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January 12, 2014 17:49
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Epidemiologie
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| #Epidemiologie | |
| > Epidemionlogie befasst sich mit der Untersuchung der Verteulung von Krankheiten und deren Einflussfakturen in menschlichen Bevölkerungsgruppen und deren Umsetzung zur Kontrole des Gesundheitswesens | |
| ##Klassische Epidemiologie | |
| * Risikofaktoren im Zusammenhang mit dem gehäuften Auftreten einer Krankheit mit Hilfe einer gezielten Untersuchung | |
| * Anlässe | |
| * geographische Unterschiede | |
| * Auftreten von Clustern (meistens nur bei relativ seltenen Erkrankungen) | |
| * zeitliche Veränderungen | |
| * Erkrankungen mit unbekannten Risikofaktoren | |
| ##Klinische Epidemiologie | |
| > TODO | |
| ##Studien | |
| ###prospektiver/retrospektiver Ansatz | |
| ####prospektiv | |
| > Vergleich einer Gruppe mit Faktor F (Gruppe $F^+$) mit einer Gruppe ohne den Faktor (Gruppe $F^-$) im Hinblick auf das Auftreten der Krankheit K | |
| ####retroperspektiv | |
| > Vergleich einer Gruppe mit Krankheit (Gruppe $K^+$) mit einer Gruppe von Personen ohne diese Krankheit (Gruppe $K^-$) im Hinblick auf das Vorliegen des Faktors F. | |
| ###Studientypen | |
| ####Beobachtungstudien | |
| #####Kohortenstudie | |
| * prospektive Studie | |
| * zu Beginn sind Studienteilnehmer nicht erkrankt | |
| * Einteilung in verschiedene Expositionsgruppen | |
| * Beobachtung über einen festgelegten Zeitraum hinsichtlich des Auftretens der Erkrankung | |
| * Vergleich der Erkrankungsrisiken zw. den Gruppen | |
| #####Fall-Kontrollstudie | |
| * retroperspektive Studie | |
| * Vergleich von Erkrankten mit Nicht-Erkrankten | |
| ######Kontrollgruppen | |
| * Krankenhauskontrollen | |
| * Kontrollgruppe besteht aus Patienten, die wegen andereer Krankheiten behandlet werden. | |
| * geringere Kosten | |
| * höhere Response | |
| * Einweisungsgrund darf nicht mit Exposition assoziert sein. | |
| * Populationskontrollen | |
| * Kontrollgruppe aus der allgemeinen Bevölkerung | |
| * oft niedrige Response | |
| * muss representativ für die Bevölkerung sein | |
| ######Potentielle Probleme | |
| * *Selection Bias*: z.B. Response-Bias (i.A. ist die Response bei Fällen höher als bei Kontrollen, daher möglicherweise Selektion in der Kontrollgruppe auf z.B. besser Ausgebildete, die eher bereit sind an Studien teilzunehmen) | |
| * Retroperspektive Erfassung der Exposition (*Information Bias*): Unsicherheit bei der Erhebung (z.B. durch zeitliche Variation, wie Messungen nach einem Jahr, recall bias oder keine Rekonstruktion der Exposition nicht mehr möglich) | |
| #####Querschnittsstudie | |
| * Exposition und Krankheit werden zum gleichen Zeitpunkt erhoben. | |
| * Nachteil: Unsicher, ob Exposition zeitlich vor der Erkrankung liegt | |
| * Sinnvoll für konstante Merkmale (wie z.B. Blutgruppe. familiäre Disposition) | |
| ####Korrelationsstudie | |
| Zusammenhang zwischen einem Bevölkerungsmerkmal und der Erkrangunshäufigkeit. | |
| ####Experimentelle Studie/Interventionstudien | |
| Aufteilung in Placebo-Gruppe und Interventions-Gruppe. Vergleich der beiden Gruppen. | |
| Aktiver Eingriff nötig. | |
