Studie: Schadet exzessives Joggen mehr, als es nützt?
 

Schadet exzessives Joggen mehr, als es nützt?
Offenbar ist Joggen nur gut für die Gesundheit, wenn man es moderat betreibt. Neben anderen Faktoren scheint auch das Tempo entscheidend zu sein. Eine Studie aus Dänemark kommt zu dem Schluss, dass das Laufen nur dann auf lange Sicht wirklich gut für die Gesundheit ist, wenn moderat gejoggt wird.

Optimal sind demnach eine bis knapp zweieinhalb Stunden Jogging pro Woche, am besten verteilt auf nicht mehr als drei Laufeinheiten, wie die Fachzeitschrift „Journal of the American College of Cardiology“ berichtet. Auch sollte kein allzu hohes Tempo eingeschlagen werden.
Joggingstudie

Ich will nicht länger leben, ich will JETZT GUT leben - und dafür gehört für mich LAUFEN (und nicht Joggen :Lachanfall:).

Keep on running:Cheese:

CiaoCiao Rennmaus4444

2,6% Sterblichkeit bei den Joggern vs. 25% bei der Kontrollgruppe?

kann ich mir schon vorstellen dass das richtig ist,
härter belastend ist sicherlich für die meisten nicht die Distanz sondern dass Tempo.
Also für mich z.B. 10km Wettkampf ist für mich härter
als ein 20km Dauerlauf in GA1

Auf mehr als drei Einheiten verteilt ist der Stress vom Umziehen ja größer als der vom Laufen :Lachen2:.

Ich halte es wie die Rennmaus und der erste Kommentar des "Fachtrainers Klaus Müller" unter dem Artikel trifft mich als Beinahe-Doppelzentner schon fast persönlich (ok, nach dem Kraftakt vom Samstag ging am Sonntag echt nicht mehr viel ;)).

Dabei :Cheese:

"Exzessives Joggen" ist zu schön und mit 2,5 Stunden pro Woche komme ich nicht weit...

Wie war es denn im Rodgau??? Hart ist es ja immer..... so oder so.

CiaoCiao Rennmaus4444

Am Ende hart und ich konnte das Tempo in den letzten 3 Runden nicht mehr für Sub-4 hochhalten. Bissl abgekackt, aber für unter 5er-Schnitt hat es zumindest noch gereicht ;).

Wer jogged denn hier? :Lachanfall:

Ich :Huhu:

Nur die Harten kommen in den Garten:Blumen:
Ich entwickele mich mehr und mehr zum Weichei:(

CiaoCiao Rennmaus4444

Eben passend dazu gefunden...

http://blog.wiwo.de/schweinehund/201...e-ein-wutblog/

Hier die Studie

In der Grafik kann man erkennen, dass die Gruppe der extensiven Jogger (strenuous jogger) nur 36 Personen umfasste, von denen 2 verstarben. Daraus wird gefolgert, dass extensives Joggen nicht besser als Nichtjoggen ist (394 Personen, 120 Tode). Wie man zu solche Folgerungen kommen kann, darf gerne ein Fachkundiger erklären. Mir ist es schleierhaft.

Joggen?

:Blumen:
eigentlich müsste ich schon lange tot sein. :Maso:

Warts ab, das kommt schon noch...:Cheese:


Uns wirds alle irgendwann dahinraffen, ich sehs kommen.
"Treib Sport oder stirb gesund!"
:Lachanfall:

Bei dieser Aussage muss man sich fragen, wozu das Laufen denn überhaupt "nützen" soll.

Wenn es einem darum geht, etwas für die Gesundheit zu tun, dann werden kenianische Laufwochen mit 200 km wohl nicht viel Nutzen bringen. Langfristig wird es eher negative Auswirkungen haben.

Wenn es darum geht einen Marathon in 2:05 zu laufen, dann werden solche Trainingswochen schon irgendwie nützlich sein.

Ja, die 2 Toten, aus denen man seriös absolut nichts folgern kann (und bei denen nicht einmal die Todesursache bekannt ist) sind das Hauptproblem.

Hier nimmt ein Kollege die Aussagen der Studie ordentlich auseinander:
The (Supposed) Dangers of Running Too Much - What the data says, and what it doesn't.

Und noch ausführlicher letztes Jahr in Bezug auf mehrere Studien mit ähnlichen angeblichen Ergebnissen:
Will Running Too Much Kill You? - The annual look at the current state of the evidence.

Darf man in Studien wirklich jeden Müll schreiben? :confused:

Solange sich ein "Dummer" findet, der es dann druckt, scheinbar ja *Grummel*

Wenn man schon in der Forschung tätig ist sollte man doch zumindest ein minimales Verständnis von Signifikanz haben.

