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Beitragsreihe aus der Qdent liefert „Werkzeugkasten für die Wissenschaft in der Zahnmedizin“ – Teil 3
Wissenschaftliche Publikationen folgen bestimmten Regeln, sie zu kennen, hilft beim Studium, in der Weiterbildung und dabei, selbst wissenschaftlich zu arbeiten. Das nötige Handwerkszeug liefert die Beitragsreihe „Struktur und Aufbau wissenschaftlicher Fachartikel“ von Dr. Fabian Langenbach in der Zeitschrift Qdent.
Ein Fachartikel besteht stets aus den gleichen Segmenten: Die Aufgabe von Titel und Abstract ist es, unser Interesse am Artikel zu wecken und einen ersten Eindruck vom Inhalt zu geben (s. Teil 1, Qdent 3/2018). Die Einleitung führt uns zunächst allgemein in das wissenschaftliche Fachgebiet der Arbeit ein, um dann, durch eine immer stärkere Einengung des Fokus, die Hypothese bzw. den Grund der Studie zu benennen. Die Beschreibungen der Materialien und Methoden zeigen uns, wie wir die Studie reproduzieren können. Außerdem wird hier dokumentiert, dass nach guter wissenschaftlicher Praxis gearbeitet wurde und erklärt, wie die Ergebnisse der Arbeit gewonnen wurden (s. Teil 2, Qdent 1/2019). In Teil 3 unserer Beitragsreihe schauen wir uns nun den Aufbau des wertvollsten Teils eines Fachartikels an – die Ergebnisse.
Bilder, Grafiken und Tabellen
Korrekte und falsche Möglichkeiten der grafischen Darstellung am Beispiel der Gender Ratio in der Zahnmedizin: wissenschaftlich korrekt und übersichtlich (a), inhaltlich korrekt, jedoch in der Farbgebung zu auffällig und mit zu kleiner Beschriftung (b) sowie unwissenschaftlich dargestellt und inhaltlich falsch (c; das Verbinden von Datenpunkten zu Linien ist in diesem Fall unzulässig). (Quelle: Wolf, TG et al. Is liberal independent dental practice in danger? Assessing forms of dental practice in the European Regional Organization (ERO) zone of the FDI World Dental Federation; Quintessence International 2018;49:325–336.)
Im Ergebnisteil konzentriert sich nicht selten jahrelange Arbeit in einem Bild, einer Zahl, oder einer Formel. Zur Darstellung der Ergebnisse wird eine schnörkellose, übersichtliche und präzise Form gewählt. Tabellen und Grafiken werden auf ein Mindestmaß an Informationen reduziert. Für „online only“-Artikel nicht mehr relevant, aber für Printzeitschriften immer noch vielfach von Verlagen verlangt, ist die Einsparung von farbigen Darstellungen beziehungsweise Seiten. So sind Säulendiagramme und Tabellen meist in Grautönen gehalten.
Aus dem gleichen Grund werden farbige Grafiken und Bilder oft in großen Tafeln zusammengestellt. Mehrere Bilder zu einem Themenkomplex werden in einem einzigen Bild zusammengefasst und mit Unterkategorien benannt, zum Beispiel Bild 2a bis h. Dementsprechend wichtig ist dann die Bildlegende. Hier erfolgt eine präzise Beschreibung der Abbildung, häufig unter Zuhilfenahme von zusätzlichen Markierungen auf dem Bild (zum Beispiel ein roter Pfeil).
Hohe Auflösung bei Bildern wichtig
Bilder sollten immer eine gute Auflösung haben (300 dpi), selbst wenn sie bei „online only“-Journalen zur Weboptimierung wieder kleiner gerechnet werden. Dies hat zwei Gründe: Wird der Artikel gedruckt (zum Beispiel in einem Sonderdruck), wird eine hohe Qualität benötigt. Zudem ist eine hohe Auflösung für die Begutachtung besser geeignet und sie hilft letztendlich auch dabei, Bildmanipulationen zu erkennen. Leider werden viel zu oft Bilder und Daten gefälscht, um schnell zu publizieren und einen akademischen Titel zu erhalten.
