{"id":6725,"date":"2014-02-14T23:06:08","date_gmt":"2014-02-14T22:06:08","guid":{"rendered":"http:\/\/www.wjst.de\/blog\/?p=6725"},"modified":"2015-03-04T13:41:43","modified_gmt":"2015-03-04T12:41:43","slug":"warum-die-teilnehmerzahlen-so-niedrig-sind-in-deutschen-studien","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.wjst.de\/blog\/sciencesurf\/2014\/02\/warum-die-teilnehmerzahlen-so-niedrig-sind-in-deutschen-studien\/","title":{"rendered":"Warum die Teilnehmerzahlen so niedrig sind in deutschen Studien"},"content":{"rendered":"

Responsezahlen sind f\u00fcr Epidemiologen entscheidend, wenn es um Repr\u00e4sentativit\u00e4t und Verallgemeinerung von Schlussfolgerungen geht. Denn mit sinkender Response ver\u00e4ndern sich nicht nur massiv Risikokonstellationen, auch werden Krankheitsh\u00e4ufigkeiten falsch gesch\u00e4tzt. Mit niedriger Response sind \u00fcblicherweise mehr Kranke in dem Untersuchungskollektiv (weil sie mehr Zeit haben und sich vielleicht auch mehr von einer Studie erwarten). Es fehlen dann aber die gesunden Probanden, an denen man protektive Faktoren studieren k\u00f6nnte. Mit niedriger Response sind gew\u00f6hnlich auch Frauen \u00fcberrepr\u00e4sentiert, oft auch Arbeitslose und bildungsfernere Schichten. Die einzelnen Faktoren haben zwar keine direkte Beziehung, in Kombination verzerren sie aber Studienergebnisse bis zur Unkenntlichkeit. In der Literatur ist dies auch als selection bias<\/a><\/em> bekannt. Leider gibt es keine guten statistisches Verfahren, um f\u00fcr den selection bias zu korrigieren. Wie sollte das auch gehen? Daten k\u00f6nnen hier kaum extrapoliert werden. Wann ein solcher Selektionsbias einsetzt, kann man nicht eindeutig sagen. Mit 90% Teilnehmerate ist man auf der sicheren Seite, unter 50% wird es kritisch und irgendwann dann sinnlos. 75% Response sind in der Epidemiologie \u00a0Standard<\/a>, in der Marktforschung begn\u00fcgt man sich auch mit weniger. Der Qualit\u00e4tsma\u00dfstab in der Epidemiologie liegt aber wegen der Relevanz deutlich h\u00f6her.\u00a0In der Vorbereitung<\/span>
\n der Scobel Sendung<\/a> habe ich mir die Unterlagen der Nationalen Kohorte<\/a> angesehen – ein ambitioniertes Projekt mit angestrebt 200.000 Teilnehmern bundesweit. Wegen des hohen Ressourcenbedarfs sind solche Projekt umstritten, da viele Wissenschaftler glauben, das Geld w\u00fcrde besser direkt in fachbezogene Studien gesteckt. Das stimmt aber nur vordergr\u00fcndig, denn protektive Faktoren, egal ob aus Umwelt oder Genetik, kann man in fachbezogenen Studien kaum identifizieren. Und weil Pr\u00e4vention eben meist doch besser als Therapie ist, macht es wissenschaftlich Sinn, gro\u00dfe bev\u00f6lkerungsbezogene Studien durchzuf\u00fchren.\u00a0Leider zeigt die\u00a0Pilotphase der Nationale Kohorte<\/a>\u00a0nun aber doch, da\u00df die Teilnahmerate mit 17%-23% sehr niedrig ausf\u00e4llt. Die Autoren schreiben in der Einleitung ihres Artikels<\/p>\n

The willingness of individuals to take part in epidemiological studies depends on several factors. Among these are monetary and non-monetary incentives, interesting and short questionnaires, as well as different follow-up procedures.<\/p><\/blockquote>\n

Nachdem es aus nachvollziehbaren Gr\u00fcnden kein Honorar f\u00fcr die Teilnahme an epidemiologischen Studien gibt, bleiben eigentlich nur ideelle Gr\u00fcnde an einer Studie teilzunehmen: intrinsische Motivation, oder auch individuelle \u00a0Kosten-Nutzung \u00dcberlegungen. Die L\u00e4nge des Fragebogens, Dauer der Untersuchung oder Followup Prozeduren sind dabei wohl eher nachgeordnet bei der prim\u00e4ren Entscheidung an einer Studie teilzunehmen.\u00a0In der Ver\u00f6ffentlichung werden jedenfalls diverse Einflu\u00dffaktoren auf die Response untersucht, so etwa die pers\u00f6nliche Ansprache, Rekrutierungsstrategie und regionale Charakteristika wie Stadtgr\u00f6\u00dfe. \u00a0Das sind sicher relevante Faktoren, greift als Erkl\u00e4rungsansatz \u00a0jedoch zu kurz, d<\/span>enn die geringe Zahl der Responder kann ja gerade nicht erkl\u00e4ren, warum die Response so niedrig ist. Was hier fehlt, ist eine Non-responder Analyse. Man m\u00fcsste also Teilnehmer fragen, die nicht an der Studie teilnehmen wollen. Dabei vermute ich die Probleme auch nicht bei der Rekrutierungsstrategie, sondern eher in dem Durchf\u00fchrungsmodus wie er in diversen online Dokumenten beschrieben i<\/a>st, zum Beispiel die Zustimmungsregelung:<\/p>\n

dass Proben und Daten an Stellen au\u00dferhalb des Vereins \u201eNationale Kohorte e.V.\u201c allenfalls in pseudonymisierter Form, d.h. ohne Mitteilung von personenidentifizierenden Daten weitergeben werden, sodass sie f\u00fcr den Empf\u00e4nger lediglich in anonymisierter Form vorliegen<\/p><\/blockquote>\n

