Klinische Epidemiologie kurz erklärt / März 2001

Vertrauensintervall

Heute haben Vertrauensintervalle («confidence intervals» oder CIs) einen festen Platz bei der Präsentation von Studienresultaten. Ein 95% Vertrauensintervall (das entsprechend der üblichen Signifikanzschwelle von 5% in klinischen Studien meist gewählt wird) bezeichnet sinngemäss den Bereich, wo ein Resultat mit einer 95%igen Wahrscheinlichkeit zu liegen käme, wenn die gleiche Studie immer wieder mit anderen Teilnehmern wiederholt würde. Vertrauensintervall und p-Wert beruhen auf den gleichen statistischen Grundlagen und lassen sich mathematisch ineinander überführen. Der Vorteil besteht darin, dass die Präzision des Resultates anhand anschaulicher Grössen vermittelt wird (während der p-Wert lediglich die Wahrscheinlichkeit der «Null-Hypothese» widergibt). In der Fall-Kontroll-Studie zum Schlaganfall-Risiko (Dokument N80) wird beispielsweise für Betablocker eine «Odds Ratio» von 2,03 angegeben (d.h. die Chance für einen Schlaganfall war unter Betablocker doppelt so hoch wie unter einem Thiazid). Das angegebene 95% Vertrauensintervall (1,05 bis 3,94) zeigt die Präzision des Resultates: mit 95% Wahrscheinlichkeit liegt das «wahre» Resultat zwischen 1 (gleiche Chancen) und 4 (vierfache Chance unter Betablocker). Da die untere Grenze knapp über dem Wert 1 (Chancengleichheit) liegt, können wir schliessen, dass das Resultat statistisch gerade noch signifikant ist (p-Wert knapp unter 0,05). [Aber Achtung: es lässt sich so nur der Einfluss von zufälligen Fehlern abschätzen, nicht aber derjenige von Verzerrungen durch die Anlage der Studie (Selektionsbias durch nicht-randomisierte Vergleichsgruppen!).]

Peter Ritzmann