Raucher leben länger

„Traue keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast“ ist wohl kein Zitat von Winston Churchill, aber dennoch ein beliebter Spruch. Möglicherweise wird er dann besonders gern verwendet, wenn eine Statistik und die eigene Meinung zu einem Thema auseinanderfallen. Tatsächlich hat der Spruch aber einen wahren Kern, der darin besteht, dass erhobene Zahlen und Fakten auch richtig interpretiert werden müssen. Dies ist manchmal schwerer als gedacht, wie ein reales Beispiel zeigt: Demnach wurden in den siebziger Jahren Frauen gefragt, ob sie rauchen. 20 Jahre später wurde geprüft, wer von den Frauen noch lebte. Überraschenderweise hatten mehr Raucherinnen als Nichtraucherinnen überlebt. (Schumacher, Martin/Schulgen, Gabi: Methodik klinischer Studien. 2. Auflage. Springer‐Verlag, 2007, S. 12 f) Man stellte sich vor, was die Tabaklobby aus dieser Studie hätte machen können! Tatsächlich ist es unbestritten, dass Rauchen statistisch die Lebenszeit verkürzt. Und interessanterweise ist diese Studie kein Widerspruch hierzu. Denn in der Gruppe der Raucherinnen fanden sich, wohl dem damaligen Zeitgeist entsprechend, viele junge Frauen, während unter den Nichtraucherinnen viele Ältere waren. Und das Rauchen verkürzt zwar die Lebenserwartung, eine sehr junge Raucherin hat dennoch größere Chancen, die nächsten 20 Jahre zu überleben, als eine alte Nichtraucherin. 

Stellt man sich vereinfacht vor, dass die befragten Frauen aus tausend 30-jährigen und tausend 60-jährigen besteht. Von den 30-jährigen rauchen 700. Nach 20 Jahren leben noch 950 der vormals 30-jährigen. Hierunter finden sich 290 der damaligen Nichtraucherinnen und 660 Raucherinnen. Demnach sind 3,3% der Nichtraucherinnen und 5,7% der Raucherinnen gestorben. Rauchen hat also das Leben der jungen Frauen statistisch verkürzt. 

Bei den tausend 60-jährigen unterstellen wir, dass nur 300 rauchen. Nach 20 Jahren leben noch 700, davon 500 Nichtraucherinnen und 200 Raucherinnen. Es sind also 28,6% der Nichtraucherinnen und 33,3% der Raucherinnen gestorben. Auch hier zeigt sich also, dass Rauchen das Leben verkürzt. 

Rechnet man aber beide Gruppen zusammen, so leben von insgesamt 1000 Nichtraucherinnen nach zwanzig Jahren noch 790, von den 1000 Raucherinnen noch 860. Was man für beide Altersgruppen getrennt gut zeigen konnte – Rauchen verkürzt das Leben – lässt sich nicht mehr sehen, wenn man sie gemeinsam betrachtet. Dieses Phänomen wird auch als Simpson-Paradoxon bezeichnet. Obwohl Rauchen das Leben verkürzt, lässt sich dies nicht immer aus den summierten Zahlen herauslesen Der Effekt des Rauchens wird hier durch den Alterseffekt überlagert – das Alter gefährdet das Überleben noch stärker als das Rauchen. Daher müssen Statistiken nicht nur erhoben, sondern auch korrekt ausgewertet werden. Hierzu gehört, die Statistik auf sinnvollen Untergruppen durchzuführen. 

Dies ist in der Praxis nicht immer einfach. Die Financial Times hat in einem lesenswerten Artikel untersucht, ob die Wähler der AfD eher einen christlichen Hintergrund oder nicht haben. Auf dem ersten Blick scheint die AfD eher Erfolg in Regionen zu haben, in denen sich Menschen mehrheitlich als nicht christlich einstufen. Tatsächlich wird dieser Effekt aber stark vom Ost-West-Gefüge beeinflusst. In Ostdeutschland hat die AfD mehr Wähler, und es gibt es mehr Regionen mit Menschen, die sich mehrheitlich als nicht christlich einstufen. Betrachtet man Osten und Westen getrennt, ergibt sich ein (schwacher) Trend in die andere Richtung: In eher christlichen Regionen hat die AfD mehr Wähler, unabhängig ob in Ost oder West.  https://www.ft.com/content/94e3acec-a767-11e7-ab55-27219df83c97

Wie wenig solche Effekte berücksichtigt werden, zeigt sich meiner Meinung an einigen - ohnehin schon viel zu politisierten - Corona-Zahlen. So wurde oft über den Anteil geimpfter oder ungeimpfter Patienten auf Intensivstationen geschrieben. Davon abgesehen, dass die Erhebung dieser Zahlen wohl oft nur unvollständig war, hat sie möglicherweise auch wenig Aussagekraft. Auch bei Corona ist das Alter ein Risiko, was viele andere überlagert. Der Vergleich von geimpften zu ungeimpften Patienten sollte daher nur immer innerhalb von gleichen Altersgruppen durchgeführt werden. Auch wenn man dies berücksichtigt, könnten Verzerrungen in verschiedene Richtungen entstehen, wenn Personen mit Vorerkrankungen eine höhere Impfquote (mehr Angst vor Erkrankungen) oder eine niedrigere Impfquote (medizinische Kontraindikation) haben. Mehr Klarheit hätten longitudinale Kohortenstudien, wie sie beispielsweise die Arbeitsgruppe um Professor Schrappe in ihren Thesenpapieren seit 2020 tapfer fordern (https://schrappe.com/ms2/akt24a.htm), bringen können. Leider hat das RKI diese mit teils wohl recht abenteuerlichen Argumenten abgelehnt. Dass Deutschland bei Corona-Entscheidungen „der“ Wissenschaft gefolgt ist, halte ich aus statistischer Sicht für eine zweifelhafte These.