Dieses\u00a0Thema habe<\/a>n wurde auch\u00a0kurz in der Scobel Sendung angesprochen.. Leider es aber so, da\u00df es in der Postgenomphase praktisch\u00a0keine Anonymit\u00e4t mehr gibt. Eine Nonresponder Studie m\u00fcsste also unbedingt kl\u00e4ren, ob dieser Passus zur mangelnden Teilnahmebereitschaft\u00a0so vieler Probanden gef\u00fchrt hat.\u00a0Es sind aber noch mehr Stellen in dem Kleingedruckten, die man entsprechend \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnte<\/p>\n

dass ihre Daten und Bioproben langfristig gespeichert und gelagert und f\u00fcr zuk\u00fcnftige Forschungsfragen genutzt werden. In Zukunft k\u00f6nnen Fragen auftreten, welche den Einsatz neuer Methoden oder die Ausweitung der urspr\u00fcnglichen Forschungsvorschl\u00e4ge bedingen, bspw. aufgrund neuer Techniken oder wachsenden Wissens bzw. neuer Erkenntnisse, die zum Zeitpunkt der Rekrutierung noch nicht definiert oder noch unbekannt waren. Die Einwilligung der Teilnehmer umfasst auch eine Nutzung ihrer Daten und Materialien f\u00fcr diese Zwecke.<\/p><\/blockquote>\n

Die Formulierung steht in Widerspruch zu der Transparenzforderung, die der\u00a0Deutsche Ethikrat<\/a>\u00a0aufgestellt hat\u00a0(zus\u00e4tzliches umfangreiches und exzellentes Material bei der Anh\u00f6rung im April 2011<\/a>). Es gibt dazu auch empirisches Material z.B. aus dem Jahr\u00a02009<\/a>\u00a0und\u00a0auch nach einer Studie im Jahr 2010 \u00a0wollen 75% der Deutschen jedesmal neu \u00a0informiert werden, wenn eine neue Unterschung ihrer aufbewahrten Proben ansteht (diskutiert in Herbert Gottweis\/Jane Kaye “Biobanks for Europe. A challenge for governance”, 2012; Daten sind entnommen von\u00a0Geoge Gaskell et. al, E<\/a><\/span>uropeans and biotechnology, 2010<\/span><\/a>).\u00a0<\/span>Deutschland liegt dabei an 4. Stelle in Europa, was den Informationswunsch angeht. Es mag hier nun Zufall sein, da\u00df 75% der Teilnehmer nicht an der Studie teilnehmen wollen und ebenso 75% \u00a0\u00fcber jeden Schritt informiert werden wollen. Zumindest\u00a0vor 20 Jahren w\u00e4re es noch schwierig gewesen, Probanden \u00fcber jeden weiteren Schritt zu informieren. \u00a0Heute sollte das aber kein Problem mehr sein, wenn man sich\u00a0unseren Implementierungvorschlag <\/a>ansieht.<\/p>\n

Die Antwort auf die Frage,\u00a0warum die Teilnehmerzahlen so niedrig\u00a0sind in deutschen Studien, \u00a0bleibt leider spekulativ, w\u00e4hrend e<\/span>ine relativ einfache Non-Responder Studie die Antwort geben k\u00f6nnte. W<\/span>ie die Autoren allerdings zu der Schlu\u00dffolgerung kommen<\/span><\/p>\n

With respect to the overall response for the NaKo, the results are encouraging.<\/p><\/blockquote>\n

kann ich nicht recht nachvollziehen, ebenso wie die Folgerung<\/p>\n

Increasing the awareness of the study seems to be very important.<\/p><\/blockquote>\n

Gerade die Aufmerksamkeit ist doch hoch.\u00a0Die Startphase der UK Biobank <\/a>war\u00a0mit 10% auch nicht berauschend und liegt jetzt nur noch bei 5.5%. \u00a0<\/span>Damit kommen wir wieder zum Startfrage, warum die Responseraten so wichtig sind.
\nSeit neuestem wird n\u00e4mlich ein Selektionsbias von den \u00a0Betreibern der UK Biobank bestritten, mit Sicherheit nicht\u00a0aus theoretischen sondern aus pragmatischen Gr\u00fcnden um die Studie weiter zu f\u00fchren. Swanson 2012<\/a> kommentiert dazu jedoch folgerichtig<\/span><\/p>\n

The warning given by Berkson should be noted: if selective probabilities operate independently to draw individuals to a sample, these diseases might seem to be associated when they are not. He showed that \u201cthe ratio of multiple diagnoses to single diagnoses in the [sample] will always be greater than in the population; for two diagnoses the ratio will be about twice that of the general population, for three diagnoses about three times, and so forth\u201d and that \u201cthe spurious correlations referred to are not a consequence of any assumptions regarding biological forces, or the direct selection of correlated probabilities, but are the result of merely ordinary compounding of independent probabilities\u201d.<\/p><\/blockquote>\n\n

 <\/p>\n

\n CC-BY-NC Science Surf , accessed 10.04.2026<\/span>\n <\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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