Warum auch in der Wissenschaft das richtige Werkzeug wichtig istDr. Fabian Langenbach Foto: Quintessence Publishing
In kaum einer medizinischen Disziplin treffen so viele verschiedene wissenschaftliche Fachgebiete aufeinander wie in der Zahnmedizin. Die Bandbreite ist groß, das verfügbare Wissen steigt kontinuierlich an und macht es schwierig, sich zurechtzufinden. Da ist es wichtig, grundlegende wissenschaftliche Arbeitsweisen zu kennen, aber auch sich der Unterschiede bewusst zu sein, zum Beispiel zwischen klinischer Forschung und Grundlagenforschung. Das vermeidet Frust bei der Auswahl und Bearbeitung eines Promotionsthemas und hilft später bei der kontinuierlichen Fortbildung in der Praxis.
Glücklicherweise können moderne Analysetools solche Manipulationen aufdecken. Auch aus diesem Grund verlangen viele Verlage mittlerweile die Bereitstellung von Rohdaten und präsentieren diese neben dem Artikel als sogenannte Supplementärdaten. Das schafft nicht nur Vertrauen in die Arbeit, sondern bietet darüber hinaus die Möglichkeit, erhobene Daten besser in Übersichtsarbeiten (Reviews und Metaanalysen) einfließen zu lassen und auch in Big-Data-Analysen können damit neue Erkenntnisse gewonnen werden.
Beschreibung der Ergebnisse
Die schriftliche Erklärung der Ergebnisse hat meist einen dokumentierenden Stil. Die Ergebnisse und Tätigkeiten einer Studie werden hier chronologisch dargestellt. Oft werden Hypothesen durch mehrere Versuchsreihen und unterschiedliche Untersuchungsmethoden analysiert. Eine Beispielhypothese: Medikament A führt zur Ausschüttung eines Neurotransmitters. Nun könnte man einfach hingehen und die Konzentration dieses Neurotransmitters in einer Zellkultur analysieren. Doch ist dies noch kein Beweis für seine Ausschüttung, denn vielleicht wird auch nur seine Wiederaufnahme gehemmt. Also schaut man sich an, ob zum Beispiel das Gen für die Produktion dieses Transmitters aktiviert wird.
Doch auch dies reicht nicht aus, führt doch die Aktivierung eines Gens nicht zwangsläufig zur Produktion des Transmitters im Protein. So folgen viele Untersuchungen einer Kette von Indizien. Am Ende des Ergebnisteils wird dann häufig ein Fazit formuliert, das ähnlich klingt wie: Die Ergebnisse lassen vermuten, dass A zu B führt. Denn die Wissenschaftstheorie besagt, dass Theorien nur so lange gültig sind, bis sie widerlegt sind. Mit Aussagen wie: „Die Ergebnisse haben gezeigt, dass A zu B führt“ sollte man also sehr vorsichtig sein.
Korrelation oder Kausalität
Auch in der Wissenschaft gilt: Zwei nicht in direkter Beziehung stehende Fakten können schnell in einen falschen Zusammenhang gebracht. Bild: Steffi Pelz/pixelioEs sind schon viele Wissenschaftler in die Falle getappt, nicht zwischen Korrelation und Kausalität zu unterscheiden. Dies als „Storchenproblem“ bekannte Phänomen wird häufig zur Illustration herangezogen. Es besagt: In Dörfern mit vielen Störchen werden mehr Kinder geboren, also bringt der Storch die Kinder. Diese Korrelation hat jedoch nichts damit zu tun, dass der Storch die Kinder brächte, sondern damit, dass es in größeren Dörfern mehr Störche gibt und natürlich auch mehr potenzielle Mütter dort wohnen. Der Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität lässt sich im Ergebnisteil nicht auflösen, und es sollte vermieden werden, hier die falschen Schlüsse zu ziehen. Zum Abgleich beziehungsweise der Einordnung der Beobachtung in einen größeren Kontext sowie zur Interpretation der Ergebnisse dient der sich daran anschließende Diskussionsteil.
Dr. rer. nat. MSc Fabian Langenbach, Berlin
Die Beitragsreihe im Überblick:
Teil 1: „Titel und Abstract“, zuerst erschienen in der Qdent, Ausgabe 3/2018, Seite 34–35.
Teil 2: „Einleitung & Material und Methoden“, zuerst erschienen in Qdent, Ausgabe 1/2019, Seite 28–29.
Teil 4: „Diskussion“, erschienen in Qdent, Ausgabe 2/2020, Seite 38–40, beschreibt den abschließenden Teil einer Studie, in dem die Ergebnisse in einen größeren Kontext eingeordnet und interpretiert werden.
Titelbild: Quintessence Publishing aus Qdent 3/2018
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