8 Epidemiologie ✅

• Verteilung & Determinanten

  -> Untersuchung der Verteilung u. der Determinanten von gesundheitsbezogenen Zuständen / Ereignissen in bestimmten Bevölkerungsgruppen

• Anwendung der Ergebnisse zur Steuerung von Gesundheitsproblemen

Methoden von epidemiologischen Untersuchungen

• deskriptive Studien (Verteilung)

• analytische Studien (Determinanten)

John Snow = Cholera in London

Semmelweis = Kindbettfieber (Händewaschen mit Chlorkalk)

Robert Koch = Zusammenhang Mikroorganismus und Infektionskrankheit

Störgrößen: verursachen Variabilität im Outcome

Beispiel

• Einflussgröße = Therapieart

• Zielgröße = Bluthochdruck

• Störgröße = Alter, Gewicht, Alkohol etc.

Selektionsbias = fehlender Vergleichbarkeit der untersuchten Gruppen

Informationsbias = inkorrekte Bestimmung von Exposition oder Ergebnis

Confounding = Verwischung von Effekten, beeinflusst das Ergebnis, ist aber nicht in der Kausalkette zwischen Exposition und Ergebnis

• Simpsons Paradoxon

  • = extremer Fall des Confounding

  • die Richtung der Assoziation wechselt

Verhältnis / Ratio = Zähler / Nenner

Prävalenz = Erkrankte : Grundgesamtheit

Inzidenz / Risiko = Neuerkrankte : ursprünglich gesunde

Inzidenzrate

= Anzahl Ereignisse : Gesamtbeobachtung in Personenjahren

• Ereignis zB Neuerkrankungen: 5

• Gesamtbeobachtung zB 1000 pro Jahr

Zielpopulation -> für sie sollen die Aussagen der Studie gelten

Studienpopoulation -> Population der geeigneten Kandidaten für die Studie

Stichprobe -> tatsächliche Individuen, die an der Studie teilnehmen

Allgemeines

• prospektive Studie

• viele Teilnehmer

• werden über eine längere Zeit beobachtet

  -> welche Expositionen und werden sie krank?

Vorteile

• zeitliche Abfolge klar, multiple Ereignisse können untersucht werden

• seltenere Expositionen können untersucht werden

• reduziertes Risiko für survivor bias (bei krankheiten die schnell zum tode führen)

• Berechnung von Inzidenz-Raten und relativen Risiken

Nachteile

• Selektionsbias

• nicht optimal für seltene / sich langsam entwickelnde Krankheiten

• loss-to-follow-up kann Bias bewirken

Allgemeines

• retrospektiv

• Krankheitsstatus der Teilnehmer wird aktuell erfasst

  -> die Exposition wird rückblickend in die Vergangenheit behoben

Verbesserung der internen Validität

• definierte Kriterien für Diagnose eines Falls

• Auswahl der Kontrollgruppe: Kontrollen stammen aus selber Population wie die Fälle

• Erhebung der Expositionsgeschichte

  • Datenerheber verblinden und trainieren (bzgl. der Hauptfragestellung der Studie)

  • Confounding bei Design und Analyse berücksichtigen

Vorteil

• Durchführung weniger Aufwand

• Selektion erfolgt unabhängig von den Expositionen

Ziel = Zustandsbeschreibung

-> Eigenschaften jedes Teilnehmers werden nur einmal registriert

-> untersucht Risikofaktoren in einem Gebiet

-> setzt diese zB mit der Erkrankungshäufigkeit in der Bevölkerung dieses Gebietes in Beziehung

= die Stärke einer Assoziation zweier Variablen wird durch eine dritte Variable modifiziert