Voedingswetenschap: soorten onderzoek uitgelegd

Onderzoek naar voeding

Voeding en gezondheid zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden. De voedingswetenschap probeert die verbanden te ontrafelen om zo tot betrouwbare voedingsadviezen te komen. Tussen conclusies uit diverse onderzoeken en het komen tot een advies zit een heel proces. Concrete voedingsadviezen kunnen namelijk alleen worden gegeven wanneer er is sprake van consensus. Dit is zo wanneer de meerderheid van de internationale, gespecialiseerde wetenschappers het met elkaar eens is over de interpretatie van al het beschikbare onderzoek. Lees meer over consensus en voedingsadviezen in Nederland. 

Op deze pagina worden enkele belangrijke en veelgebruikte typen onderzoeken besproken. Genoemde voorbeelden van typen onderzoeken zijn ter illustratie en geen werkelijke onderzoeken. 

Bewijskracht

Niet uit alle type onderzoek zijn even harde conclusies te trekken. De bewijskracht is een term die aangeeft hoe sterk het bewijs voor de bevindingen van een onderzoek over het algemeen zijn. 

Overzicht typen onderzoeken

Voor welk type onderzoek de onderzoekers kiezen hangt af van onder andere de onderzoeksvraag, de hoeveelheid tijd die ze hebben en de hoeveelheid geld. 

Meta-analyse en systematische reviews

Eén onderzoek is niet genoeg om met zekerheid een algemene uitspraak te kunnen doen over een bepaald verband tussen voeding en gezondheid. Hoe overtuigend de resultaten van een onderzoek ook kunnen zijn, in de wetenschap moeten er meerdere vergelijkbare onderzoeken zijn uitgevoerd om met meer zekerheid een bepaald verband aan te tonen. Dat komt omdat de rol van toeval nooit helemaal uitgesloten kan worden.

Daarom zijn in de voedingswetenschap meta-analyse en systematische reviews onmisbaar. Bij dit type onderzoek verzamelen onderzoekers vergelijkbare onderzoeken en analyseren die als geheel. 

Meta-analyse

In een meta-analyse worden resultaten van onderzoeken zorgvuldig gewogen met statistische methodes. Daarbij krijgen grote en goed uitgevoerde onderzoeken met een hoge bewijskracht meer ‘gewicht’ dan kleine of slechter uitgevoerde onderzoeken met een lage bewijskracht. Het risico op een bepaalde ziekte (bijvoorbeeld kanker) bij een bepaalde factor (bijvoorbeeld overgewicht) kan op die manier redelijk goed geschat worden. Een meta-analyse kan alleen uitgevoerd worden wanneer de studies goed met elkaar te vergelijken zijn, doordat bijvoorbeeld de gebruikte methodes en de groep die onderzocht is overeen komen.

Soms kunnen ook de uitkomsten van op het eerste oog ‘vergelijkbare’ onderzoeken onderling verschillen, dan is bijvoorbeeld voor een andere onderzoeksopzet of voor net een andere maat gekozen. Bij bijvoorbeeld onderzoek naar overgewicht kan het ene onderzoek bestaan uit mannen tussen de 20 en 50 jaar en is de middelomtrek als maat voor overgewicht genomen en het andere kan bestaan uit mannen en vrouwen in de leeftijd van 30 en 60 jaar en is de BMI als maat voor overgewicht gekozen. Wanneer de uitkomsten van onderzoeken meer verschillen dan dat je op basis van toeval zou kunnen verwachten, noemen we dit heterogeniteit. Of er sprake is van heterogeniteit is met behulp van statistische toetsen te berekenen. De afzonderlijke onderzoeken worden dan bekeken en er wordt gezocht naar een verklaring tussen eventuele verschillen in uitkomsten tussen de onderzoeken. 

Systematische review

Wanneer een meta-analyse niet mogelijk is, bijvoorbeeld omdat de opzet van de beschikbare onderzoeken te veel van elkaar verschillen, dan kunnen de onderzoekers kiezen voor een systematische review. Een review legt ook verschillende onderzoeken naast elkaar, maar gebruikt geen statistische analyse.

