Epidemiologische Kaffeesatzleserei?

Der schwedische König Gustav III. soll kein Freund von Kaffee gewesen sein. Im Gegenteil: Um dessen gesundheitlichen Gefahren zu beweisen, habe er in der zweiten Hälfte des 18. Jahrhunderts ein Experiment initiiert: Er wandelte die Todesstrafe für ein verurteiltes eineiiges Zwillingspaar in eine lebenslängliche Freiheitsstrafe um – unter einer Bedingung: Der eine Zwilling musste fortan täglich drei Tassen Kaffee trinken, der andere drei Tassen Tee. Angeblich überlebten beide Zwillinge die mit der Studie betrauten Ärzte und auch den König selbst. Zuerst starb der Teetrinker im Alter von 83 Jahren, das Sterbealter des Kaffeetrinkers ist unbekannt.

Königsweg der Forschung

Mal abgesehen davon, dass Gustav III. sein Experiment Gefangenen aufnötigte, würden ihm wohl viele zugestehen, dass er forschungsmethodisch auf dem richtigen Weg war. Schließlich gilt das kontrollierte Experiment im Hinblick auf medizinische Fragestellungen gemeinhin als Erkenntnisquelle von höchster Evidenz. Vor allem aber ist das royale Kaffeeexperiment ein gutes Beispiel dafür, dass sich einige Fragen nur schwer für Experimentalstudien eignen: Es ist schlicht unrealistisch, Menschen zufällig zu Kaffeetrinkern oder -nichttrinkern zu machen und über Jahrzehnte zu begleiten – von Fragen der Verblindung und Placebokontrolle mal ganz abgesehen. Auch wären solche Studien erst recht unethisch, sofern der Verdacht im Raum stünde, Kaffee schade der Gesundheit.

Sind experimentelle Studien nicht möglich, greifen Forscher zumeist auf Beobachtungsstudien zurück. Üblich sind Fall-Kontroll-, Querschnitts- oder Längsschnittstudien. Eines der wichtigsten Argumente gegen solche Untersuchungen lautet verkürzt: Korrelation ist nicht gleich Kausalität. Ein Beispiel: Würde in einer Studie ein Zusammenhang von Kaffeekonsum und Krebs beobachtet, ließe sich dieser gegebenenfalls auch dadurch erklären, dass viele ihren Kaffee gerne zusammen mit einer Zigarette genießen. Der eigentliche Grund für das erhöhte Krebsrisiko könnte in diesem Fall das Rauchen sein – und nicht der Kaffee.

Beobachtungsstudien wertlos?

Sind Erkenntnisse aus Beobachtungsstudien also wertlos? Das ist nicht der Fall. Zum einen sind auch experimentelle Studien keineswegs frei von Fehlern und Verzerrungen. Zum anderen sind Beobachtungsstudien häufig schlicht die beste Datenquelle, die zur Verfügung steht. Auch gibt es Methoden, mit denen Forscher Störvariablen "herausrechnen" können, zum Beispiel durch multivariate Verfahren. In gewissem Umfang lässt sich damit der Einfluss von "störenden" Drittvariablen wie etwa Alter, Geschlecht oder Raucherstatus vom vermuteten Kausalfaktor trennen.

Und: Kriterien können bei der Einschätzung helfen, ob Beobachtungen auf einen Kausalzusammenhang deuten oder nicht. Zu den bekanntesten zählen die des britischen Epidemiologen Sir Austin Bradford Hill (Proc R Soc Med. 1965; 58:295-300). Er nennt insgesamt neun Kriterien, die einen Kausalzusammenhang nahe legen. Dazu zählen zum Beispiel:

- Stärke des Zusammenhangs: Eine stärkere Assoziation lege eine Kausalität eher nahe, als eine schwächere.

- Konsistenz: Treten Zusammenhänge konsistent über verschiedene Forscher, Orte und Stichproben hinweg auf, sei eher von einem Kausalzusammenhang auszugehen.

- Plausibilität: Lässt sich ein Befund plausibel (biologisch) erklären, stärke dies eine Kausalinterpretation.

Unglücklicherweise sind auch solche Evidenzkriterien generell nicht unumstritten – und ihre konkrete Anwendung wiederum Auslegungssache (wann ist eine Assoziation "stark"?). Interessant sind daher empirische Vergleiche zwischen Beobachtungs- und Experimentalstudien. Genau solche haben verschiedene Arbeitsgruppen für unterschiedliche medizinische Interventionen durchgeführt. Die Überraschung: Experimental- und Beobachtungsstudien gelangten bezüglich der grundsätzlichen Effekte zu durchaus ähnlichen Ergebnissen (zum Beispiel.: N Engl J Med. 2000; 342(25):1887-92).

Die Interpretation von Beobachtungsdaten ist also nicht rundheraus abzulehnen, muss aber vorsichtig erfolgen. In einem Essay zum Thema betont der niederländische Epidemiologe Professor Jan Vandenbrouckem, Universität Leiden, die wichtige Funktion von Beobachtungsstudien, mögliche kausale Zusammenhänge überhaupt zu entdecken (PLoS Med. 2008; 5(3):e67). Paradebeispiel dafür ist die Aufdeckung des Zusammenhangs zwischen Rauchen und Lungenkrebs in Fall-Kontroll-Studien. Erst später galt dieser Befund durch dutzende weitere Studien auch als kausal abgesichert. Bis die Datenbasis bezüglich der Kaffeefragen soweit sein wird, heißt es wohl: Abwarten und Tee trinken – oder eben Kaffee.

moritz.borchers@springer.com