5. Epidemiologische Methoden in Prävention und Rehabilitation

• -  um mein präventives Handeln an Zielgruppen auszurichten (Verteilung,Entstehung, Verbreitung von Krankheiten, RF wissen wir aus Epidemiologie)

• -  kompetent um mit epidem. Kennzahlen umzugehen

• -  Prognosen erstellen, Behandlungspläne ableiten

• -  welche Beeinflussung der Prognose/Entwicklung durch therapeutische Maßnahmen möglich

• -  Sterblichkeit, Krankheitslast, Risiko zu Erkanken

• -  Wirksamkeit von präventiven Maßnahmen

• -  Entstehung neuer Erkrankungen werden beschrieben, Symptomkomplexe definiert

• -  wichtig um Interventionen zu planen

• -  in der psych. Forschung wichtig epidem. Kennwerte zu kennen, um die Relevanz von bestimmten

  Forschungsfragen und -gebieten herauszufinden z. B. Adipositas bei 25% wissen wir aus Epidem.

• -  Prädiktoren einer Erkrankung ableiten und diese für Störungsmodelle nutzen

• -  Ermittlung von RF

1. Wie nennt man eine solche Studie?

Fall-Kontroll-Studie

1. Berechnen Sie Odds Ratio für das Auftreten eines Karzinoms bei Einnahme östrogenhaltiger Arzneimittel.

OR = a*d/b*c = 15*10/5*10 = 150/50 = 3

1. Was drückt Odds Ratio annähernd aus? Geben Sie das Effektmaß an und beschreiben Sie in eigenen Worten, was Odds Ratio wiedergibt. Das Chancenverhältnis der Personen mit und ohne Risikofaktor, eine Erkrankung zu erleiden. In der Gruppe der Frauen, die östrogenhaltige Medikamente eingenommen haben, ist die Chance, ein Uteruskarzinom zu bekommen, dreimal so hoch wie in der anderen Gruppe.

2. Das 95 %-Konfidenzintervall beträgt [0,79; 11,45]. Was schließen Sie daraus?

Der Unterschied ist nicht signifikant auf einem Niveau von α=5%.

1. Welcher andere Studientyp wäre geeignet, um diese Fragestellung zu untersuchen? Was wäre unter Umständen ein Vorteil dieses Typs?

Kohortenstudie – hier könnte im Längsschnitt die Entstehung des Karzinoms beobachtet und somit kausal in Verbindung mit dem Risikofaktor gebracht werden.

1. Welche Methoden würden Sie einsetzen, um strukturgleiche Gruppen zu erhalten?

Matching anhand relevanter Kovariaten (z. B. Alter, Bildungsgrad, Gesundheits- und Risikoverhalten wie Rauchen).

Kohortenstudie

1. Welche Eigenschaften treffen auf diese Studie zu (Zutreffendes ankreuzen)?

• Retrospektiv

• Prospektiv

• Beobachtend

• Experimentell

• Longitudinal

• Transversal

• Analytisch

• Deskriptiv

• -  Rahmen der Epidemiologie: für bestimmte Zielgruppen, präventives Handeln, bei Maßnahmenumsetzung,

• -  immer eine Balance: wir befinden uns zwischen den Anwendern und der Politik

• -  es gibt ein bestimmtes Problem in der Gesellschaft (Public-Health-Problem) z. B. Adipositias, weitere Forschung über Entstehung und Wirksamkeit von Maßnahmen erforderlich (→ dann Punkt 1.6. im Schaubild)

• -  dieser Kreislauf ist in der Epidemiologie ganz klassisch

• -  Entscheiden & Umsetzen häufig in der Politik, Krankenkassen angesiedelt (z. B. wofür wird Geld ausgegeben)

• -  Weg bis zur Evidenzgenerierung in der Wissenschaft angesiedelt

• -  es gibt Leitlinien zur guten epidemiologischen Praxis

• -  diese Punkte unterscheiden sich im Wesentlichen nicht davon, was wir aus guter wissenschaftlicher Praxis aus

  anderen Bereichen kennen

• -  → VL Evidenzbasierung

1. Im Einklang mit ethischen Prinzipien unter Achtung von Menschenrechten und Menschenwürde

   1. Stellungnahme einer Ethikkommission einholen

   2. Autonomie wahren, unzumutbare Risiken vermeiden (i. d. R. Einholung von informierter Einwilligung/informed

      consent)

