[HollyX]

Hi,

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

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.

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

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