Allt på PubMed är inte studier

Det finns flera typer av vetenskapliga artiklar som publiceras och finns med på PubMed. Det kan vara studier, fallrapporter, reviewartiklar, meta-analyser, ledarsida, brev till en tidskrift, kommentar eller litteraturöversikter. Det finns även flera men jag tänkte i detta inlägg bara kort gå igenom vad skillnaden är på de olika typerna av artiklar ovan så ni nästa gång ni ser ett abstrakt på någon internetsida eller tidning så kan ni själv avgöra hur stor tyngd artikeln har.

Studier

Studier är nog den mest förekommande typen av artikel på PubMed. I en studie gör man en faktisk undersökning och redovisar resultatet. Ett vanligt upplägg på en studie är att man har en inledning där man introducerar ämnet och berättar varför man utfört studien. Därefter kommer metoden som i stort sett alltid är den tråkiga biten i artikeln men som är väldigt viktig om man ska kunna tolka resultatet. Därefter kommer resultatdelen där utgången av studien presenteras.

Slutligen kommer den diskussionsdel där författarna till studien, ganska fritt, får tolka sitt resultat och försöka få in det i ett sammanhang. Diskussionsdelen är ofta väldigt intressant, men man måste vara medveten om att författarnas egna åsikter och värderingar kommer att prägla denna del och det är inte säkert att deras tolkning är den mest sannolika. Bra exempel på detta är studierna sponsrade av Gatorade som jag tog upp i min artikelserie om vätskeintag vid träning. Resultatet från studierna stämmer, men det är tolkningen av dem som har lett till att många felaktiga rekommendationer idag ges när det gäller vätskeintag vid träning.

En studie bär oftast ganska lite evidens. För att något ska accepteras som en sanning ska helst samma undersökning genomföras av andra personer på andra orter.

Reviewartiklar

En reviewartikel är mer som ett kapitel ur en bok än en artikel. En eller flera författare ger här sin syn på ett fenomen. Reviewartiklar är inte på något sätt heltäckande och författarna väljer själv, helt godtyckligt, vilka studier de vill ta med för att ge tyngd till deras synsätt. Målet är ofta att visa på områden som de anser behöver mer forskning.

Review artiklar är bra om man inte är så insatt i ett ämne och vill få en snabb introduktion. Man måste dock vara medveten om att det är just författarens åsikt man får beskriven och inte något slags konsensus inom forskarvärlden. Exempel på reviewartiklar med tveksamt innehåll anges också i min artikelserie om vätskeintag vid träning.

Reviewartiklar är, trots sina brister, väldigt intressant och många gånger väldigt bra läsning. Är man ganska väl insatt i ämnet så kan man få en insyn i hur någon väldigt kunnig ser på saken och det kan hjälpa en att få nya perspektiv på saker och ting.

Är man dåligt insatt i det man läser gör man nog bäst i att undersöka lite vem författaren är och om han har några motiv bakom det han skriver. En annan bra idé är att försöka hitta en ytterligare reviewartikel på området skriven av andra författare för att på så sätt få två olika synsätt på saker och ting.

Litteraturöversikt

Det finns egentligen två typer av litteraturöversikter. Den ena kallas litteraturöversikt och är i princip det samma som en review. Den andra är en systematisk litteraturöversikt vilket är det jag talar om hädanefter.

En litteraturöversikt är något av en blandning mellan en review och en meta-analys. Författaren sätter, precis som i en meta-analys, upp olika kriterier för att en studie ska få vara med i översikten. När studierna är insamlade görs en genomgång och resultatet redovisas i form av lättare statistik typ, 5 av 7 visade på positiva resultat. Syftet med en litteraturöversikt är att försöka redovisa för den forskning som finns på området.

Litteraturöversikter kan, precis som en review, vara bra om man vill få en inblick inom ett visst område. Till skillnad från en review så går man i en litteraturöversikt inte igenom lika mycket om hur olika saker kan tänkas verka eller fungera utan man redovisar i stort sett bara resultat från en mängd studier och försöker sammanfatta dem. Då man inte försöker förklara hur saker och ting kan tänkas fungerar så undviker man stora delar av det subjektiva som finns i en review.

En litteraturöversikt går också igenom väldigt tydligt hur de har hittat alla artiklar så att en oberoende forskare ska kunna upprepa samma arbeta och finna samma studier.

Meta-analyser

En meta-analys är en objektiv sammanställning av flera, oftast mindre, studier. En väl genomförd meta-analys som använt sig av flera välkontrollerade randomiserade studier bär väldigt ofta en stor tyngd med sig. Denna tyngd är många gånger inte berättigad. Det har visat sig att en meta-analys av många små studier ofta ger ett resultat som skiljer sig från en stor randomiserad studie.