Bewijskracht

Niet elke meta-analyse en review is van even hoge kwaliteit. De bewijskracht is het grootst wanneer hiervoor gerandomiseerd gecontroleerd dubbel blind cross-over multicenter onderzoeken gebruikt zijn, gevolgd door prospectieve cohort studies. Dat zijn de studies met de meeste bewijskracht (zie tabel hierboven en uitleg hieronder). Ook de overige selectiecriteria die de onderzoekers gebruiken zijn belangrijk. Want ook binnen experimenteel onderzoek en cohort onderzoek zijn er goede en minder goede onderzoeken.  

Experimenteel onderzoek (interventie-studies)

Experimenteel onderzoek heeft meer bewijskracht dan observationeel onderzoek. De kwaliteit van experimenteel onderzoek hangt af van hoe goed het onderzoek is opgezet. In een ideale situatie veranderen onderzoekers bewust één factor en houden andere mogelijke factoren die van invloed zijn hetzelfde. 

Randomisatie en dubbelblind onderzoek

Bij goed experimenteel onderzoek worden mensen op basis van toeval (meestal door een computer) ingedeeld in groepen. Dit heet randomisatie. Doordat dit willekeurig gebeurt zijn de deelnemers in de verschillende groepen vergelijkbaar. Bij een of meerdere groepen wordt een verandering aangebracht in bijvoorbeeld hun voeding (dit noemen we een interventie) en er is een controlegroep waarbij die verandering niet wordt doorgevoerd. Bijvoorbeeld groep A krijgt elke dag een grote dosis visvetzuren, groep B krijgt een minder hoge dosis en de controlegroep geen. Behalve het verschil in visvetzuren krijgen de interventiegroepen en de controlegroep precies dezelfde behandeling. Hierdoor wordt het onderzoek gecontroleerd uitgevoerd. Bij voorkeur weten de deelnemers en de onderzoekers gedurende het onderzoek en de analyse van de gegevens niet wie in welke groep zit. Zo vindt er geen beïnvloeding van de deelnemers of onderzoekers op de resultaten plaats. Dit heet dubbelblind onderzoek. Soms is blindering voor de deelnemer of de onderzoeker niet mogelijk, bijvoorbeeld omdat het product anders ruikt of er anders uitziet. Is blindering alleen voor een van beide mogelijk, dan is het onderzoek enkelblind.

Wanneer een experimenteel onderzoek gerandomiseerd en dubbelblind is uitgevoerd, is de bewijskracht al hoog. Maar de bewijskracht kan nog hoger door daarnaast het onderzoek ‘multi-center’ en ‘crossed-over’ uit de voeren.

Multi-center

Multi-center houdt in dat een bepaald onderzoek op verschillende plekken door verschillende onderzoekers op precies dezelfde manier wordt uitgevoerd. Daarmee is de bewijskracht hoger dan wanneer het onderzoek maar op 1 plek wordt uitgevoerd. Want wanneer de uitkomsten op verschillende plekken hetzelfde zijn betekent dit dat deze voor verschillende groepen gelden en niet voor maar 1 groep. Wanneer bijvoorbeeld de uitkomsten van een onderzoek naar een bepaald dieet hetzelfde zijn in Nederland en in andere landen in Europa, zijn de uitkomsten betrouwbaarder dan wanneer het alleen in Nederland getest zou zijn.

Cross-over

Daarnaast is de bewijskracht hoger wanneer de onderzoekers een cross-over opzet gebruiken. Bij dit type onderzoek kan een deelnemer aan een onderzoek met zichzelf worden vergeleken (het effect van behandeling A en B op persoon X). Het is dus niet zo dat de ene deelnemer met een andere wordt vergeleken die op hem lijkt (het effect van behandeling A op persoon X en het effect van behandeling B op persoon Y). De deelnemer is in dit geval zijn eigen ‘controlegroep’. In dit type onderzoek is er daarom geen aparte controlegroep. Iedere deelnemer krijgt zowel de interventie- als controlebehandeling. Het kan zijn dat de volgorde waarin een behandeling wordt gegeven van invloed is op de resultaten. Vandaar dat in dit type onderzoek de deelnemers worden gerandomiseerd (willekeurig ingedeeld) over groepen die verschillen in de volgorde waarin ze de behandeling krijgen. Een voorbeeld van een onderzoek met een cross-over opzet staat in de tabel hieronder. Eventueel is er voorafgaand aan de eerste behandeling en tussen de behandelingen door nog een controle-periode waarin geen behandeling plaatsvindt zodat de uitgangssituatie voor beide behandelingen hetzelfde is. 

