Wie man Gesundheitsstudien liest, ohne auf Schlagzeilen hereinzufallen

Ali M Alhasan

13. Juni

5 Min. Lesezeit

„Rotwein schützt das Herz!" – „Speck verursacht Krebs!" – und ein halbes Jahr später das genaue Gegenteil. Wer Gesundheitsnachrichten verfolgt, fühlt sich schnell wie im Schleudergang. Das liegt selten an der Wissenschaft selbst, sondern daran, wie über sie berichtet wird. Forschung bewegt sich in kleinen Schritten und mit vielen Wenn und Aber – eine Schlagzeile braucht das Gegenteil: kurz, eindeutig, am besten überraschend.

Die gute Nachricht: Man muss kein Statistiker sein, um die meisten dieser Überschriften einzuordnen. Ein paar Fragen reichen, und die kann man sich in dreißig Sekunden stellen.

Zusammenhang ist nicht Ursache

Das ist die wichtigste Regel, und sie steht aus gutem Grund am Anfang. Dass zwei Dinge gemeinsam auftreten, heißt nicht, dass eines das andere verursacht.

Menschen, die viel Olivenöl essen, leben im Schnitt gesünder. Aber liegt das am Öl – oder daran, dass jemand, der regelmäßig zu Olivenöl greift, oft auch mehr Gemüse isst, seltener raucht, sich mehr bewegt und ein höheres Einkommen hat? Solche Begleitfaktoren nennt man in der Forschung Störgrößen (englisch confounders): Dinge, die heimlich im Hintergrund mitwirken und einen Zusammenhang vortäuschen können. Sie sind der Grund, warum so viele „X macht gesund"-Meldungen später zerbröseln. Gute Studien versuchen, sie herauszurechnen, aber vollständig gelingt das nie.

Eine kleine Gedächtnisstütze: Wenn eine Überschrift ein einzelnes Lebensmittel oder eine einzelne Gewohnheit als Held oder Bösewicht darstellt, lohnt sich die Frage, was die betreffenden Menschen sonst noch anders machen.

Nicht jede Studie wiegt gleich schwer

Hinter dem Wort „Studie" verbergen sich sehr unterschiedliche Dinge, und der Unterschied entscheidet darüber, wie ernst man ein Ergebnis nehmen sollte.

Tier- und Laborstudien: wichtig, um zu verstehen, wie etwas im Körper funktioniert, aber selten direkt auf den Menschen übertragbar. Was in der Zellkultur oder bei der Maus klappt, scheitert beim Menschen erstaunlich oft. „Wirkstoff X tötet Krebszellen" stimmt im Reagenzglas für sehr vieles – auch für Spülmittel.
Beobachtungsstudien: Hier verfolgen Forschende große Gruppen von Menschen über Jahre und schauen, wer welche Krankheit bekommt. Solche Studien sind stark darin, Zusammenhänge zu entdecken, aber schwach darin, Ursachen zu beweisen (siehe Olivenöl).
Randomisierte kontrollierte Studien, kurz RCT (von englisch randomized controlled trial): der aussagekräftigste Studientyp. „Randomisiert" heißt, die Teilnehmenden werden per Los einer Gruppe zugeteilt – die eine bekommt das echte Mittel, die andere ein wirkstofffreies Scheinpräparat (ein Placebo). Weil das Los entscheidet, verteilen sich die Störgrößen gleichmäßig auf beide Gruppen. Übrig bleibt der reine Effekt des Mittels. Genau das macht diese Studien so wertvoll.

Häufig liest man, systematische Übersichtsarbeiten stünden noch über den RCTs. Eine solche Übersicht trägt viele Einzelstudien zum selben Thema zusammen; rechnet sie deren Ergebnisse auch zahlenmäßig zu einem Gesamtwert zusammen, spricht man von einer Meta-Analyse. Das stimmt mit einer wichtigen Einschränkung: Eine Übersicht ist immer nur so gut wie die Studien, die in ihr stecken. Bündelt sie viele saubere RCTs, ist sie das Stärkste, was wir haben. Fasst sie dagegen lauter schwache Beobachtungsstudien zusammen, erbt sie deren Schwächen – nur in selbstbewusster verpackter Form. „Meta-Analyse" ist also kein Gütesiegel an sich.

Drei Fragen, die fast immer helfen

Wenn dir die nächste Schlagzeile begegnet, reichen oft drei Fragen.

Wie viele Menschen wurden untersucht – zwölf oder zwölftausend? Kleine Studien produzieren leicht Zufallstreffer, die sich später nicht bestätigen. Eine spektakuläre Meldung auf Basis von ein paar Dutzend Teilnehmenden ist eher ein Hinweis als ein Befund.

Wer hat die Studie bezahlt, und könnte es einen Interessenkonflikt geben? Eine vom Hersteller finanzierte Studie ist nicht automatisch falsch, aber sie verdient einen zweiten Blick. Seriöse Veröffentlichungen legen ihre Geldgeber offen – fehlt diese Angabe, ist das selbst schon ein Signal.

Wie groß ist der Effekt wirklich? Hier steckt der häufigste Trick – und er ist so wichtig, dass er ein eigenes Beispiel verdient.

