studie interessierten Parteien finanziert würden, hätten demnach untransparente Einflussmöglichkeiten, schreiben Peter Gøtzsche und Kollegen [2].

Die dänischen Forscher um Gøtzsche vom Nordic Cochrane Center haben 44 Studien nachträglich analysiert, die von verschiedenen Pharmaunternehmen finanziert und in unterschiedlichen medizinischen Fachzeitschriften nach Gutachterkontrolle veröffentlicht worden waren. Dabei verglichen sie die vor Beginn der Datenerhebung mit Ethikkommissionen abgesprochenen Studienprotokolle mit den späteren Veröffentlichungen.

In 31 Fällen waren die mit der eigentlichen Datenauswertung betrauten Statistiker später nicht genannt. Aus keiner der 44 Arbeiten wurde zudem deutlich, ob die mit der Datenerhebung beauftragten Mediziner, die nach der Datenerfassung aktiven Statistiker oder der Geldgeber für die Planung der Untersuchung oder die Art der Auswertung verantwortlich war.

"Die Beteiligung von Ghostwritern ist in von der Industrie finanzierten, randomisierten Studien sehr gängig", schließen Gøtzsche und Co und vermuten, dass diese Praxis "kommerziellen Interessen dient". Sie fordern Maßnahmen, der sämtliche Beteiligte an einer Publikation öffentlich machen.

Stukel und ihre Kollegen von der Institute for Clinical Evaluative Sciences in Toronto beschäftigten sich mit den Daten einer großen klinischen Studie, die von 1994 an 122 124 Patienten nach einem Herzinfarkt begleitet hatte. Die Studie sollte klären, ob Patienten mit einem gelegten Herzkatheter ein niedrigeres Todesrisiko trugen. Bei der Auswertung waren Faktoren statistisch zu berücksichtigen, die das Ergebnis beeinflussen konnten, etwa das die gut 73 000 Mitglieder der Patientengruppe mit Katheder im Durchschnitt jünger waren und weniger gravierende Attacken erlitten hatten als die Mitglieder der nicht operierten Gruppe.

Die verschiedenen Methoden, die zum rechnerischen Ausgleich solcher verfälschenden Faktoren eingesetzt werden können, führen teilweise zu unterschiedlichen Ergebnissen, schreiben die Autoren. Die errechnete relative Abnahme des Todesrisikos schwankte dabei zwischen 16 und 50 Prozent.

Das Ergebnis betrifft viele medizinische Studien, da in der klinischen Praxis Versuchsgruppen aus medizinischen und ethischen Gründen häufig nicht randomisiert untersucht und zufällig zusammengestellt sind. Damit sind sie selten repräsentativ und ohne die Berücksichtigung möglicher verfälschender Faktoren statistisch nicht auswertbar. Wenn Studien nicht randomisiert durchzuführen sind, konstatieren die Forscher, dann müssen ihre Ergebnisse mit großer Sorgfalt analysiert und interpretiert werden. Dies gelte nach Ansicht von Stukel insbesondere dann, wenn aus den Ergebnissen der Untersuchung klinische Empfehlungen abgeleitet werden. (jo)

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