Groep 1	Behandeling A	Behandeling B
Groep 2	Behandeling B	Behandeling A

  

 

De bewijskracht van experimenteel onderzoek

Het grote voordeel van een goed uitgevoerd experimenteel onderzoek, is een sterke bewijskracht voor de oorzaak-gevolg relatie. Dus wanneer in het visvetzuren-onderzoek blijkt dat mensen met behandeling A (visvetzuren) minder hartklachten hebben dan mensen in de controlegroep, dan komt dit zeer waarschijnlijk door de visvetzuren van behandeling A. De bewijskracht is redelijk sterk omdat andere factoren die ook een rol zouden kunnen spelen (confounding factoren) zoals beweging, alcohol of het eten van fruit vergelijkbaar was in de 2 groepen.   

Observationeel onderzoek

Onderzoekers verzamelen bij observationeel onderzoek gegevens van een grote groep mensen zonder iets aan hun situatie te veranderen. Vervolgens bekijken ze of bepaalde factoren, (voedings)gewoonten of gedrag vaker of minder vaak voorkomt bij mensen met een bepaalde ziekte of probleem. Omdat het nooit zeker is dat de onderzoekers naar alle relevante gegevens vragen, kun je minder sterk dan met experimenteel onderzoek een oorzaak-gevolg relatie vaststellen. Er kunnen namelijk andere factoren een rol spelen in het ontstaan van een ziekte dan in het onderzoek zijn meegenomen. Een voorbeeld: als onderzoekers een verband zien tussen het drinken van veel koffie en het behouden van een gezond gewicht, dan hoeft koffie daar niet de oorzaak van te zijn. Het kan bijvoorbeeld ook zijn dat mensen die koffie drinken meer bewegen en dat die factor niet is meegenomen in het onderzoek. 

Prospectief cohortonderzoek 

Bij cohortonderzoek voeren onderzoekers het onderzoek uit bij een grote groep mensen en volgen ze deze mensen in de tijd. Bij prospectief cohortonderzoek vragen onderzoekers op een bepaald moment om een vragenlijst in te vullen. Soms meten ze ook bijvoorbeeld gewicht, lengte en bloeddruk, of nemen ze bloed af. Vaak herhalen ze dit in de loop van de tijd. Jaren later kijken de onderzoekers of er een ziekte is ontstaan. Een uitkomst kan bijvoorbeeld zijn dat ze een relatie vinden tussen de hoeveelheid verzadigd vet die mensen aten en het krijgen van een hartinfarct. Het is het lastig om te controleren voor alle factoren die invloed hebben op de relatie tussen verzadigd vet en hartinfarcten, zoals wat mensen nog meer eten, roken en lichamelijke activiteit en nog onbekende factoren die een rol kunnen spelen (confounding factoren). Ook is het vaak onbekend of mensen in de tijd tussen het invullen van de laatste vragenlijst en het krijgen van een hartinfarct hun voeding hebben veranderd. 

Retrospectief cohortonderzoek en case-control  

Bij retrospectief cohortonderzoek en case-control onderzoek kijken onderzoekers naar het verleden. Bij een retrospectieve cohort kijken onderzoekers naar het verleden en zoeken naar relaties tussen bijvoorbeeld eetpatronen en bepaalde ziektes. Bij case-control onderzoek kijken onderzoekers naar het verleden van mensen met een bepaalde ziekte en vergelijken dit met mensen die lijken op de zieke mensen maar niet ziek zijn.

Bij dit type onderzoek waar ‘achteruit’ gekeken wordt is er naast confounding ook een grote kans op recall-bias. Dit wil zeggen dat mensen niet meer precies weten hoe ze in het verleden aten. Probeer maar eens te bedenken wat je vorige week allemaal hebt gegeten bij je ontbijt, lunch, avondeten én tussendoor. Dat is al moeilijk, laat staan als er nog een langere tijd tussen zit. Zeker wanneer onderzoekers dit aan mensen vragen die net een diagnose van een ziekte hebben gekregen, kunnen de antwoorden bewust of onbewust gekleurd worden door het feit dat ze nu een ziekte hebben. 

Om de recall-bias te voorkomen kunnen onderzoekers ook aan mensen vragen wat ze op dit moment eten en dat doortrekken naar het verleden. Je houdt er dan alleen geen rekening mee dat het eetpatroon van mensen kan veranderen. Wanneer mensen ziek worden kunnen ze anders gaan eten. 

