N=1: Waar onderzoek naar alcohol en drugs weer menselijk wordt

Wereldwijd wordt veel onderzoek gedaan naar alcohol- en drugsgebruik. In bestaand alcohol- en drugsonderzoek draait veel om gemiddelden.

We zoeken patronen, correlaties, significanties binnen groepen mensen. We vergelijken groepen, berekenen kansverdelingen en trekken conclusies die gelden voor de populatie. Maar ergens in de cijfers van conventioneel kwantitatief onderzoek raakt iets verloren: het individu. De unieke manier waarop één mens betekenis geeft aan zijn of haar middelengebruik, verandering of herstel, juist dáár ligt de kracht van n=1 onderzoek. Maar wie in de wetenschappelijke databases zoekt naar alcohol- of drugs-onderzoek in combinatie met “n=1” of “single case” krijgt niet bijster veel hits.

N=1 onderzoek (of: casusstudie) richt zich niet op gemiddelden, maar op individuele patronen en dynamieken. Het onderzoekt één persoon, in detail, over tijd. Dat klinkt beperkt, maar het biedt iets wat grootschalig onderzoek per definitie niet kan: inzicht in hoe en waarom gedragsverandering voor een individu werkt, of juist niet. Gebruik en herstel zijn zelden lineaire processen¹. Ze schommelen, reageren op context, relaties, stemming, hoop, schaamte. Door één persoon langdurig te volgen, met bijvoorbeeld dagboekdata, interviews of fysiologische metingen, krijgen we zicht op de microprocessen die ten grondslag liggen aan gebruikspatronen. Niet abstract, maar als het echte verhaal.

Toch wordt n=1 onderzoek vaak weggezet als ‘niet representatief’.

In een cultuur waarin “evidence-based” vrijwel synoniem is geworden met “statistisch significant”, lijkt de enkele casus methodologisch verdacht. Maar juist in het alcohol- en drugsonderzoek is de n=1 paradoxaal genoeg de meest relevante eenheid van analyse. Elke patiënt, elke gebruiker, elke vorm van herstel is uniek: in achtergrond, motief, tempo, context. Iedere therapeut zal dit herkennen. Groepsgemiddelden kunnen die complexiteit wellicht helemaal niet vatten. Wat voor de één werkt (bijvoorbeeld matigingsstrategieën, medicatie of zelfhulp), kan bij de ander juist averechts uitpakken. De waarde van n=1 onderzoek ligt precies daar: in het begrijpen van de uitzondering in plaats van het verklaren van de regel.

N=1 onderzoek is niet per sé een losse casusbeschrijving, maar een zorgvuldig ontworpen studie². Denk aan tijdreeksanalyses met herhaalde metingen, visuele inspectie van trends, kwalitatieve triangulatie of mixed-methods-benaderingen. Zulke studies kunnen patronen blootleggen die later in grotere steekproeven worden getoetst³. Ze vormen zo geen alternatief voor groepsgericht onderzoek, maar een grondlaag ervan. Daarnaast biedt n=1 onderzoek ruimte voor participatie en co-creatie. De onderzochte persoon is niet slechts respondent, maar medeonderzoeker: iemand die reflecteert, duidt en betekenis geeft. Dat maakt het niet alleen wetenschappelijk rijker, maar ook klinische en ethisch relevanter. In de verslavingszorg waar stigma, wantrouwen en machtsongelijkheid een rol kunnen spelen, kan deze benadering juist bijdragen aan meer wederkerigheid en respect.

Waarom is dit type onderzoek dan zo marginaal aanwezig?

Deels uit praktische overwegingen; het kost tijd en levert “weinig” data in conventionele zin. Maar ook omdat onze onderzoeksinstituten, subsidiekaders en tijdschriften grotendeels zijn ingericht op de logica van de massa. Wat niet generaliseerbaar is, lijkt niet belangrijk. En juist daardoor missen we de nuance die beleid en praktijk hard nodig hebben. De huidige verschuiving naar gepersonaliseerde zorg en ervaringsdeskundigheid vraagt om een herwaardering van het unieke⁴.

Het n=1 onderzoek herinnert ons eraan dat elk datapunt ooit iemand was. Een mens met een geschiedenis, keuzes, verlangens en mislukkingen. In een veld dat te vaak over mensen praat in termen van “doelgroepen”, “verslaafden” of “patiënten”, brengt het n=1 onderzoek de menselijkheid terug in de wetenschap. Als we werkelijk willen begrijpen wat middelengebruik betekent, hoe verandering ontstaat en wat herstel mogelijk maakt, dan moeten we niet méér gemiddelden verzamelen, maar dieper leren luisteren naar het verhaal in het enkelvoud.

Deze blog werd geschreven door Daan Hulsmans, Radboud Universiteit Nijmegen, voor RAD-blog, het blog over roken, alcohol, drugs en dieet.

Referenties

1. Witkiewitz, K., & Marlatt, G.A. (2007). Modeling the complexity of post-treatment drinking: It’s a rocky road to relapse. Clinical Psychology Review, 27(6), 742-738. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.cpr.2007.01.002
2. Kazdin, A.E. (2019). Single-case experimental designs. Evaluating interventions in research and clinical practice. Behaviour Research and Therapy, 117, 3-17. doi: https://doi.org/10.1016/j.brat.2018.11.015
3. Hekler, E.B., Klasnja, P., Chevance, G., Golaszewski, N.M., Lewis, D., & Sim, I. (2019). Why we need a small data paradgim. BMC Medicine, 17(133). doi: https://doi.org/10.1186/s12916-019-1366-x
4. Flyvbjerg, B. (2006). Five Misunderstandings About Case-Study Research. Qualitative Inquiry, 12(2), 219-245. doi: https://doi.org/10.1177/1077800405284363