| ###Vergleich Kohorten- vs Fall-Kontroll Studie | |
| ####Unterschiede Kohorten-/Fall-Kontroll-Studien | |
| * Kohortenstudie | |
| * Auswahl nach Expositionsstatus | |
| * Vergleich mit Erkrankungshäufigkeit | |
| * Fall-Kontroll Studie | |
| * Auswahl nach Vorliegen der Erkrankung | |
| * Vergleich mit Ausmaß der Exposition | |
| ####Vorteile und Nachteile der Kohortenstudie | |
| * Vorteile | |
| * Kausalität nachweisbar (zeitliche Abfolge) | |
| * höhere Response | |
| * mehrere Erkrankungen zu einer Exposition | |
| * nützlich bei seltener Exposition | |
| * Nachteile | |
| * lange Studiendauer, da prospektiv | |
| * hohe Kosten | |
| * lost to follow-up | |
| * Personalwechsel oder Änderungen in der Technik | |
| * große Kohorten für seltene Erkrankungen | |
| ##Maßzahlen zur Beschreibung des Krankheitsrisiko | |
| ###Krankeitsrisiko (Morbidität) | |
| ####Prävalenz | |
| $Prävalenz = \frac{\text{Anzahl der Erkrankten zum Stichtag}}{\text{Personen unter Risiko zum Stichtag}}$ | |
| #####Beinflussende Faktoren | |
| * Erhöhung | |
| * längere Krankheitsdauer | |
| * Lebensverlängerung des Patienten durch geeignete Therapie ohne Heilung | |
| * Anstieg der Erkrankungsrate | |
| * verbesserte Diagnose | |
| * Einwanderung von ... | |
| * Erkrankten | |
| * Gefärdeten | |
| * Auswanderung von Gesunden | |
| * Verringerung | |
| * kürzere Krankheitsdauer | |
| * hohe Sterberate unter den Erkrankten | |
| * Abnahme der Erkrankungsrate | |
| * verbesserte Therapie mit Heilung | |
| * Einwanderung von Gesunden | |
| * Auswanderung von Erkrankten | |
| ####Inzidenz (Neuerkrankungsrate) | |
| * $I(t)$ ist die Inzidenz für den Zeitraum (0,t) | |
| * $I(t) = \frac{\text{Zahl der Neuerkrankten im Zeitraum (0,t)}}{\text{Personenjahre unter Risiko}} = \frac{m}{\sum t_i}$ | |
| * $t_i$ Beobachtungsdauer des Probanden $i$ im Zeitraum (0, t) | |
| Die Inzidenz wird meistens in der Einheit $1/1000 PJ$ angegeben | |
| #####Gewichtung verlorener Patienten | |
| Problem: Manche Patienten gehen während der Studie verloren, d.h. es ist nicht bekannt ob sie im Laufe der Studie erkranken oder nicht. | |
| Lösung: Diese Patienten werden gewichtet. Dies wird normalerweise durch die Verwendung von Personenjahren gewährleistet. In amtlichen Statistiken muss dagegen gemittelt werden mit: | |
| $I(t) = \frac{\text{Zahl der Neuerkrankten im Zeitraum (0,t)}}{\text{Bestand in der Mitte des Zeitraums} \cdot t} = \frac{m}{n \cdot t}$ | |
| #####Erkrankungswahrscheinlichkeit | |
| * $P(t)$: Wahrscheinlichkeit innerhalb des Zeitraums 0 bis t zu erkranken | |
| * $P(t) = 1 - e^{-I(t) \cdot t}$ | |
| * Annäherung für kleines $I(t)$: $P(t) = I(t) \cdot t$ | |
| ####Letalität | |
| > Wahrscheinlichkeit an einer Krankheit X zu sterben | |
| $\text{Letalität} = \frac{Anzahl an Todesfällen in einer def. Zeit nach Auftreten von X}{Anzahl der Patienten mit X}$ | |
| ##Maßzahlen für den Vergleich von Risiken | |
| ###Relatives Risiko (RR) | |
| $RR = \frac{\text{Inzidenz der Exponierten}}{\text{Inzidenz der Nicht-Exponierten}} = \frac{I_1(t)}{I_0(t)}$ | |
| > RR besitzt im Gegensatz zur Inzidenz keine Einheit | |
| ####Beispiele für RR | |
| * $RR = 2$: Zusammenhang zw. Exposition und Erkrankung, das Erkrankungsrisiko ist für die Exponierten *doppelt* so hoch wie für nicht Exponierte | |
