Das Studiendesign
Beschreiben Sie in Ihrem Artikel kurz, wie die Studie aufgebaut ist. Wenn ein neues Medikament oder eine neue Therapie geprüft werden soll, ist eine randomisierte kontrollierte Studie (englisch: randomised controlled trial, RCT) das beste Verfahren (Goldstandard). In einem kontrollierten experimentellen Umfeld erforscht sie, wie das neue Medikament den Verlauf einer Krankheit beeinflusst.
Dafür werden die Patienten in Gruppen eingeteilt. Per Losverfahren landen sie in der Behandlungsgruppe oder in der Kontrollgruppe. Diese Verteilung nennt sich Randomisierung; sie garantiert, dass Merkmale der Patienten, die die Wirksamkeit der Behandlung beeinflussen könnten (zum Beispiel Vorerkrankungen oder Geschlecht), gleichmäßig über beide Gruppen verteilt sind. So können die Forscher vermeiden, dass eine Verzerrung (Bias) entsteht, bei der die Werte systematisch in eine bestimmte Richtung abweichen. Wären in einer Gruppe nur ältere Frauen und in der anderen Gruppe nur übergewichtige Männer mit Bluthochdruck, kann die Studie keine Ergebnisse darüber liefern, ob die eine Gruppe tatsächlich dank des neuen Medikaments schneller wieder gesund wurde.
Bei hochwertigen Studien wird zusätzlich zur Randomisierung eine so genannte doppelte Verblindung vorgenommen. Dabei wissen weder die Teilnehmer noch die Forscher, welche Gruppe das neue Medikament bekommt und welche eine andere Behandlung oder ein Placebo. Das sind Medikamente, die aussehen wie die Tablette, die getestet wird, sie enthalten aber keinen Wirkstoff. Durch die Verblindung wird verhindert, dass weder die Erwartungen der Teilnehmer als auch die der durchführenden Mediziner und Krankenschwestern die Ergebnisse beeinflussen.
Kontrollieren Sie neben dem Studiendesign auch, worauf sich der Fokus einer Untersuchung richtet. In vielen Studien werden nur Surrogat-Parameter betrachtet. Ein Surrogat-Parameter ist eine Zielgröße, die sich meist schneller und einfacher als eine komplexe Krankheit messen lässt und daher häufig in klinischen Studien verwendet wird. Das können Werte wie Blutdruck, Blutzucker oder Knochendichte sein. Sie hängen zwar mit Erkrankungen wie Herzinfarkten, Diabetes oder Osteoporose zusammen. Surrogat-Parameter lassen keinen gänzlichen Rückschluss auf den realen Nutzen eines Medikaments zu: Das Mittel kann sich zwar positiv auf den Surrogat-Parameter auswirken – gleichzeitig aber die Krankheit nicht heilen oder sogar negative Auswirkungen haben. Auf diesen Zusammenhang sollten Sie hinweisen.
Die Studienteilnehmer
Checken Sie, wer an der Studie teilgenommen hat. Sind nur junge Männer unter den Probanden, ist es fragwürdig, ob das Medikament bei älteren Frauen die gleiche Wirkung hat. Ist die Studie in Asien durchgeführt worden, könnte es sein, dass ihre Ergebnisse für europäische Patienten nur eingeschränkt gelten, etwa weil sie andere Ernährungsgewohnheiten oder einen anderen Lebensstil haben.
Handelt es sich um einen Tierversuch, ist nicht garantiert, dass die Ergebnisse auf den Menschen übertragen werden können. Benennen Sie in Ihrem Artikel, an wem das Medikament erprobt wurde. Fragen Sie im Zweifelsfall Mediziner oder Wissenschaftler (Experten), wie weit die Ergebnisse auf andere Gruppen übertragbar sind.
Die Stichprobe
Die Stichprobe, die in der Studie erforscht wird, darf nicht zu klein sein. Besteht die Behandlungsgruppe etwa nur aus zehn Teilnehmern, kann es sein, dass das Medikament zufällig bei allen anschlägt. Das heißt aber lange nicht, dass das Medikament später jedem Patienten nutzen wird.
Nennen Sie die Zahlen. Schreiben Sie „Von 1000 untersuchten Patienten wurden 400 mit dem neuen Medikament schneller wieder gesund.“ Solche absoluten Zahlen, die angeben, wie viele Menschen betroffen sind, haben eine größere Aussagekraft als relative Zahlen, die in Prozentwerten angegeben werden.
Gerade bei kleinen Studien wird versucht, die geringe Stichprobengröße mit Hilfe von relativen Zahlen zu verschleiern: „50 Prozent der Patienten wurden geheilt“ - das klingt beeindruckend. Wenn es sich dabei aber nur um 5 von 10 Studienteilnehmern handelt, sollten Sie das in Ihrem Artikel auch benennen.
Die Sponsoren
Prüfen Sie, wer die Studie finanziert hat (Sponsor). Hat vielleicht zufällig der Verband der Schokoladenhersteller eine Studie gefördert, die belegt, dass dunkle Schokolade die Hirnleistung bis ins hohe Alter erhält?
Seriöse Wissenschaftler legen in ihrer Veröffentlichung dar, wer die Studie unterstützt hat oder auf wessen Initiative sie gestartet wurde. Eine Studie muss nicht schlecht sein, nur weil ein Verband oder Pharmakonzern als Sponsor auftritt. Aber gerade dann sollten Sie auf mögliche Interessensverflechtungen achten und sie im Artikel angeben.
Die Onliner sind schon wieder ganz schnell. Bei Quick-News.de ist die Nachricht schon auf der Seite. Fast wortgleich aus der Pressemitteilung übernommen. Von der Studie, die dem ganzen zu Grunde liegt, steht da nichts. Nur zehn Testpersonen, ist das denn wissenschaftlich? Gab es überhaupt eine Kontrollgruppe?
Die Aussagekraft
Etwa die Hälfte aller klinischen Studien wird nie oder nur unvollständig veröffentlicht – weil die Ergebnisse den Wissenschaftlern nicht passen oder weil Pharmakonzerne verschleiern wollen, dass ihr neues Medikament negativ abgeschnitten hat.
Eine gute Studie baut immer auf vorhandenem Wissen auf. Recherchieren Sie, was schon über die Krankheit oder den Wirkstoff bekannt ist. Werden früher durchgeführte ähnliche Studien berücksichtigt? Gibt es Reviews, also Überblicksarbeiten zum Thema?
Auch bei einer guten Studie bleibt eine Irrtumswahrscheinlichkeit, weil die Forscher immer nur mit Stichproben arbeiten können. Weisen Sie in Ihrem Artikel darauf hin, und erwähnen Sie, dass bei wirksamen Medikamenten immer auch Nebenwirkungen auftreten können.
Nur eine randomisierte kontrollierte Studie kann belegen, dass ein Medikament ursächlich gegen eine Krankheit hilft: Das Medikament ist die Ursache dafür, dass ein Patient wieder gesund wird (Kausalität). Andere Studienarten können zwar Erkenntnisse über Zusammenhänge liefern und zeigen, welche Faktoren gemeinsam auftreten (Korrelationen). Epidemiologische Studien etwa können aber nicht erklären, ob der eine Faktor den anderen verursacht oder sie nur zufällig zusammen auftauchen.