Resultate der klinischen Studie BACLAD nun veröffentlicht

[DonQuixote]

Seid gegrüßt

Es gibt jetzt auch im PDF-Format. Sie wurde neu auch beigelegt.

DonQuixote

[Hundertkilo]

[DonQuixote]

Hallo Zentner
Lass ruhig auch etwas Euphorie mitschwingen .

Meint DonQuixote

[Papfl]

[GoldenTulip]

Interpretiere ich das richtig, dass sowohl die Rekrutierung, die statistische Anzahl der Probanden und die etwas unklaren Studienergebisse es nahezu unmöglich machen, breitgefächerte Schlüsse aus der Studie zu ziehen?!

Mir kommt das alles seltsam vor, als würde sich jemand Pfründe sichern wollen im Sinne: Den eigentlichen Erkenntnisgewinn der Studie geben wir nicht Preis, denn da ist noch ordentlich Geld zu verdienen.

Sorry, wenn ich da zu pessimistisch denke...

Hm, Conny

[Papfl]

[DonQuixote]

[Hundertkilo]

[Hundertkilo]

[Hundertkilo]

[Papfl]

[GoldenTulip]

[Papfl]

Hi Conny!

Nur ganz kurz: p = 0.014 bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass das Ergebnis der BACLAD-Studie reiner Zufall ist, bei 1,4 Prozent liegt.

Im Umkehrschluss heißt das: Zu 98,6 Prozent sind die Ergebnisse nicht zufällig, also: Baclofen wirkt!

Die 68,2 Prozent beziehen sich auf die Teilnehmer, die mit Baclofen abstinent geblieben sind (15 von 22 = 68,2 %).

Papfl

[GoldenTulip]

Hi Papfl, und DQA,

das verdient mal einen eigenen Thread für Interessierte; ich glaube kaum, dass hier alle so statistikfest sind, um das direkt zu raffen .
Für jemanden, der sich auskennt ist diese Größe wiederum so klar, dass sie kaum erläuterungswürdig scheint- für mich war Deine Erklärung quasi 'ne Erleuchtung

meint
Conny

[DonQuixote]

[WilloTse]

Tach zusammen,

schön, dass die Frage "was ist eigentlich eine Studie?" im weiteren Sinne mal wieder Thema ist!
Ergänzend zu @Papfls Erläuterungen noch ein paar Gedanken dazu:

ein grundsätzliches Problem stichprobenbasierter Studien aller Art ist der Rückschluss vom Studienergebnis auf die Gesamtpopulation.

Ein Beispiel:
nehmen wir an, wir haben eine Fabrik, die Schrauben produziert. Damit die hinterher halten, was sie halten sollen und sich die Muttern auch sicher draufdrehen lassen, müssen diese Schrauben innerhalb einer gewissen Fertigungstoleranz den korrekten Durchmesser aufweisen, logisch. Nehmen wir weiter an, für eine 10 mm-Schraube wäre der Toleranzbereich ein Durchmesser von 9,8 mm bis 10,2 mm. Schrauben mit diesem Durchmesser wären gut, die könnten wir reinen Gewissens verkaufen. Was dünner oder dicker ist, ist Schrott.
Nun spuckt unsere Schraubenmachmaschine jeden Tag 10.000 solcher Schrauben aus. Um sicherzugehen, dass wir unseren Kunden keinen Schrott verkaufen, müssten wir also täglich 10.000 Schrauben nachmessen.
Das ist aber zu aufwändig.
Also nehmen wir jeden Abend, bevor wir nach Hause gehen, aus der Kiste mit den 10.000 Schrauben (=Gesamtpopulation) eine Handvoll heraus (=Stichprobe) und messen nur diese nach (=Studie). Sind sie gut, schließen wir daraus, dass die anderen wohl auch in Ordnung sein werden (=induktive, schließende oder Inferenzstatistik) und verkaufen den ganzen Schwung. Und, wenn wir unser System konsequent anwenden, gilt natürlich auch: ist die handvoll Schrauben, die wir nachmessen, vermurkst, schließen wir daraus, dass die ganze Tagesproduktion Murks ist und schmelzen die ganze Charge wieder ein.

