Psychiatrie to go

Also ich wiederhole mich ja gerne: Einer meiner Lieblingsblogs ist neurosceptic.  Und ich möchte gerne auf den Artikel Co-Vary or Die hinweisen. Dieser Artikel verdeutlich sehr schön die (Lebens-) Notwendigkeit, statistische Daten sehr sorgfältig zu analysieren. Einer der häufigsten Fehler, die dazu führen, dass man tatsächliche Zusammenhänge übersieht oder nicht vorhandene Zusammenhänge fälschlich sieht, ist, dass man eine bedeutende Kovarianz übersieht.

Ein typisches Beispiel findet sich in einer Veröffentlichung, die prüft, ob die Gabe von Ziduvudin (AZT, eines der ersten HIV Medikamente) im Sinne einer Post-Expositionsprophylaxe nach Nadelstichverletzung die Manifestation einer HIV Infektion verhindert.

Erstes Ergebnis: Nein. Personen mit und ohne Prophylaxe entwickeln gleich häufig HIV. Konsequenz: Eine Post-Expositionsprophylaxe ist sinnlos.

Zweites Ergebnis: Eine Kovariationsanalyse ergab, dass Leute mit tieferen Stichen, schwereren Verletzungen, großer Gefahr einer Infektion sehr viel häufiger die Post-Expositionsprophylaxe betrieben haben als Leute mit nur sehr kleinen Verletzungen. Und dann lagen beide Gruppen gleich. Hätten die Leute mit den schweren Verletzungen keine Prophylaxe betrieben, hätten sie sehr viel häufiger HIV entwickelt als die Gruppe der Leute mit kleinen Verletzungen. Ergebnis: Eine Post-Expositionsprophylaxe ist sinnvoll und rettet Leben.

Man muss immer gucken, ob es einen erklärenden weiteren Faktor gibt. Rotweingenuss verlängert das Leben? Und welche Merkmale haben Rotweintrinker noch, die vielleicht das Leben verlängern? Mehr Freunde, einen gelasseneren Charakter? Wenn das nicht untersucht ist, ist unklar, ob Rotwein nun wirklich das Leben verlängert oder nur eine Kovariate. Und glaub mir: Man kann nie alle relevanten Variablen erfassen…