   3. Einbezug von Vertreter*innen der Population (Citizen Science)

2. Explizite, operationalisierbare, präzise und spezifische Fragestellungen

   1. Nutzen der Studie: Wissenschaftlich, gesellschaftlich, medizinisch, präventiv, ...

   2. Evidenzbasierte Studienplanung (Primär/Sekundärdaten, Methoden, OMICS etc.)

3. Detaillierte und verbindliche Studienplanung (vgl. Open Science-Präregistrierung)

4. Einhaltung geltender Datenschutzvorschriften und informationeller Selbstbestimmung

5. Begleitende Qualitätssicherung (z. B. Pretests, Pilotierung, Schulung des Personals, Monitoring)

6. Data Management-Konzept erarbeiten und Einhaltung prüfen (vor Beginn der Erhebung entwickeln!)

7. Auswertung epidemiologischer Studien (Open Access, Betroffene einbeziehen, Risikokommunikation)

DPSEEA-Rahmenmodell

Corvalán et al., 1996; Kjellstrom & Corvalán, 1995

• -  Rahmenmodell für die Entwicklung in KH im Umweltkontext

• -  Modell im Bereich Epidem. sehr weit verbreitet, besonders in Umweltepidemiologie (beschäftigt sich mit Auswirkungen von Umwelteffekten auf GH)

• -  Modell beschreibt den Ablauf von Äußeren bis hin zu inneren Einflüssen (blau oben nach unten, diese Punkte stehen fest in dem Prozessmodell)

• -  auf der rechten Seite (grün) Public- Health-Handeln Ansatzpunkte (Beispiele)

• -  sehr viel spielt sich auf den beiden letzten Ebenen ab (Exposure & Effect)

• -  Ebenen sind nicht unabhängig voneinander

• -  an jedem dieser Ebenen kann man mit epidemiologischen Methoden ansetzen und schauen inwieweit man diese

  berücksichtigen möchte

Bisher: Epidemiologie und Krankheitslehre „im engeren Sinne“

• -  bisher im Studium eher mit dem engeren Kontext beschäftigt: Exposure → Effect

• -  z. B. Untersuchung von Ursache- Wirkungs-Zusammenhängen, häufig auf individueller Ebene (z. B. bei

  psychischen Störungen)

• -  Bedarf und Wirksamkeit individuell orientierter Ansätze der Prävention und Therapie

• -  Integration der Ansätze in ein übergeordnetes Modell (vgl. OneHealth → auch in Greifswald One Health

  Zentrum)

  One Health-Modell und Umweltgesundheit (epidem. Modell)

• -  Beschreibung von GH als ganzheitlicher Prozess

• -  Idee: nicht nur mit menschlicher GH beschäftigen, sondern

  immer auch im Kontext Natur & Umwelt GH bedenken

• -  Beispiele: menschliches Ernährungsverhalten hat einen

  Einfluss auf GH und KH → überlegen Was bedeutet Ernährung eigentlich, wenn wir tierische Produkte konsumieren, wie sind diese zusammengesetzt? Wie sieht die Tiergesundheit aus? Ist die GH-Belastung von Tieren dann eine GH-Belastung für den Menschen? Genmanipulation usw., Untersuchung vom Bienensterben, Rolle von Haustieren bei Depressionen usw. → die Idee ist solche Wechselwirkungen mitzudenken

  - → Emergenz des Gesundheitssystems beachten (u. a. Wechselwirkungen, Interdependenzen)

• -  Ausweitung epidemiologischer Methodik notwendig und Fragestellungen auf Umweltepidemiologie (z. B.

