- Eine erneute Analyse der Gateway-Studien zeigt, dass ihre Modelle das Rauchen nicht besser vorhersagen als der Zufall, wenn sie richtig getestet werden.
- Die meisten Arbeiten gaben nie an, wie genau ihre Modelle waren, und viele Autoren weigerten sich, ihre Ergebnisse zu veröffentlichen.
- Durch die Verwendung besserer Methoden wurden die Modelle nur geringfügig genauer – und das Dampfen erwies sich als einer der schwächsten Prädiktoren für das Rauchen.
- Die Ergebnisse stimmen mit realen Daten überein: Das Rauchen von Teenagern geht weiter zurück, was eher auf einen „Ablenkungseffekt“ als auf ein Einfallstor hindeutet.
Eine neue Analyse hat ernsthafte Zweifel an der sogenannten Gateway-Theorie aufkommen lassen – der Behauptung, dass das Dampfen Jugendliche zum Rauchen verleitet.
Die Studie, die von dem Wissenschaftler und Datenanalysten Floe Floxon zusammen mit dem Psychologen Dr. Ray Niaura geleitet wurde, ergab, dass die statistischen Modelle, die den Behauptungen über den Einstieg in die Zigarettenindustrie zugrunde liegen, nicht zuverlässig sind und nicht vorhersagen können, welche jungen Menschen zu Zigaretten greifen werden.
Die Ergebnisse wurden Anfang des Monats auf der Jahrestagung 2025 der Society for Research on Nicotine and Tobacco (SRNT-E) in Cluj-Napoca, Rumänien, vorgestellt.
„Wenn ein Modell nicht genau vorhersagen kann, welche Jugendlichen anfangen zu rauchen und welche nicht, dann ist jede Schlussfolgerung, die aus einem solchen Modell gezogen wird, nicht zuverlässig“, sagte Floxon.
Modelle, die nicht funktionieren
Gateway-Papiere stützen sich in der Regel auf Odds Ratios aus großen Erhebungen und behaupten, dass Jugendliche, die Vapes ausprobieren, später eher rauchen. Aber, so erklärt Floxon, Odds Ratios allein beweisen keine Ursache – vor allem, wenn das Rauchen ohnehin schon selten ist.
Laut der National Youth Tobacco Survey 2024 der CDC rauchten nur 1,4 Prozent der Jugendlichen Zigaretten.
Diese Seltenheit schafft ein Problem. Modelle können „genau“ aussehen, indem sie einfach vorhersagen, dass fast niemand raucht. „Es spielt keine Rolle, wie groß das Quotenverhältnis ist oder wie klein der p-Wert ist, wenn das Modell seine Vorhersagen falsch macht“, sagte Floxon.
Um dies zu berücksichtigen, verwenden die Forscher die ausgewogene Genauigkeit, die misst, wie gut ein Modell sowohl Raucher als auch Nichtraucher vorhersagt. Eine ausgewogene Genauigkeit von 50 Prozent bedeutet, dass das Modell nicht besser ist als das Werfen einer Münze.
Als Floxon und Niaura die veröffentlichten Gateway-Studien neu analysierten, fanden sie genau das. „Bei den Studien, die wir analysieren konnten, haben wir festgestellt, dass die ausgeglichenen Genauigkeiten extrem niedrig sind, nahe bei 0,5, was nicht besser als eine zufällige Vorhersage ist.
Fehlende Informationen
Das Team entdeckte auch, dass die meisten der vorhandenen Arbeiten ihre Modellgenauigkeit überhaupt nicht angeben. „Wir konnten keine einzige Arbeit finden, in der die Genauigkeit des Modells angegeben wurde“, sagte Floxon. Als sie die Autoren der Studien direkt kontaktierten, „teilten die meisten diese Informationen nicht mit“.
Diejenigen, die Daten austauschten, zeigten schlechte Ergebnisse. Und da viele Studien die gleichen Datensätze verwendet haben, ist es nach Ansicht der Autoren vernünftig anzunehmen, dass die nicht gemeinsam genutzten Modelle genauso schlecht abschneiden.
Versuchen Sie, die Modelle zu verbessern
Das Team testete dann, ob sie mit modernen Methoden besser abschneiden könnten. Sie glichen das Ungleichgewicht in den Daten mit ausgewogenen Klassengewichten aus, testeten die Leistung mit Kreuzvalidierung und probierten Modelle des maschinellen Lernens wie Support-Vektor-Maschinen und neuronale Netze aus.
Diese Schritte erhöhten die ausgewogene Genauigkeit um 10 bis 20 Prozentpunkte – eine Verbesserung, aber immer noch bescheiden. Noch wichtiger ist, dass die verbesserten Modelle zeigten, dass das Dampfen kein starker Faktor bei der Vorhersage des Rauchens war.
„Der Konsum von E-Zigaretten zu Beginn der Studie hatte einen vernachlässigbaren Einfluss darauf, wie gut das Modell das Rauchen bei der Nachuntersuchung vorhersagte“, erklärte Floxon. Stattdessen waren die klassischen Risikofaktoren – der Wunsch zu rauchen, Freunde zu haben, die rauchen, und der Konsum anderer Substanzen – viel stärkere Prädiktoren.
Kein Zeichen eines Gateways
Zusammengenommen untergraben die Ergebnisse die Idee eines Übergangs vom Dampfen zum Rauchen. „Wir sehen in den Trends auf Bevölkerungsebene, die die Realität widerspiegeln, keinen Hinweis auf einen Nettoeinstieg“, sagte Floxon. Das Rauchen unter Teenagern ist weiter zurückgegangen, auch wenn das Dampfen immer verbreiteter geworden ist.
Dies deutet stattdessen auf einen „Ablenkungseffekt“ hin. Das bedeutet, dass einige junge Menschen, die vielleicht einmal Zigaretten probiert haben, stattdessen Vapes ausprobieren, aber die Gesamtzahl der Raucher sinkt weiter.
Ein Ruf nach Strenge
Floxon betonte, dass nichts davon bedeutet, dass jugendliches Dampfen harmlos ist. „Nichts davon bedeutet, dass es für Jugendliche in Ordnung ist, E-Zigaretten zu benutzen. Aber zumindest gibt es keinen offensichtlichen Einstiegseffekt.“
Das größere Problem sei, dass die Gateway-Theorie auf Modellen aufgebaut sei, die einer grundlegenden Überprüfung nicht standhielten. „Die Odds Ratios sind falsch, weil die Modelle falsch sind“, sagte er. „Ein Modell, das den Beginn des Rauchens nicht genau vorhersagen kann, kann uns auch nicht genau sagen, was mit dem Beginn des Rauchens verbunden ist.
Die Botschaft des Teams an Forscher und politische Entscheidungsträger lautet, dass Modelle richtig getestet werden müssen und sich auf die Prädiktoren konzentrieren sollten, die tatsächlich von Bedeutung sind. Floxon sagte: „Man kann nicht einfach Daten in ein logistisches Regressionsmodell eingeben und auf das Beste hoffen. Sie müssen die Leistung des Modells rigoros bewerten, bevor Sie sich überhaupt Gedanken über die Größe und statistische Signifikanz eines Zusammenhangs machen können.“
