Bis 1965 war die Evidenz, die Rauchen mit Lungenkrebs verband, stark genug, dass Gegner die Taktik gewechselt hatten: Kaum jemand bestritt sie; sie bestritten, was sie bedeutete. „Korrelation ist nicht Kausalität“ war durch Experimente nicht zu beantworten – man kann Menschen nicht randomisiert jahrzehntelang dem Rauchen aussetzen. Die Arbeitsmedizin stand vor derselben Falle im Kleinen: Arbeiter, die Stäuben und Dämpfen ausgesetzt waren, Ansprüche, die von Arbeitgebern und Versicherern bestritten wurden. Die neue Sektion für Arbeitsmedizin der Royal Society of Medicine bat Austin Bradford Hill, den Statistiker hinter der Streptomycin-Studie von 1948, um seine erste Präsidentenrede.

Hills Antwort war bewusst bescheiden. Er bot neun „Gesichtspunkte“ an – Stärke, Konsistenz, Spezifität, Zeitlichkeit, biologischer Gradient, Plausibilität, Kohärenz, Experiment, Analogie – und bestand darauf, dass keiner notwendig sei und die Liste keine Regeln enthalte. Vor allen anderen, sagte er, müsse man fragen, ob die Assoziation Zufall oder Confounding sei; die Gesichtspunkte zählten erst, wenn sie real sei. Das Geniale liegt darin, was die Liste tut, nicht darin, was sie enthält: Sie verwandelt eine Auseinandersetzung ohne Schiedsrichter in eine mit gemeinsamen Begriffen, sodass ein Kritiker bestimmte Gesichtspunkte angreifen muss, statt das Problem wegzuwischen.

Sie funktioniert, weil sie ehrlich über Erkenntnistheorie ist. Kausale Inferenz aus Beobachtungsdaten ist ein Urteil, und Hill machte das Urteil überprüfbar. Jeder Gesichtspunkt benennt einen eigenen Fehlermodus – umgekehrte Kausalität scheitert an der Zeitlichkeit, gezielt ausgewählte Populationen scheitern an der Konsistenz, ein realer Effekt ohne Dosis-Wirkungs-Beziehung sieht anders aus als ein verfälschter –, sodass Evidenz sich durch das Hinzufügen von Gesichtspunkten anhäuft, statt geklärte Punkte neu zu verhandeln. Das Rahmenwerk braucht keine Mathematik jenseits des Zählens von Studien, weshalb es sich innerhalb einer Generation von Staubexposition über Arzneimittelsicherheit bis in Gerichtssäle für Toxikationshaftung verbreitete.

Neun Fragen, keine Formel: Urteil wurde überprüfbar gemacht

Menschen randomisiert Karzinogenen auszusetzen ist unethisch, daher brauchten Beobachtungsdaten einen eigenen verteidigungsfähigen Beweisstandard statt eines entlehnten experimentellen.

Regulierer, Gerichte und Versicherer brauchten ein Verfahren, das sie prüfen und bestreiten konnten – die private Intuition eines Statistikers klärt in einer öffentlichen Auseinandersetzung nichts.

Keiner der neun ist von der Anlage her entscheidend, was sowohl leichtgläubige Annahme als auch reflexive Ablehnung blockiert: Eine Schwäche bei einem Gesichtspunkt kann die Evidenz nicht erledigen.

Die Gesichtspunkte brauchen kein Datenformat und keine Mathematik jenseits des Zählens, sodass sie unverändert von Staubexposition über Arzneimittelsicherheit bis zur Rechtsstreitigkeit übertragen werden.

Wenn Experimente unmöglich sind, täusche keine Gewissheit mit einer Bewertungsregel vor. Liste die Erwägungen auf und wo die Evidenz bei jeder einzelnen hinweist. Diskutable Rahmenwerke überleben Formeln, an die niemand glaubt.

Die Rede wurde als Bradford-Hill-Kriterien bekannt und ist das meistzitierte Rahmenwerk für kausale Inferenz in der Epidemiologie; eine Übersicht von 2015 über ihre moderne Verwendung zog bereits 457 Zitationen an. Die Gesichtspunkte prägen, wie Behörden Karzinogenität abwägen, und erscheinen routinemäßig in Produkthaftungsklagen, in denen Kläger die allgemeine Kausalität nachweisen müssen. Hill nannte sie nie Kriterien und warnte vor der Verwendung als Checkliste – eine Warnung, die sowohl Kritiker als auch Nutzer der Haltbarkeit des Rahmenwerks zuschreiben. Die Molekularepidemiologie interpretiert die Gesichtspunkte für Biomarker- und Genomdaten immer wieder neu, statt sie zu verwerfen.

DEN BELEGEN FOLGEN

Die Quellen

  1. The Environment and Disease: Association or Causation? Proceedings of the Royal Society of Medicine · pmc.ncbi.nlm.nih.gov
  2. Applying the Bradford Hill criteria in the 21st century: how data integration has changed causal inference in molecular epidemiology Emerging Themes in Epidemiology · pmc.ncbi.nlm.nih.gov