Epidemiologische Beschreibung der Gesdunheitslage einer Bevölkerungsgruppe Häufig aus Gesundheitsstatistiken Misst keine Zusammenhänge zwischen Exposition und Wirkung Kostengüstig aber sehr roh = unpräzise Ausgangspunkt für weitere Untersuchungen

Untersuchen Korrelationen Einfach durchführbar anhand vorhandener Daten Interpretation schwierig da weitere, wichtige Daten oft nicht vorhanden (Risikofaktoren) Cave: Confounding und Bias

Untersuchen Inzidenzen oder Prävalenzen Exposition und Wirkung werden zur gleichen Zeit gemssen, Zusammenhänge schwierig, Kausalität? Kostengünstig Gegen Informationen zu möglichen Expositionen (Cave: Confounding und Bias) Bedarfsermittlung für medizinische Leistungen

Retrospekiv Kostengünstig und einfach Zu jedem Fall mehrere geeignete Kontrollen suchen Kausalität manchmal schwierig -> Risiko Confounding Bias: Selektions- und Informations- Bias möglich Keine Inzidenzen möglich, daher kein Relatives Risiko sonder Odds Ratio

Verfolgt Kohorte (prospektiv) -> Inzidenzraten und Ermittlung von Risikofaktoren möglich Gute Aussagen zu Risiko (Multivarianzanalysen) Confounder möglich Bias möglich: Klassifikationsbias Ineffizient bei niedrigen Prävalenzen Grosse Gruppen nötig (repräsentative Stichprobe) Prospektiv -> Kosten und Zeit

Randomisierung; je nach Verfahren qualitativ unterschiedlich Kontrolliert = gleiche Gruppenverteilung Verbindet = einfach-doppelblind Ein- und Ausschlusskriterien bestimmen Konlusionen, u.U. sehr selektiv -> Selektionsbias, Confounding und Zufall Prospektiv: Kosten und Aufwand hoch

Random-effect-model: Annahm, dass kein einheitlicher Effekt gefunden wurde, wird geprüft Fixed-effect-model: Annahme, dass ein Effekt in eine Richtung vorliegt, wird geprüft Sensitivity oder Influence-Analysis: Einflussfaktoren (Confounder) werden überprüft. (Bestimmte Gruppen oder Studien ein- und ausgeschlossen )

Stichprobe zu klein (n=30) Verteilung ist nicht regelmässig zuviele non-reponse Power zu klein Messinstrumente ungenau, Messpersonen nicht geschult

Ursache und Nebeneffekte werden verwechselt Confounders: Alter, Geschlecht, Co-Morbidität, vorherige Behandlung, Umgebungsfaktoren, Schweregrad einer Erkakung, soziale Situation

Selections bias: freiwillige Teilnahme an Studien Klassifikationsbias: Erkrankte errinern sich besser an mögliche Expositionen, weil sie sich damit stärker auseinandergesetzt haben. Messung sind ungenau Language bias: nur englischsprachige Studien werden analysiert Publikationsbias: vorwiegend Studien mit deutlichen Effekten werden publiziert Detection bias: Änderung in der Diagnostik oder des Screeningstests

Gültigkeit, das Mass der Übereinstimmung zwischen Test und was gemessen werden soll Interen: Ergebnisse treffen für die Stichprobe zu Tests Extern: Verallgemeinbarkeit der Ergebnisse test, Personen Reliabilität: Verlässlichkeit bzw. Wiederholbarkeit der Messungen

Prävention durch Staat Fluriorung des Trinkwassers, Verordnungen NW: Impfkomlikationen, falsche Anwendung

Verhütung des Problems Unfallverhütung, Impfungen NW: Komplikationen, falsche Anwendung

Früherkennung und Abschwächung des Problems Hypertone - Screening und Behandlung NW: viele Screening und Behandlungen (Brustkrebs), Nebenwirkungen durch Medis und Therapie

Vermeidung weitere Komplikationen NW: Medikamente, neue Probleme

Generelles Wohlbefinden Balance von Geist, Körper, Gefühl, Umfeld, Haltung Prävention durch Gesundheitsförderung aller Aspekte Bsp.: Förderung von Bewegung, Stressabau

Eigene Vorstellung von Gesundheit Prävention als individualistischer Ansatz Bsp.: Fokusgruppe, Einzelgespräche

Typ 1: Hypothesentest verwirft zu Unrecht die Nullhypothese Typ 2: Hypothesentest behandelt Nullhypothesezu unrecht bei.