Fasziniert
Patrick

Also mir kommt 2/36 (5,6%) wesentlich besser als 120/394 (30,5%) vor - sind da irgendwelche Zahlen falsch abgeschrieben?

Gruß Matthias

PS: 'extensiv' ist aber was anderes als 'strenuous' - meinst du vielleicht 'exzessiv'?

Die central illustration aus dem Link:



Interessant daran ist, dass es sich hier um adjusted data handelt. Die untere Anpassung lässt das Risiko für die strenuous jogger förmlich explodieren. Ob also die Anpassung die Ursache für die Ergebnisse ist?
Sind die Rohdaten irgendwo aufgeführt?

Das bedeutet also auch, dass bei dem Delta zum oberen Teil durch "alcohol intake, education and diabetes" von den 6 light joggers, den 10 moderate joggers und den 4 strenuous joggers keiner verstorben ist während von den 19 sedentary nonjoggers immerhin 8 verstorben sind.

Die gesündeste Kombination wäre danach also saufen, aber dabei auf jeden Fall joggen, schice-egal wieviel :Lachen2: :confused:.

Ich glaube, ich mache es genau richtig :cool: (das mit dumm und zuckerkrank sein habe ich für mich jetzt mal unterschlagen ;)).

Das mit dem zuckerkrank sein übernehme ich dann. Brauchen wir nur noch einen Dummen :Lachanfall:

Moin Leute,

ich hab mir die Studie mal komplett angeschaut. Insgesamt eine sehr schöne Studie, die eine Menge Pluspunkte hat (großes, random sample, anspruchsvolles Verfahren (cox hazard regression), kein sample dropout und vor allem: Kontrolle der zentralen "confounder" - also Merkmale, die zu einem Scheinzusammenhang führen könenn).

Insgesamt bringt sie sehr schöne Beleg, dass *joggen gesund ist und die Sterblichkeit verringert*! :cool:

Wenn da nicht diese seltsame, zusätzliche Interpretation wäre, dass intensives Joggen tödlich ist (Achtung, ich hoffe, das kommt nicht zu sehr als Klug-Gesch* rüber!)

Wie einige von Euch bemerkt haben, ist das N in der "intensiven Gruppe" sehr gering. Nun ist es ja so, dass sample-Daten (=Tode *in der Stichprobe*) sog. "Populationsparameter" schätzen (= Sterberisiken/hazard ratios). Immer dann, wenn die Daten dünn sind, wird nun die Unsicherheit des Schätzers erhöht: In der Tabelle wird dies durch das "Konfidenzintervall" (95% CI) ausgedrückt- bzw. durch den horizontalen Strich in der Abb.). Wie man sieht sind die CI für die leichten und moderaten jogger sehr schmal - so können sie präzise vom Referenzpunkt "non-jogger" abgegrenzt werden.

Im Fall der schnellen jogger ist das CI abartig hoch. Man kann also keinen Unterschied feststellen, weil die Unsicherheit der Positionsbestimmung so hoch ist. Im statischen Jargon bedeutet das, dass die Nullhypothese ("H0 = es gibt keinen Unterschied) nicht verworfen werden kann. Es ist ein häufiger Fehler, dass aus der "Nicht-Zurückweisung der H0" geschlossen wird, dass es in der Population auch keinen Unterschied gibt. Fakt ist, man kann ihn einfach nur nicht finden.

Der Schluss, dass die H0 gilt (kein Unterschied da ist) ist immer heikel. Der wird immer plausibler je besser die Daten sind. Hier wäre der Schluss plausibler, wenn das CI schmal wäre (viele intensive jogger und tote intensive jogger), d.h. die schwarze Linie wäre genauso lang wie die der anderen Gruppen und würde auf der vertikalen gestrichelten Linie zentriert liegen.

Die Linie bedeutet damit mitnichten, dass das Risiko explodiert, sondern dass man einfach nix genaues sagen kann.

Wie die Autoren mit dieser Interpretation durch kommen können (als immerhin zentraler Interpretation) ist schon seltsam.

Es ist nämlich nicht so, dass man jeden Müll schreiben kann. Begutachtungsverfahren für Veröffentlichungen m.E. der gnadenloseste Prozess, den man sich vorstellen kann. Und auch wenn ich selbst kritisch bin, würde ich - v.a. in diesem Forum etwas mehr Zurückhaltung und Bescheidenheit wünschen. Ich würd gern mal wissen, wie Ihr reagieren würdet, wenn blutige Laien Euch in eurem Beruf erzählen wollten, wie doof Ihr seid und dass man das ja alles ganz anders machen müsste.

Peace :Blumen:
Holger

Das Problem als Laie ist für mich folgendes...einer kriegt so ein Ergebnis...der nächste dann beim selben Thema ein gegenteiliges...

