Direkte Antwort
Geh direkt zu PubMed (über 36 Mio Publikationen, NIH-finanziert, frei). Filter auf Meta-Analyse oder RCT, Sample-Größe >100, Veröffentlichung der letzten 5 Jahre. Für aktuellere Preprints Europe PMC. Für Zitations-Impact iCite (RCR-Score). Influencer-Quellen wie Bulletproof oder Goop sind keine Recherche, das ist Marketing.
Vertiefung
Die drei Quellen die du wirklich brauchst
PubMed — der Standard. Über 36 Millionen biomedizinische Publikationen. Pflege durch die US National Library of Medicine, Indexierung pro Artikel mit MeSH (Medical Subject Headings) für präzise Suche. Vorteil: jede Studie hat eine PMID — eine eindeutige numerische ID, die du in jedem evidenz-basierten Forum oder Artikel verifizieren kannst. Eine PMID referenziert immer dieselbe Studie, weltweit.
Europe PMC — die Ergänzung. Spiegelt PubMed plus Preprints aus bioRxiv/medRxiv plus Open-Access-Volltexte. Wichtig wenn du frische Forschung suchst (Preprints erscheinen Monate vor Peer-Review). Caveat: Preprints sind noch nicht begutachtet — Effektgrößen können sich nach Review verschieben oder die Studie zurückgezogen werden.
iCite — der Impact-Wert. NIH-Tool das den Relative Citation Ratio (RCR) berechnet. Eine Studie mit RCR=2.0 wird doppelt so oft zitiert wie der Median ihres Fachgebiets — das ist ein robusterer Impact-Indikator als der Journal-Impact-Faktor (der das gesamte Journal misst, nicht die einzelne Studie). Landmark-Studien haben typischerweise RCR >5.
Die PubMed-Suche die wirklich was bringt
Anfänger geben "creatine memory" ein und scrollen 200 Treffer durch. Das ist nicht Recherche, das ist Lotterie. Mach es so:
creatine[MeSH] AND memory[MeSH] AND (randomized controlled trial[pt] OR meta-analysis[pt])
Filter dann auf:
- Publication Date: Last 5 Years
- Species: Humans
- Article Type: Meta-Analysis, RCT, Systematic Review
Übrig bleiben oft 5–20 hochwertige Studien statt 200. Avgerinos et al. 2018 (PMID 29704637) ist z.B. der Standard-Review zu Kreatin + Kognition.
Wo der Hype lügt — oder die Daten dünn sind
Drei häufige Fallen:
- Tier-Studien als Human-Beweise verkaufen. "Resveratrol verlängert die Lebenserwartung um 30 %" — bei Mäusen, in pharmakologischer Dosis. Beim Menschen müsstest du täglich 2 kg Trauben essen. Filter auf Species:Humans verhindert das.
- Industriegesponserte Studien ohne Disclosure-Check. Eine Whey-Protein-Studie finanziert vom Whey-Hersteller hat einen ~2× höheren Effekt-Bias als unabhängige Forschung (Lesser et al. 2007, PMID 17214504). Schau in der PubMed-Detail-Seite auf "Conflict of Interest Statement".
- Veraltete Daten als Konsens behandeln. Eine Meta-Analyse von 2014 ist nicht der heutige Stand — gerade bei Supplements (Ashwagandha, NMN, Lions-Mane) ist 2020+ Pflicht.
Methodik — Wie wir das beurteilen
Wir bewerten Studien nach Evidenz-Hierarchie:
| Stufe | Studientyp | Verlässlichkeit |
|---|---|---|
| 1 | Meta-Analyse (mehrerer RCTs) | sehr hoch |
| 2 | Einzelner großer RCT (n>500) | hoch |
| 3 | Kleinere RCT (n=20-100) | mittel — Effektgrößen oft überschätzt |
| 4 | Beobachtungsstudien (Kohorte) | korrelativ, kein Beweis |
| 5 | Tier-Studien | mechanistisch interessant, nicht übertragbar |
| 6 | Anekdoten / Influencer | Hypothese, kein Beweis |
Auf biohacking-ai.com/studien-karte findest du unser interaktives 3D-Mapping von ~300 000 Studien aus PubMed + Europe PMC + OpenAlex — angereichert mit iCite-RCR-Scores und Topic-Clustering. Die Karte ist explizit noindex (Crawl-Budget), aber die Recherche-Methodik beschreiben wir in der Methodik-Antwort.
Quellen
- Avgerinos et al. 2018 — Effects of creatine supplementation on cognitive function PMID 29704637 — Beispiel für eine sauber strukturierte Meta-Analyse, gutes Suchergebnis-Modell
- Lesser et al. 2007 — Relationship between funding source and conclusion among nutrition-related scientific articles PMID 17214504 — Belegt den Sponsor-Bias bei Nutrition-Studien
- Hutchins et al. 2016 — Relative Citation Ratio (RCR) PMID 27599104 — Methodik-Paper zu iCite's RCR-Score
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