Ethikkomittee Einwilligungserklärung / Aufklärung Studienabbruch bei klarem Effekt oder Probleme

Epidemiologie

Studiendesigns und Limitationen

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T. H.

Study

T. H.

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Diese Lernkarten behandeln grundlegende Konzepte der Epidemiologie auf Universitätsniveau. Sie beleuchten verschiedene Studienarten wie Kohortenstudien, Fall-Kontroll-Studien und Querschnittstudien, sowie deren Designs, Vor- und Nachteile. Die Karteikarten erklären auch Fehlerquellen wie Bias und Confounding, und wie man sie vermeidet. Sie richtet sich an Studierende und Fachleute im Gesundheitswesen, die ihr Verständnis von epidemiologischen Methoden vertiefen möchten.

Flashcards

Students

Language

German

Flashcards

Deskriptive Studien

Epidemiologische Beschreibung der Gesdunheitslage einer Bevölkerungsgruppe
Häufig aus Gesundheitsstatistiken
Misst keine Zusammenhänge zwischen Exposition und Wirkung
Kostengüstig aber sehr roh = unpräzise
Ausgangspunkt für weitere Untersuchungen

Ökologische Studien

Untersuchen Korrelationen
Einfach durchführbar anhand vorhandener Daten
Interpretation schwierig da weitere, wichtige Daten oft nicht vorhanden (Risikofaktoren)
Cave: Confounding und Bias

Querschnittstudien

Untersuchen Inzidenzen oder Prävalenzen
Exposition und Wirkung werden zur gleichen Zeit gemssen, Zusammenhänge schwierig, Kausalität?
Kostengünstig
Gegen Informationen zu möglichen Expositionen (Cave: Confounding und Bias)
Bedarfsermittlung für medizinische Leistungen

Fall-Kontrollstudie

Retrospekiv
Kostengünstig und einfach
Zu jedem Fall mehrere geeignete Kontrollen suchen
Kausalität manchmal schwierig -> Risiko Confounding
Bias: Selektions- und Informations- Bias möglich
Keine Inzidenzen möglich, daher kein Relatives Risiko sonder Odds Ratio

Kohortenstudie

Verfolgt Kohorte (prospektiv) -> Inzidenzraten und Ermittlung von Risikofaktoren möglich
Gute Aussagen zu Risiko (Multivarianzanalysen)
Confounder möglich
Bias möglich: Klassifikationsbias
Ineffizient bei niedrigen Prävalenzen
Grosse Gruppen nötig (repräsentative Stichprobe)
Prospektiv -> Kosten und Zeit

RCT

Randomisierung; je nach Verfahren qualitativ unterschiedlich
Kontrolliert = gleiche Gruppenverteilung
Verbindet = einfach-doppelblind
Ein- und Ausschlusskriterien bestimmen Konlusionen, u.U. sehr selektiv -> Selektionsbias, Confounding und Zufall
Prospektiv: Kosten und Aufwand hoch

Systematischer Review

transparente Auswahl sowie Analyse von Studien bei einer klinischen Fragestellung
Gewichtung der Studienergebnisse
Prüfung aus Bias möglich
Limitationen beachten

Meta-Analyse

Random-effect-model: Annahm, dass kein einheitlicher Effekt gefunden wurde, wird geprüft
Fixed-effect-model: Annahme, dass ein Effekt in eine Richtung vorliegt, wird geprüft
Sensitivity oder Influence-Analysis: Einflussfaktoren (Confounder) werden überprüft. (Bestimmte Gruppen oder Studien ein- und ausgeschlossen )