Den största bristen med meta-analyser är just att det krävs välutförda studier för att man ska få ett säkert resultat. Är resultaten från studierna osäkra så kommer även resultatet från meta-analysen att bli osäker. Ett annat problem med meta-analyser är att det väldigt sällan publiceras studier som inte visat på något resultat. Detta kommer leda till att meta-analysen bli ”färgad” då det är lättare att hitta publicerade studier som visat på ett resultat än att hitta dem som inte visat på något resultat.

En sak man bör tänka på när man läser en meta-analys är inklusionskriterierna. Dessa kan sättas helt godtyckligt av författarna och detta gör att de kan ”filtrera bort” studier som de inte vill ha med i meta-analysen genom att sätta en begränsning som utesluter just den studie som de inte vill ha med.

Fallrapporter (case studie)

Fallrapporter är en form av studie som blivigt skriven i efterhand. Oftast är det väldigt få fall som redovisas och syftet med fallrapporterna är oftast att belysa ett ämne som kan behöva undersökas med ordentligt med en studie. Ett annat syfte med fallrapporter är att redogöra för ovanliga fall av skador eller sjukdomar så att andra läkare/sjukgymnaster/sjuksköterskor eller liknande ska vara vaksamma på att dessa faktiskt finns så de inte missas att tas med när man går igenom differentialdiagnoser.

Case studies används många gånger för att promota mer udda behandlingsformer som inte har något mer ordentlig forskning bakom sig. Det är viktigt att man inser att en case studie INTE är bevis för någonting överhuvudtaget! En fallrapport bär väldigt lite tyngd när det gäller evidens och om behandlingen innebär risker för patienten behövs det i regel mer bevis innan man kan börja använda behandlingen på patienter.

Ledarsida (editorial)

Detta är av samma typ som en ledarsida i en vanlig dagstidning. En person, oftast en av de ansvariga för tidskriften, skriver lite allmänna tankar om denna månads nummer. Många gånger läggs fokus på en studie i det numret och eventuella konsekvenser eller lite historia kring studien tas upp. För oss lite mer nördiga så kan ledarsidorna vara roliga att läsa. Vill man ha fakta gör man bättre i att leta upp studien som diskuteras.

Brev till en tidskrift (letter/short communication)

Här kan informationen variera stort. Ibland är det en liten kommentar på någon studie som en forskare kanske anser är felaktig. Ibland är det ett lite längre utlägg där man en forskare redogöra för diverse resultat som han/hon inte anser blir tillräckligt belyst i debatten. Brev kan många gånger vara intressanta och informationsrika men precis som med vid ledarsidan så gör man bäst i att undersöka källorna för att få en bra överblick.

Edit: Tolika påpekade mycket riktigt att jag slarvat med detta stycke, läs gärna hennes kommentar efter inlägget

Kommentar (comment)

En kommentar är när en forskare skickar vill diskutera något som tidigare publicerats i den aktuella tidskriften. Oftast är det en fråga om att man inte är ense om tolkningen av resultatet i studien eller att man vill veta något mer om metoden eller resultatet som man anser borde blivit publicerat i studien. Kommentarer är många gånger ointressant men då många forskare har svårt att ta kritik så uppstår det ibland intressanta argumentationer där två olika forskargrupper försöker redogöra varför just deras tolkning är den mest logiska.

Blandade inlägg

Signifikant skillnad, vad betyder det rent praktiskt?

När man läser en studie där man jämför olika typer av träningsformer eller behandlingsmetoder så stöter man ofta på p<0,05 eller p<0,01. Signifikantnivå är helt enkelt ett värde för hur stor sannolikheten är att man gjort fel. Om man använder 0,05 så är 95 % sannolikhet att det man påvisat stämmer och det finns således en risk på 5 % att det man kunnat påvisa i studien inte stämmer på en större grupp med liknande försöksobjekt (när detta sker kallar man det för ett typ I fel).

Valet av nivå är egentligen helt godtyckligt, men majoriteten av de studier man ser använder sig av p<0,05 som standard och p<0,01 används i undantagsfall. Den nivå man använder sig av kallar man för alpha nivå alternativt signifikansnivå.

Försöksgruppernas inverkan

Det finns tre faktorer när man ser till försöksgrupperna som påverkar hur lätt det är att urskilja en skillnad mellan två grupper i en studie. Dessa tre faktorer måste man ta i beaktande när man ska försöka få ut något praktiskt av ett resultat från en studie. Jag kommer i detta inlägg att gå igenom de olika faktorer och berätta varför man måste tänka på dem när man tolkar en studies resultat.

Storleken på försöksgrupperna

Desto större försöksgrupper desto bättre är det. Särskilt vid randomisering så är det bra med stora försöksgrupper då risken är väldigt liten att att grupperna ska skiljas sig åt beroende på slumpen.