  Integration von Noxen in Gesundheitssurveys und klinische Assessments) - Entwicklung adäquater Designs, z. B. „Kohortenstudien für Mensch und Tier“

• -  Integration epidemiologischer Parameter mit naturwissenschaftlichen Datenpunkten

• -  Adaption von Präventions- und Rehabilitationsansätzen für relevante Kontexte (vgl. settingbasierte Ansätze)

• -  ganzheitlicher Fokus

Patient 1 wurde über einen Zeitraum von 3 Jahren beobachtet; nach seiner dritten jährlichen Untersuchung erschien er nicht mehr. Der Grund hierfür ist nicht bekannt. In den ersten 3 Jahren trat die Erkrankung „A“ bei ihm nicht auf, und wir wissen nicht, was danach geschah. Wir behalten ihn mit „3 Personenjahre unter Risiko“ in unseren Aufzeichnungen.

Patient 2: Die Antwort auf diese Frage hängt von der Art der Erkrankung ab. Wir wollen in unserem Beispiel annehmen, dass man im Leben mehrmals an „A“ erkranken kann, daher würden wir in diesem Fall für diesen Patienten „4 Personenjahre unter Risiko“ ansetzen.

• -  Patient 3 wurde über einen Zeitraum von 5 Jahren beobachtet, er erkrankte in diesem Zeitraum nicht. Diesen Patienten berücksichtigen wir mit „5 Personenjahre unter Risiko“.

• -  Patient 4 erkrankte im vierten Jahr an „A“. Für diesen Patienten gehen „4 Personenjahre unter Risiko“ in die Berechnung ein, da wir zuvor ausgeführt haben, dass man in diesem Beispiel erneut mit der Erkrankung infiziert werden kann.

• -  Patient 5 wurde über einen Zeitraum von einem Jahr beobachtet und verstarb (aus unbekannter Ursache). Uns sind keinerlei Details hinsichtlich der Erkrankung „A“ bekannt. Der Gesamtzahl der Personenjahre unter Risiko können wir nur das eine (1) Jahr zuschlagen, in dem das Risiko für den (gesunden) Patienten bestand.

Beziehungen: Inzidenz und Prävalenz

Prävalenz= Inzidenz x KHdauer

Abhängigkeitsbeziehung: je höher die Anzahl der Neuerkrankungen (Inzidenz) und je länger die Krankheitsdauer, desto höher die Prävalenz der Erkrankung

- ermöglicht den Vergleich von Bevölkerungen mit unterschiedlicher Altersstruktur, indem verzerrende Alterseinflüsse beseitigt werden.

- Beispiel: Vergleich der Erkrankungshäufigkeiten in der Altersklasse der 70- bis 80-Jährigen im Jahr 1950 (linke Abbildung) bzw. 2050 (rechte Abbildung)

Aufgrund des demographischen Wandels nimmt die Anzahl der 70- bis 80-Jährigen stark zu. Würden in dieser Altersgruppe unverändert 50 % der Personen an einer bestimmten Krankheit erkranken, so würde eine größere Absolutzahl an Erkrankten beobachtet werden. Bezogen auf eine annähernd konstante Gesamtbevölkerung würde sich für 2050 im Vergleich zu 1950 eine höhere Erkrankungsrate ergeben, obwohl in Wirklichkeit keine Veränderung eingetreten ist

1. Altersstandardisierung - Schritte

   1. Berechnung der rohen Mortalitätsraten

   2. Berechnung der altersspezifischen Mortalitätsraten

   3. Wahl einer Standardpopulation

   4. Anwendung der altersspezifischen Mortalitätsraten auf die Standardpopulation

   5. Berechnung der altersstandardisierten Mortalitätsraten

Wahl einer Standardpopulation

• -  die Wahl hängt von den betrachteten Populationen, den beabsichtigten Vergleichen und der Verwendung der Ergebnisse ab

• -  die Auswahl beeinflusst die Ergebnisse und deren Interpretation

• -  World Health Organization (WHO) und Eurostat bieten internationale Standardpopulationen

• -  für Vergleiche auf nationaler Ebene können zum Beispiel Daten zur Altersstruktur aus nationalrepräsentativen

  Erhebungen genutzt werden (Zensus o. ä.)