Fehlerquellen in Studien

Zufallsfehler (chance or random error)
Systematischer Fehler (Bias/Verzerrung)
Störgrössen (Confounder/Verwechslungen)

Zufallsfehler

Stichprobe zu klein (n=30)
Verteilung ist nicht regelmässig
zuviele non-reponse
Power zu klein
Messinstrumente ungenau, Messpersonen nicht geschult

Vermeidung von Zufallsfehler

Stichprobe möglichst homogen auswählen
Stichprobe gross genug
Messung exact durchführen

Confounding

Ursache und Nebeneffekte werden verwechselt
Confounders: Alter, Geschlecht, Co-Morbidität, vorherige Behandlung, Umgebungsfaktoren, Schweregrad einer Erkakung, soziale Situation

Verhindern von Confoundings

Vor Studienbeginn: Randomisierung, Restriktion, Matching
Nach Studienbeginn: Schichtung, Statistische Modellierung

Bias

Selections bias: freiwillige Teilnahme an Studien
Klassifikationsbias: Erkrankte errinern sich besser an mögliche Expositionen, weil sie sich damit stärker auseinandergesetzt haben. Messung sind ungenau
Language bias: nur englischsprachige Studien werden analysiert
Publikationsbias: vorwiegend Studien mit deutlichen Effekten werden publiziert
Detection bias: Änderung in der Diagnostik oder des Screeningstests

Validität

Gültigkeit, das Mass der Übereinstimmung zwischen Test und was gemessen werden soll
Interen: Ergebnisse treffen für die Stichprobe zu Tests
Extern: Verallgemeinbarkeit der Ergebnisse test, Personen
Reliabilität: Verlässlichkeit bzw. Wiederholbarkeit der Messungen

Pathogenetische Ansatz

Krankheitsmodell
Krankheitsentstehtung (Ursache)
Risikofaktoren
Biomedizinisches Modell

Primodialprävention

Prävention durch Staat
Fluriorung des Trinkwassers, Verordnungen
NW: Impfkomlikationen, falsche Anwendung

Primärprävention

Verhütung des Problems
Unfallverhütung, Impfungen
NW: Komplikationen, falsche Anwendung

Sekundärprävention

Früherkennung und Abschwächung des Problems
Hypertone - Screening und Behandlung
NW: viele Screening und Behandlungen (Brustkrebs), Nebenwirkungen durch Medis und Therapie

Tertiärprevention

Vermeidung weitere Komplikationen
NW: Medikamente, neue Probleme

Salutogenetischer Ansatz

Gesundheitsmodell
Beschreibt Erhaltung von Gesundheit (Coping, Ressourcen, Selbstmanagemt)
Fokussiert auf Mobilisierung eigener Rssourcen
Healh-belief

Biomeditinisches Modell

Diagnostisch und therapeutisch ausgerichtete Medizin, Prävention durch Verminderungs- und Korrekturstrategie
Bsp.:Statine, Aspirin

Funtkionalistisches Modell

Gesund ist, wer sozial funktioniert (Arbeit, Leistung)
Prävention auf Leistungserhaltung
Bsp.: Arbeitsfähigkeit, psychische Gesundheit

Idealistisches

Generelles Wohlbefinden
Balance von Geist, Körper, Gefühl, Umfeld, Haltung
Prävention durch Gesundheitsförderung aller Aspekte
Bsp.: Förderung von Bewegung, Stressabau

Subjektives Modell

Eigene Vorstellung von Gesundheit
Prävention als individualistischer Ansatz
Bsp.: Fokusgruppe, Einzelgespräche

Fehler 1 und 2 Art

Typ 1: Hypothesentest verwirft zu Unrecht die Nullhypothese
Typ 2: Hypothesentest behandelt Nullhypothesezu unrecht bei.

Ethische Fragen

Ethikkomittee
Einwilligungserklärung / Aufklärung
Studienabbruch bei klarem Effekt oder Probleme

Lernen

Epidemiologie

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