Det finns dock fall då en stor försöksgrupp kan vilseleda tolkningen av resultatet om man inte tänker till. Bara för att det finns en signifikant skillnad mellan två olika grupper så betyder inte detta att resultatet är något praktiskt användbart. Detta måste man tänka på extra mycket när försöksgrupperna är stora för när man har många försökspersoner är sannolikheten hög att man kommer kunna påvisa väldigt små skillnader i effekt.

Som exempel kan vi ta intervaller kontra kontinuerlig konditionsträning för att gå ner i vikt. Det är väldigt vanligt att man stöter på folk som säger att intervaller är bättre för att gå ner i vikt då man kunnat påvisa en signifikant skillnad mellan de två träningsformerna i flera studier. Det som dem inte vet eller väljer att utelämna är att det i alla dessa studier är väldigt lite viktnedgång vi talar om.

Som exempel på en praktiskt oväsentlig skillnad kan man ta Tremblays studie från 1994 (dock var det små försöksgrupper i denna studie) som man ofta se refererad i samband med ett påstående om att intervaller är 3 gånger (ibland till och med 9 gånger) bättre än kontinuerlig träning. Intervallgruppen gick i denna studie ner 0,5 kg på 20 veckor. Det fanns en signifikant skillnad mellan grupperna, men rent praktiskt så bör man nog fokusera på något annat om man vill gå ner i vikt.

Skillnaden mellan försöksgrupperna

Ibland stöter man på studier där försöksgruppen och kontrollgruppen skiljer sig åt redan från utgångsläget. Detta leder till att det blir svårt att dra några slutsatser från resultatet. Folk reagerar annorlunda på olika interventioner beroende på ålder, träningsstatus, sjukdomar, kön, livsstil etc..

Det är tex lättare att gå ner 10 kg om man har 30 kg övervikt än om man har 10 kg övervikt. När grupperna är mindre händer det ibland att slumpindelningen leder till att dessa skillnader uppstår och det gäller därför att ta dem i beaktande när man tolkar resultatet.

Variationen i försöksgrupperna

En stor variation i deltagarnas förutsättningar kan göra att man får vilseledande resultat. Om man tex tar en stor grupp människor med varierande ålder, säg 18-65, där medelåldern är 40 år och låter dem promenera 45 minuter 5 gånger i veckan. I resultatet ser man en hel del positiva värden när man tittar på hela gruppen och slutsatsen blir att om alla människor hade promenerat regelbundet så hade hälsan varit större hos den arbetande befolkningen. Detta är ett helt korrekt påstående, men samtidigt så betyder det inte att några kvällspromenader i veckan kommer leda till några tydliga hälsoförbättringar för dig om du är 20 år och redan tränar regelbundet. Subgruppen med 20 åringar som redan tränade kanske inte fick någon förbättring av interventionen men detta doldes av det faktum att andra subgrupper förbättrades mycket.

Låt oss återgå till diskussionen med stora försöksgrupper för en stund. Stycket ovan är ett bra exempel på att det finns risker med ha stora försöksgrupper om en större grupp leder till en större variation mellan deltagarna. Det hade i den hypotetiska studien ovan kanske varit bättre att bara ta med folk mellan 50-65 och nöjt sig med en mindre försöksgrupp. Eller varför inte ta med alla i studien men analysera grupperna var för sig. Oftast är det så man gör men ibland stöter man på studier där alla subgrupper slås ihop till en stor grupp för att man ska kunna påvisa ett resultat.

Mängden test i studien

Det är vanligt att man stöter på studier där det görs väldigt många test för signifikans. Det kan tyckas att det inte spelar någon roll hur många test som blivit utförda men faktum är att ju fler test man utför desto större är risken att man kommer hitta en skillnad som faktiskt inte finns. Faktum är att risken ökar exponentiellt. Om man utför 10 test är risken över 40 % att man kommer få ett typ I fel. I längden spelar detta kanske mindre roll om man utför flera likvärdiga studier men tyvärr är det väldigt sällan som detta görs inom träningslära och träningsfysiologi.

Det är inte så ovanligt att man stöter på studier, sponsrade av diverse kosttillskottsföretag, där en av försöksgrupperna fått ta en av kosttillskottsföretagets produkter och därefter har man utvärderat resultatet med en 15-20 signifikanstest och när man sen ska marknadsföra produkten så väljer man naturligtvis att redogöra för de testerna som visat på positiva resultat. Det dem väljer att inte berätta är att då de har gjort 15-20 signifikanstest så är sannolikheten att de hittat en signifikant skillnad, mellan grupperna som egentligen inte finns, över 55-65 %, dvs större än att singla slant.