Epidemiologische Vierfeldertafel

-Relatives Risiko

-OR

-Attributables Risiko unter den Exponierten

-Populations- attributables Risiko (PAR)

• -  Das Konfidenzintervall ist ein statistisch bestimmtes Maß für die Präzision, mit der eine Studie bestimmte Effekte (z. B. Risiken, Raten, Prävalenzen) geschätzt hat.

• -  Ein 95 %-Konfidenzintervall zum Beispiel ist ein Bereich, der den theoretischen (unbekannten) Wert des interessierenden Parameters mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 % beinhaltet.

• -  Berichtlegung epidemiologischer Maßzahlen sollte IMMER unter Angabe des Konfidenzintervalls erfolgen, um eine verlässliche Einschätzung der Gewissheit zu ermöglichen!

• -  Fiktives Beispiel für Odds Ratio für Rauchen und Lungenkrebs: OR = 3,86 [2,45; 5,94]

- Zufällige Fehler z. B. nicht verschickte Fragebögen, falsche oder unvollständige Einträge in einzelnen Bereichen - Systematische Fehler (Bias) → Verzerrung der Ergebnisse

• -  Selektionsbias (Erreichbarkeit der Stichprobe)

• -  Responsebias (Beteiligung an der Studie)

• -  Attritionsbias (selektiver Dropout oder Verluste)

• -  Missklassifikationsbias (Kriterien/Diagnostik nicht ausreichend valide, z. B. Ergebnisse durch Falsch-

  Positiv-Rate verzerrt)

• -  Interviewerbias (z. B. Suggestivfragen durch Erhebende)

• -  Generalisierungsbias (unzulässige Verallgemeinerung, z. B. auf alle Studierende auf Basis einer

  ausgewählten Stichprobe)

• -  Confounding/Drittvariablen (Einfluss nicht erhobener Faktoren, z. B. Moderatorvariablen, Kovariaten,

  etwa körperliche Inaktivität bei einer Studie zum Zusammenhang von Berufsgruppe und Übergewicht; Alter beim Vergleich von strukturell unterschiedlichen Regionen (Herzinfarktrisiko in Stadt und Land))

Gesundheitssurveys der Bevölkerung in Deutschland

• -  GEDA: Gesundheit in Deutschland aktuell – seit 2002 (aktuelle Welle: 2021) (ab 16 Jahre)

• -  DEGS: Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland – 2008-2011 (18-79 Jahre; repräsentativ)

• -  BGS98: Bundes-Gesundheitssurvey – 1997-1999 (18-79 Jahre; repräsentativ)

• -  KiGGS: Studie zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen in Deutschland – seit 2003 (aktuelle Welle:

  2014-2017 (0-17 Jahre; repräsentativ, Begleitung bis ins Erwachsenenalter)

• -  Spez. Gruppen (Adipositasmonitoring, Corona-Monitoring, 65+ usw.)

• -  Mental Health Surveillance (im Aufbau) – bislang unterrepräsentierte Bereiche: Kinder und Jugendliche,

  Positive Mental Health, Mental Health Promotion and Prevention → bis hier alle vom RKI

• -  ESS: Epidemiologischer Suchtsurvey – seit 1980 (aktuelle Welle: 2021) (ab 14 Jahre)

• -  ESPAD: Europäische Schülerstudie zu Alkohol und anderen Drogen – seit 1999 -StadtRaumMonitor: Wie

  lebenswert finde ich meine Umgebung? – seit 2020 → IFT München

• -  StadtRaumMonitor: Wie lebenswert finde ich meine Umgebung? – seit 2020

• -  BZgA-Surveys: Trenderhebungen zu Drogen, Computer- und Internetnutzung; Repräsentativerhebung zu

  sexueller Gesundheit etc. – seit 1973 → BZgA

1. GEP: Beispiel GEDA

   - Studie „Gesundheit in Deutschlang aktuell“ (GEDA) - Regelmäßiges Monitoring von Soziodemografie und Gesundheits ...