| * $RR = 0.33$: Es besteht ein Zusammenhang zw. Expositionund Erkrankung, das Erkrankungsrisiko ist für die Exponierten *1/3* des Risikos für nicht Exponierte. | |
| * $RR = 1.0$: Das Erkrankungsrisiko ist gleich hoch für Erkrankte wie nicht Erkrankte. D.h. es besteht kein Zusammenhang zw. der Exposition und der Erkrankung. | |
| ####RR mit Konfidenzinterval | |
| Oft wird das Relative Risiko mit einem 95% Konfidenzintervall KI angegeben. Gilt $1.0 \in KI$, dann ist das Relative Risiko nicht statistisch signifikant. | |
| ####Vorteile/Nachteile | |
| #####Vorteile | |
| * keine Dimension | |
| * leicht verständlich und interpretierbar | |
| * in viele Bereichen einsetzbar | |
| * Einfluss von Risikofaktoren | |
| * Einfluss von prognostischen Faktoren | |
| * Bewertung bei Therapiestudien | |
| #####Nachteile | |
| * erfordert Kenntnis der Inzidenzen, daher nur bei Kohortenstudien (bzw. prospektiven Studien) zu berechnen | |
| ###Exzessrisiko (ER) | |
| > zuschreibares Risiko | |
| $ER = I_1(t) - I_0(t)$ | |
| ###attributables Risiko (AR) | |
| > gibt das auf die Exposition bedingte Risiko an | |
| $AR = \frac{I_1(t)-I_0(t)}{I_1(t)} = \frac{RR - 1}{RR}$ | |
| ###Odds-Ratio | |
| Die Inzidenz und damit verbunden das relative Risiko kann nur im Rahmen von *Kohortenstudien* berechnet werden. Das Odds-Ratio ist ein Abschätzungsverfahren für das relative Risiko in retroperspektiven Studien. | |
| Der Unterschied zw. RR und OR ist umso geringer, je seltener die Krankheit ist, d.h. je kleiner der Unterschied zwischen der Zahl der Kontrollen und der Fallzahl der Kohorte ist. | |
| ###Voraussetzungen | |
| * Auswahl der Kontrollen muss zufällig sein | |
| * Aufteilung der Kontrollen in hoch und gering exponiert muss dem Verhältnis in der Kohortenstudie entsprechen. | |
| * Inzidenz oder Mortalitätsrate muss gering sein | |
| ####Herleitung | |
| $P(t) \sim I(t) \cdot t$ | |
| $P_1(t) \sim I_1(t) \cdot t$ (Erkrankungsrisiko für Exponierte) | |
| $P_0(t) \sim I_0(t) \cdot t$ (Erkrankungsrisiko für Nicht-Exponierte) | |
| $\Rightarrow \frac{P_1(t)}{P_0(t)} \sim \frac{I_1(t) \cdot t}{I_0(t) \cdot t} = \frac{I_1(t)}{I_0(t)} = RR$ | |
| ####Definition | |
| $odds(K^+) = \frac{K^+ \mid F^+}{K^+ \mid F^-}$ | |
| $odds(K^-) = \frac{K^- \mid F^+}{K^- \mid F^-}$ | |
| $OR = \frac{odds(K^+)}{odds(K^-)} = \frac{(K^+ \mid F^+) \cdot (K^- \mid F^-)}{(K^+ \mid F^-) \cdot (K^- \mid F^+)}$ | |
| ##Standardisierung | |
| ###direkte Standardisierung | |
| * $m_i$: Mortalitätsrate innerhalb einer Altersgruppe | |
| * $w_i$: Anteil der Arbeitsgruppe and der gesamten Stichprobe (Gewicht) | |
| * $RR_i$: $\frac{m_{i}^+}{m_{i}^-}$ (relatives Risiko in einer bestimmten Klasse) | |
| * $RR_s$: $\frac{\sum w_i \cdot RR_i}{\sum w_i} = \frac{\sum m_{i}^+ \cdot w_i}{\sum m_{i}^- \cdot w_i}$ | |
| ###gewichtetes Odds-Ratio ($OR_s$) | |
| * $OR_i$: $\frac{(K^+ \mid F^+)_i(K^- \mid F^-)_i}{(K^- \mid F^+)_i(K^+ \mid F^-)_i}$ | |
| * $w_i$: $\frac{(K^- \mid F^+)_i(K^+ \mid F^-)_i}{n_i}$ | |
| * $OR_s$: $\frac{\sum w_i \cdot OR_i}{\sum w_i} = \frac{\sum \frac{(K^+ \mid F^+)_i(K^- \mid F^-)_i}{n_i}}{\sum \frac{(K^- \mid F^+)_i(K^+ \mid F^-)_i}{n_i}}$ | |
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