Das Speck-Beispiel: 18 Prozent, die fast niemand richtig verstanden hat

2015 stufte die Krebsforschungsagentur der Weltgesundheitsorganisation (IARC) verarbeitetes Fleisch wie Wurst, Schinken und Speck als krebserregend ein. Die Schlagzeilen waren eindeutig: „Speck ist so gefährlich wie Rauchen." Dahinter standen zwei Zahlen und zwei Missverständnisse – und an beiden lässt sich fast alles lernen, was man zum Lesen von Studien braucht.

Missverständnis eins: relatives statt absolutes Risiko. Die Behörde teilte mit, dass jede täglich gegessene Portion von 50 Gramm verarbeitetem Fleisch das Risiko für Darmkrebs um 18 Prozent erhöht. Viele lasen das so, als hätten Wurstesser eine 18-prozentige – also fast jede fünfte – Chance, an Darmkrebs zu erkranken. Das ist nicht gemeint. UICC

„18 Prozent höher" ist ein relatives Risiko: Es sagt, um wie viel sich ein Ausgangswert verändert, verrät aber nicht, wie groß dieser Ausgangswert überhaupt ist. Genau darauf kommt es an. Das absolute Risiko beantwortet die eigentlich interessante Frage: Wie viele Menschen trifft es am Ende tatsächlich? Die UICC, der Dachverband der Krebsgesellschaften, hat es an einem Rechenbeispiel vorgeführt: Menschen, die kein verarbeitetes Fleisch essen, haben ein Darmkrebs-Lebenszeitrisiko von etwa 7,9 Prozent – ungefähr einer von 13. Bei täglich 50 Gramm steigt es auf rund 9,3 Prozent – etwa einer von elf. UICCUICC

Aus „18 Prozent mehr Risiko!" wird also: gut ein zusätzlicher Erkrankungsfall pro 100 Menschen über ein ganzes Leben hinweg. Das ist nicht nichts, und auf die gesamte Bevölkerung gerechnet bedeutet es durchaus viele Fälle. Aber es ist meilenweit von dem entfernt, was die Schlagzeile suggeriert. Die Regel daraus: Wann immer du „verdoppelt das Risiko" oder „plus 40 Prozent" liest, frag nach der absoluten Zahl. Ein verdoppeltes Risiko klingt dramatisch – wenn es von einem auf zwei Fälle pro 10.000 steigt, ist es im echten Leben kaum bemerkbar.

Missverständnis zwei: Beweisstärke ist nicht Gefahrengröße. Verarbeitetes Fleisch landete damals in derselben Kategorie wie Tabakrauch – daher der Vergleich „so schlimm wie Rauchen". Diese Einteilung beschreibt aber nur, wie sicher sich die Forschung beim Zusammenhang ist, nicht, wie stark die Gefahr ausfällt. Bei Tabak und Wurst ist die Datenlage jeweils klar – nur sind die tatsächlichen Risiken völlig verschieden. Rauchen vervielfacht das Lungenkrebsrisiko, ein Wurstbrot erhöht das Darmkrebsrisiko geringfügig. Gleiche „Sicherheits-Schublade", grundverschiedene Größenordnung.

Ein letzter Gedanke

Skepsis heißt nicht, alles abzulehnen. Es heißt, den Unterschied zwischen einem ersten Hinweis und einem gesicherten Ergebnis zu kennen – und zwischen einer Zahl, die dramatisch klingt, und einer, die im Alltag wirklich etwas bedeutet. Wissenschaft korrigiert sich selbst, aber das dauert, und genau deshalb widersprechen sich Schlagzeilen so oft.

Genau dieser nüchterne Blick ist es, den dieses Magazin anstrebt: keine Wundermittel, sondern eine ehrliche Einordnung dessen, was wir wissen – und was eben nicht.

Quellen und wissenschaftliche Einordnung

International Agency for Research on Cancer / WHO (2015): Q&A on the carcinogenicity of the consumption of red meat and processed meat. Quelle für die offizielle Einstufung von verarbeitetem Fleisch und die Angabe „+18 % relatives Darmkrebsrisiko pro 50 g/Tag". Belegt das relative Risiko und die Einordnung in die höchste Beweisstärke-Kategorie.
UICC – Union for International Cancer Control (2019): How to interpret IARC findings on red and processed meat as cancer risk factors. Quelle für die Umrechnung in absolutes Risiko (Lebenszeitrisiko ca. 7,9 % ohne vs. ca. 9,3 % mit täglich 50 g verarbeitetem Fleisch). Stützt die Unterscheidung relatives vs. absolutes Risiko – der zentrale Lehrpunkt des Beispiels.
Cancer Research UK: Bowel cancer risk factors (health professional section). Bestätigt die 18-%-pro-50-g-Schätzung aus Meta-Analysen von Kohortenstudien.

Einordnung der Evidenzstärke: Das Speck-Beispiel beruht auf Beobachtungs-/Kohortenstudien, zusammengefasst in Meta-Analysen. Die Richtung des Zusammenhangs gilt als gut belegt (deshalb die hohe Einstufung der IARC), die Größe des Effekts ist im Alltag klein. Genau diese Trennung – Zusammenhang sicher, Effekt klein – ist der Kern einer guten Studienlektüre. Die übrigen methodischen Aussagen des Beitrags (Korrelation ≠ Kausalität, Evidenzhierarchie, relatives vs. absolutes Risiko) sind etabliertes, unstrittiges Grundwissen der Epidemiologie.