Jetzt kann es aber bei dieser Stichprobe passieren, dass wir zufällig (!) eine handvoll Schrauben herausgegriffen haben, die die Gesamtpopulation gar nicht repräsentieren. Anders gesagt: durch einen blöden Zufall haben wir aus der Kiste mit den 10.000 Schrauben genau die zehn herausgenommen, die passen, der Rest ist tatsächlich Schrott. Das sehen wir aber nicht, da wir ja nur die zehn Schrauben nachmessen, die wir herausgegriffen haben. Also geben wir auf Grund unseres "Studien"ergebnisses die Tagesproduktion frei, und der verärgerte Kunde steht vor einer Kiste mit 10 passenden Schrauben und 9990 Nägeln.
Und wir stehen da und seufzen: "Aber ich hab's doch nachgemessen..."

(Wie groß das Risiko ist, dass uns das passiert, gibt, vereinfacht gesagt, der p-Wert an, den @Papfl oben ja schon erläutert hat. p=0,05 =5% Wahrscheinlichkeit, dass das Ergebnis zufällig zustande gekommen ist. Oder: im Mittel gebe ich jede 20. Kiste falsch in den Verkauf (oder schmelze sie irrtümlich ein). Da das aber eben ein Zufallswert ist, kann es auch sein, dass bereits die allererste Kiste (also die aktuelle Studie) schon diese "falsche" Kiste ist!).
Das ist ein Risiko, dessen man sich immer und bei jeder Studie bewusst sein muss.

Hier sieht man auch ganz gut, wie diese sogenannten "Signifikanzen" einzuordnen sind: in wissenschaftlichen Studien werden meist p<0,05 als signifikant, p<0,01 als hochsignifikant und p<0,001 als höchstsignifikant bezeichnet (also Irrtumswahrscheinlichkeiten <5% bzw. <1% bzw. <0,1%).
Ein "signifikantes" Ergebnis (p<0,05) bedeutet für unseren Schraubenfabrikanten, dass er jede zwanzigste Tagesproduktion falsch verkauft. Der Laden wird sich nicht lange halten...

Ein zweites Thema, die strengen Restriktionen der BACLAD-Teilnehmerauswahl.

Wieder ein Beispiel. Nehmen wir, ganz grob vereinfacht und völlig überspitzt, an, Alkoholabhängigkeit träte in vier verschiedenen Typen auf:

a) Alkoholabhängigkeit wegen genetisch bedingter Unterversorgung des Belohnungssystems
b) Alkoholabhängigkeit wegen Depressionen
c) Alkoholabhängigkeit wegen Spinnenphobie
d) Alkoholabhängigkeit wegen durch Haarausfall gestörten Selbstbewusstseins.

Nun kann ich alle diese Typen in bunter Mischung zu meiner Baclofenstudie einladen ("Aus dem Leben gegriffen"), und werde dabei auch ein Ergebnis erhalten.
Dieses Ergebnis sei in diesem Beispiel (völlig willkürlich, natürlich): 50% aller Studienteilnehmer wurden von ihrer Abhängigkeit geheilt.
Was mir durch die Lappen gegangen ist: Baclofen hat auf Alkoholabhängigkeit überhaupt keinen Einfluss, heilt aber Spinnenphobie und Haarausfall.
Die Teilnehmer mit der genetischen Disposition und die mit der Depression trinken unvermindert weiter.
Damit ist mein Studienergebnis relativ wertlos. Nicht mal gegen Spinnenphobie und Haarausfall kann ich Baclofen in Zukunft gezielt einsetzen, da ich das ja nicht systematisch mitgemessen habe.

Um solche unkontrollierten systematischen Fehler möglichst auszuschließen, werden bei Studien (wie auch bei BACLAD) diejenigen Kandidaten nicht aufgenommen, deren sonstige Eigenschaften das Studienergebnis absehbar verfälschen könnten.

Klar, was BACLAD angeht, sind wir z.B. über den Zusammenhang: Angststörung - Alkoholabhängigkeit - Baclofen so schlau wie vorher.

Dafür ist aber der Zusammenhang: "reine" Alkoholabhängigkeit - Baclofen um so exakter. Streng wissenschaftlich gesehen machen diese Restriktionen die Studie also nicht schlechter, sondern besser.

LG
Willo

[Hundertkilo]

[Papfl]

Hi 100!

Du brauchst Dich nicht rauszuhalten...im Gegenteil...Deine Einwürfe haben ja maßgeblich zur Klärung des Sachverhalts beigetragen . Bestimmt waren auch andere verunsichert. Umso besser, dass wir da ein bisschen Licht ins Dunkel bringen konnten!

Nix für ungut !
Papfl

[JazzGustl]

[DonQuixote]