Cross-sectioneel 

Bij cross-sectioneel onderzoek nemen onderzoekers op een specifiek moment een dwarsdoorsnede van een groep mensen. Bij elke persoon meten ze bijvoorbeeld de bloeddruk of het lichaamsgewicht en daarnaast worden vragen gesteld over bijvoorbeeld de hoeveelheid koffie die deze persoon drinkt per dag. Er kan nu worden bekeken of er een verband is tussen de bloeddruk of het aantal koppen koffie per dag is. Dit verband betekent echter niet dat koffiedrinken invloed heeft op de bloeddruk of andersom, want de informatie is immers op hetzelfde moment verkregen. Je weet niet wat er eerder was. 

Case-reports/case-series

Bij case-reportsonderzoek wordt 1 geval van een ziek persoon omschreven met bevindingen en het verloop van de ziekte. Dat ene geval wordt vergeleken met eventuele vergelijkbare gevallen. Wanneer meerdere gevallen besproken worden heet het case-series onderzoek. Dit type onderzoek heeft de laagste bewijslast van alle typen onderzoeken in mensen, maar kan nuttig zijn wanneer het bijvoorbeeld om een zeer zeldzame aandoening gaat.

Experimenteel onderzoek en observationeel onderzoek vullen elkaar aan

Ook al heeft observationeel onderzoek minder bewijskracht: zeker prospectief cohortonderzoek is een goede aanvulling op experimenteel onderzoek. Het cohortonderzoek heeft namelijk ook enkele voordelen ten opzichte van experimenteel onderzoek: de onderzochte groep is vaak groter, de duur van het onderzoek langer (en daardoor kunnen ook effecten worden gevonden die mogelijk pas later optreden, zoals kanker of hart- en vaatziekten), het is vaak representatiever voor de bevolking en de blootstelling is gevarieerder. Denk bij dit laatste maar aan het voorbeeld van de visvetzuren: in een experimentele opzet zijn er maar 3 groepen, hoog, laag en geen visvetzuren, in een cohort kunnen ook effecten worden gevonden voor de tussenliggende hoeveelheden visvetzuren.

Uitkomsten van prospectief cohortonderzoek leiden zo vaak tot nieuwe onderzoeksvragen die bij voorkeur getoetst worden in experimenteel onderzoek. Daarnaast is het niet altijd mogelijk om een experimenteel onderzoek uit te voeren. Zo is het niet ethisch om de invloed van het drinken van alcohol tijdens de zwangerschap op de gezondheid van een baby te onderzoeken in een experimentele setting. 

Onderzoek met dieren en in vitro onderzoek

De uitkomsten van onderzoek met dieren en in vitro onderzoek (onderzoek op cellen in een reageerbuis ) kun je niet zomaar vertalen naar de mens. Dit type onderzoek is daarom nuttig als eerste verkenning, maar niet om voedingsadvies op te baseren. Wanneer in een reageerbuis bijvoorbeeld te zien is dat stofje X ervoor zorgt dat een cel sneller vet verbrandt, wil dat niet zeggen dat in de mens stofje X gaat helpen om af te vallen. Het menselijk lichaam is immers veel complexer dan in een reageerbuis is na te doen.

Voor toxicologisch onderzoek (onderzoek naar giftige stoffen) is dit type onderzoek juist de norm. Het is namelijk niet ethisch of zelfs gevaarlijk om giftige of mogelijk giftige stoffen op mensen te testen. Veiligheidsnormen voor bijvoorbeeld bestrijdingsmiddelen en milieuverontreinigingen worden daarom bepaald met dierproeven. Omdat resultaten niet door te trekken zijn naar de mens en ook mensen onderling verschillen worden er ruime veiligheidsmarges toegepast. Lees meer over veiligheidsnormen.

Aanvullend biologisch bewijs

Van een zeker verband tot onvoldoende bewijs

Over één verband kunnen veel soorten onderzoeken gedaan zijn, met ieder een andere mate van bewijskracht. De World Health Organisation (WHO) geeft aan hoe al die verschillende onderzoeken kunnen leiden tot een conclusie over de zekerheid van een oorzaak-gevolg-verband. Een zeker verband is bijvoorbeeld dat roken (oorzaak) de kans op longkanker (gevolg) vergroot. 

