De proef met een nieuw voedingssupplement
Een fabrikant claimt dat een nieuw supplement de spierkracht bij ouderen met 20 % verhoogt. In een onderzoek krijgen 60 deelnemers van 70 jaar of ouder het supplement en 60 anderen een placebo. De deelnemers weten niet welke behandeling ze krijgen, maar de onderzoekers die de krachttesten afnemen weten het wel. Na 12 weken is de gemiddelde knijpkracht in de supplementgroep met 8 % gestegen en in de placebogroep met 5 %. Het verschil is statistisch significant (p = 0,04). De fabrikant besluit de claim van 20 % te handhaven.
1. Beoordeel de claim van 20 % op basis van de onderzoeksgegevens. Betrek in je antwoord de rol van de geblindeerde en niet-geblindeerde partijen en de betekenis van p = 0,04.
Read the worked answer
De claim van 20 % wordt niet ondersteund:
- De gemeten stijging is 8 % versus 5 %, een verschil van ongeveer 3 procentpunten. Dat is veel minder dan 20 %.
- Een statistisch significant verschil (p = 0,04) betekent alleen dat het gevonden verschil waarschijnlijk niet door toeval komt. Het zegt niets over de grootte of de klinische relevantie.
Blindering:
- De deelnemers zijn geblindeerd, wat goed is: verwachtingen kunnen de ervaren kracht beïnvloeden.
- De onderzoekers die de krachttesten afnemen, weten echter welke groep welke behandeling krijgt. Dat kan onbewust de meting beïnvloeden. Dit is een bron van bias.
Conclusie: de claim van 20 % is niet gerechtvaardigd. Het onderzoek suggereert hooguit een klein effect, en door de onvolledige blindering is zelfs dat effect onzeker.
2. Stel dat je dit onderzoek opnieuw zou opzetten. Noem drie concrete verbeteringen en leg bij elk uit welk probleem ze oplost.
Read the worked answer
- Ook de onderzoekers blind maken (dubbelblind): de persoon die de krachttest afneemt, weet niet wie supplement of placebo krijgt. Dit voorkomt dat verwachtingen de meting beïnvloeden.
- Een objectieve uitkomstmaat kiezen of de meting standaardiseren: bijvoorbeeld een gestandaardiseerde knijpkrachtmeter met vaste instructies. Zo wordt de meting minder afhankelijk van de persoon die test.
- De steekproef en de duur vooraf bepalen op basis van een verwacht effect. Met een grotere groep en een langere follow-up kun je kleine effecten betrouwbaarder onderscheiden van toeval.
Aanvullend: vooraf vastleggen welke analyse je doet en het effect rapporteren met een betrouwbaarheidsinterval, niet alleen met p. Zo zie je hoe groot het effect precies is.