   - ... zustand - ... determinanten - ... versorgung

   - Offen verfügbare Manuale, Ergebnisberichte und Datensätze (Scientific Use Files) - Ausführliche Dokumentation und Kommunikation in leichter Sprache über Instrumente, Ziele, Ergebnisse etc. - „Teilnehmendenportal“ - Darstellung von Studie und Ergebnissen, Bezüge zu anderen Surveys - Expert*innenbeirat zur Qualitätssicherung

- Warum ist das wichtig? Durch die Gesundheitsberichterstattung haben wir ein regelmäßiges Monitoring (GH- Determinanten, GH-Versorgung, GH-Verhalten, Inanspruchnahme usw.), hohe räumliche Auflösung

Umweltepidemiologie: Gesundheit im Raum

- Wandel in der epidemiologischen Forschung („place matters“ oder „spatial turn“) - hat für Prävention & Reha maßgebliche Rolle: Welche Rolle spielt die Lebensumwelt für die Entwicklung/

Veränderung von GH und KH? Gibts auch für Nachhaltigkeit (bzgl. Klimawandel) - nicht mehr so stark Individuen betrachten, sondern zusätzlich raumbezogen

- Stärkere Integration raumbezogener Maße wie z. B. der Deprivation in die Modellbildung

3 zentrale Erklärungsansätze

1. Komposition: Räumliche Unterschiede der Bevölkerung sind für Erkrankungshäufung verantwortlich

   - z. B. es gibt bestimmte Stadtgebiete wo Personen mit einer höheren Risikobelastung leben, deshalb dort auch häufiger Erkrankungen + wirkt sich auch auf das Sozialgefüge aus

2. Kontext: Raumspezifische Umweltgestaltung (z. B. Grünflächen) beeinflusst die Gesundheit der Bevölkerung - z. B. Grünflächen, große Bauten und nur mit Metall wirkt sich negativ auf GH aus, ähnlich mit frischer

   Luft und Lärmbelastung

3. Gemeinschaft/Kollektiv: Soziokulturelle Eigenschaften des Raumes (z. B. Traditionen) beeinflussen

   Gesundheit - z. B. Traditionen oder der Umgang miteinander, Quartiersarbeit, soziokulturelle Zentren - dadurch kann Zusammenhalt gefördert werden oder politische Einstellungen geformt usw.. - umgekehrter Fall: Milieubildung z. B. Studentenheim, erhöhter Alkoholkonsum

Modellierung

1. Analyse der Varianz von Regionen in aggregierten Daten (z. B. Stadtviertel, Wohnblocks etc.)

2. Analyse von „Kontexteffekten“ (z. B. Nachbarschaften) auf Individualdaten im Mehrebenenmodell

3. Kombination von „Kontexteffekten“ und Analyse der Varianz, sofern die Daten es erlauben, Angabe auf

   verschiedenen Ebenen zu aggregieren (z. B. Nachbarschaften, Stadtviertel)

1. weiter Umweltepidemiologie: Gesundheit im Raum

   - Nutzung von umweltepidemiologischen Erkenntnissen zur Gestaltung von Prävention und Gesundheitsförderung in der Städte- und Bauplanung

   1. Problemwahrnehmung und -definition z. B. anhand gemeindebasierter Evidenz, Akkumulation von Risikofaktoren wie hohe Bevölkerungsdichte, Lärmbelastung, Sozialstatus und medizinischer Indikatoren

   2. Strategieentwicklung und Bewertung ihrer möglichen Auswirkungen z. B. auf Basis bestehender Theorien zur Mensch-Umwelt-Interaktion, empirischer Evidenz von Maßnahmen, für Alltags-Transfer-Fragestellung wichtig

   3. Umsetzung von Maßnahmen z. B. Qualitätskontrolle und Prozessevaluation bei der Entwicklung eines Bewegungskonzepts („bewegte Nachbarschaft“)

   4. Evaluation z. B. Reduktion gesundheitlicher Ungleichheit, Erfassung von iatrogenen Effekten, können nochmal auf einer anderen Ebene dargestellt werden als nur auf der individuellen (d. h. durch Interventionen entstehende oder verschärfte Ungleichheiten)