Aannemelijk verband

Er is volgens de WHO een zeker verband als:

• een groot aantal prospectieve observationele onderzoeken steeds een verband tussen blootstelling aan A (oorzaak) en het risico op B (gevolg) laat zien.  
• de onderzoeken van goede kwaliteit, grootte en duur zijn.
• er weinig onderzoeken zijn die het tegenovergestelde vinden. 
• indien uitvoerbaar er ook experimentele onderzoeken gedaan zijn.
• het gevonden verband biologisch te verklaren is. 

Waarschijnlijk verband

Er is sprake van een waarschijnlijk verband als:

• het merendeel van observationele studies een verband tussen blootstelling aan A (oorzaak) en het risico op B (gevolg) laten zien.
• er tekortkomingen aan de onderzoeken zijn of er onderzoeken zijn die het tegenovergestelde vinden. Tekortkomingen aan onderzoeken kunnen zijn: korte duur, klein aantal onderzoeken, kleine onderzoeken, incomplete gegevens. 
• experimentele onderzoeken moeten over het algemeen met elkaar in lijn zijn wat betreft de uitkomsten. 
• het gevonden verband biologisch te verklaren is. 

Mogelijk verband

Er is sprake van een mogelijk verband als:

• voornamelijk case-control en cross-sectionele studies een verband tussen blootstelling aan A (oorzaak) en het risico op B (gevolg) laten zien. 
• er onvoldoende experimentele en observationele onderzoeken gedaan zijn en er dus meer onderzoek nodig is van goede kwaliteit.
• het gevonden verband biologisch te verklaren is. 

Onvoldoende bewijs

Er is onvoldoende bewijs als:

• er maar een klein aantal studies zijn die de suggestie wekken dat er een verband is tussen blootstelling aan A (oorzaak) en het risico op B (gevolg).
• het gevonden verband zwak is. 
• er geen of onvoldoende experimentele en observationele onderzoeken gedaan zijn en er dus meer onderzoek nodig is.
  
  

Indeling van stoffen in relatie tot kanker

De International Agency on Research and Cancer (IARC) volgt dezelfde methode bij de indeling van stoffen en de relatie met kanker. De IARC is verbonden aan de WHO. 

De indeling:

• Groep 1 = kankerverwekkend. Het bewijs dat de stof zorgt voor kanker is sterk. Hier vallen bijvoorbeeld roken, het drinken van alcohol en eten van bewerkt vlees onder. Maar ook bijvoorbeeld UV-straling en asbest. 
• Groep 2A = waarschijnlijk kankerverwekkend. Het bewijs is beperkt, in ieder geval niet zo sterk als voor de stoffen in groep 1. Stoffen worden hier ingedeeld als bijvoorbeeld voldoende bewijs blijkt bij proefdieren én uit onderzoeken met menselijke cellen of weefsels. Hier vallen bijvoorbeeld rood vlees en acrylamide onder. 
• Groep 2B = mogelijk kankerverwekkend. Het bewijs is nog beperkter dan bij 2B. Er is bijvoorbeeld alleen maar bewijs uit onderzoeken bij proefdieren. Of juist alleen maar bij onderzoeken met menselijke cellen of weefsels. Hier vallen bijvoorbeeld melamine en titaandioxide onder. Ook radiofrequente elektromagnetische velden staan in deze groep. Bijvoorbeeld mobiele telefoons veroorzaken deze velden.
• Groep 3 = niet in te delen. Er is geen bewijs voor een relatie met kanker. Voorbeelden zijn het drinken van koffie en de stof cafeïne.  

De indeling van stoffen geeft alleen aan hoe sterk het bewijs is dat een product of stof kanker kan veroorzaken. Het geeft niet aan hoe groot het risico is dat iemand kanker krijgt. Zo kan aan de ene kant het bewijs sterk zijn dat een stof of product kanker kan veroorzaken, maar kan aan de andere kant het risico klein zijn dat iemand van de stof kanker krijgt. Hierdoor verschillen risico’s ook binnen de groepen.

Dat komt door verschillen in blootstelling en hoe sterk het effect is van een product of stof op het krijgen van kanker. Ter illustratie: elk jaar krijgen ongeveer 19.000 mensen in Nederland kanker door roken. Ruim 2.500 mensen krijgen jaarlijks kanker door het eten van bewerkt en rood vlees. Het verschil komt omdat bewerkt vlees minder kankerverwekkend is dan roken.