Was glaub ich dann?extrem anzutreffen bei Ernährungsstudien

Und dann fallen glaub ich entsprechende Kommentare

Holly, ist das random sample hier wirklich von Vorteil? Die Daten werden ja schließlich nach Alter und Geschlecht angepasst. Wäre es nicht besser zum Beispiel ausschließlich Männer oder Frauen zwischen 30 und 40 Jahren zu untersuchen, um diese Anpassungen nicht durchführen zu müssen?

Aus Lidls Link erfährt man: "for example, the sedentary control group had an average age of 61.3, whereas the various running groups had an average age in their late 30s and 40s."

Hi,

Das ist DAS zentrale Problem in der Forschung. Dafür gibt es zwei Gründe:
a) Statistische/stochastische: Selbst wenn du die jeweilige Studie EXAKT wiederholen würdest (nur halt mit einer ähnlichen Studie, aber aus der selben Population), käme ein unterschiedliches Ergebnis raus. Der Grund ist der sogn. Stichprobenfehler (das ist wie wenn du 10x würfelst). Das ist also per se nichts Schlimmes und erwartbar. Deshalb ja die Berechnung von Konfidenzintervallen. Mit denen kann man das erwartbare Ausmaß an Schwankungen abschätzen

b) Inhaltliche: Studien unterscheiden sich ja in zig Design-Merkmalen (jeweilige Population wird gar variiert), Messung, treatment, einbezogene Kontrollvariablen etc.). Das geht natürlich hin bis zu unterschiedlichen Qualitätsunterschieden bis hin zu völligem Quatsch (und da hab ich bei Ernährungsstudien halt oft auch ein negatives Bild). Bei diesen fällt halt auch oft auf, dass teilweise überhaupt keine Kontrollvariablen, die zu Scheineffekten führen können, einbezogen werden. Im krassesten Fall sind das eben einfach Korrelationen, für die es allmöglichen Erklärungen geben kann.

Diese Heterogenitäts- Probleme versuchen sog. "Meta-Analysen" zu adressieren. Sie ziehen alle Studien zu einem Thema ein, berechnen einen Durchschnittswert sowie das Ausmaß an Schwankungen und versuchen letztere durch Einbeziehungen von Studienmerkmalen aufzuklären.

Letztlich muss man sich die jeweiligen Studien aber anschauen und ihre Begrenzungen feststellen. Aus der bloßen Heterogenität auf die Beliebigkeit von Forschung zu schließen, ist Käse.

Da muss ich passen, da ich diese hazard-Modelle zu wenig kenne. In normalen (z.B. Regressions)Modellen würde man das Alter einfach statistisch kontrollieren und das Problem ist gelöst. Hier ist Alter ja die zentrale Verlaufsvariable...Der Artikel sagt hierzu lediglich: "The flexible age adjustment ensured by the Cox model made comparisons between joggers and sedentary nonjoggers feasible, although there were large differences in mean age in these groups".

Ich stimm dir aber zu, dass ein matching besser gewesen wäre. Nur sinkt dadurch wieder die Stichprobengröße, womit wieder die Ungenauigkeit steigt. Ein Dilemma...

Was wie gesagt die Studie zeigt, dass die großen Jogger-Gruppen deutlich GERINGERE Sterberisiken hatten und die Effekte intensiven Sportreibens unklar sind. Das ist also ein Pro-Argument gegen alle Couchpotatos, wenn sie uns mal wieder vorhalten, wie gefährlich das ist :)

Grüße
Holger

Der Hauptautor der Studie gibt zu, dass die Schlussfolgerungen über das exzessive Joggen unfundiert waren:
Why strenuous runs may not be so bad for you after all

Wobei ich das insgesamt schon bemerkenswert finde. Das betreffende Journal ist nun wirklich kein Käseblatt, vielmehr eines der weltweit führenden kardiologischen Publikationen.

Andererseits ist die Dateninterpretation, wie weiter oben ja bereits von HollyX erläutert wurde, absolut offensichtlicher Murks. Sowas kann eigentlich nicht durchrutschen in der Prüfung.

Ob man da jetzt mal unbedingt in die Mainstreampresse wollte und gehofft hat, dass wenn es schief geht, sich bald keiner in der Fachwelt dran erinnert oder man auf absurden Wegen seinen Impact-Faktor steigern wollte, ich weiß es nicht.

Hi Antracis,

das hat mich auch gewundert. Das der Autor selbst wohl gewisse Voreinstellungen bzgl. Laufen hat, die zu dieser Interpretation geführt haben kann man ja nachvollziehen.

Aber Editor und Reviewer....das versteh ich nicht. Deine Interpretation kann ich mir nicht so recht vorstellen. Es ist für ein Journal sehr wichtig, glaubwürdig zu sein und nicht bekannt um jeden Preis. Ein Dieter Bohlen funktioniert in der Wissenschaft nicht.

Grüßkes
Holger