Epidemiologie & Biostatistik

Es kann eine statistisch signifikante Assoziation zwischen einem Risikofaktor und dem Auftreten einer Krankheit  geben. Dieses sagt, dass es einen numerischen Zusammenhang zwischen dem Vorhandensein eines Risikofaktors und der Kranheitswahrscheinlichkeit gibt. Dieses ist ein Hinweis auf einen möglichen Kausal-Zusammenhang.

Beispiel Unterbringung / Stall (Wo)
Im Rahmen einer Ausbruchsuntersuchung von Kälberpneumonie wird festgestellt, dass 24 von 25 Kälbern, auf die die Kriterien der Falldefinition zutreffen, in Stall B sind. Diese Assoziation (und der damit  zusammenhängende Unterschied im Anteil Tiere mit Pneumonie) ist statistisch hoch signifikant (Fisher test; p<0.0001). Deshalb wird vermutet, dass es einen Zusammenhang gibt zwischen dem Stall, in dem die Kälber sich befinden, und der Pneumonie.

Beispiel zeitlicher Verlauf (Wann)?
Der zeitliche Verlauf des Auftretens einer Krankheit kann wichtige Hinweise auf den Ursprung der Krankheit in einer Herde oder Gruppe von T ieren geben:
• Neues oder bereits länger bestehendes Problem
• Zunehmend oder abnehmend, wo in der epidemische Kurve?
• Bei Interpretation und Vergleich Zeiteinheiten beachten
- Starkes Toxin -> kurze Inkubation -> Stunden
-  Chronische Erkrankung -> lange Inkubation -> Wochen, Monate, Jahre

Die epidemische Kurve zeigt den Verlauf eines Ausbruchs über Zeit.

Die Form der epidemischen Kurve kann wichtige Hinweis auf die Art des Ausbruchs geben:
* Wie lange zwischen einem möglichen Index-Fall (ersten Fall im Betrieb) und den ersten Folgefällen -> Inkubationszeit
* Zeit zwischen möglichem Expositionszeitpunkt und den meisten Fällen -> durchschnittliche Inkubationszeit
* Anzahl Neuerkrankungen pro Einheit Zeit (Inzidenz) noch zunehmend oder schon wieder abnehmend

* Beschaffen und Zusammenfassen der Betriebsdaten, welche relevant sein könnten
* Beschreibung des Problems mittels einfacher deskriptiver Statistik
* Gruppenvergleiche (relative Risiken)
* Schlüsselfaktoren identifizieren, die verantwortlich für den Ausbruch sein können, und dieses intensiv nachverfolgen
* Gezielt biologische Proben nehmen und im Labor untersuchen lassen

Möglicherweise tauchen zusätzliche spezifische Fragen auf, so dass weitere Informationen benötigt werden. Dieser Kreislauf geht weiter, bis die Ursache gefunden und eliminiert und der Ausbruch dadurch kontrolliert wurde.

Eine Hypothese (gr. ὑπόθεσις) ist die vorgeschlagene Erklärung für ein Phänomen.
Im Falle eines Ausbruchs ist es die vorgeschlagene Ursache für den Ausbruch.

Basierend auf der Arbeitshypothese / Verdachtsdiagnose kommt es zur Formulierung von Empfehlungen zur Behandlung und Prävention.

Diagnosis (gr. διάγνωσις = Durchforschung, Unterscheidung oder Entscheidung) ist die Feststellung von Natur und Grund der Krankheit.

Verschiedene Variablen, wie etwa spezifische Krankheitserreger und Umweltfaktoren, die direkt oder indirekt die Häufigkeit oder die Verteilung einer Krankheit beeinflussen. Je nach Krankheit reicht ein Faktor aus, um Krankheit auszulösen, oder es müssen mehrere Faktoren zusammen kommen (kausales Netz)

* Quarantäne, Betriebssperre
* Massenbehandlungen
* Impfung
* Testen und Schlachten
* Keulung von betroffenen oder verdächtigen Tieren oder Beständen

Quarantäne bedeutet Isolierung von betroffenen Tieren (seperate Bucht oder Krankenabteil; üblicherweise angeordnet von der Veterinärbehörde), um die Ausbreitung eines Krankheitserregers einzuschränken. Wenn dieses für ganze Betriebe gilt, wird es Betriebssperre genannt.

Im Rahmen eines Kontrollprogramms einer Krankheit werden die Tiere geschlachtet (wenn noch für den Verzehr geeignet) oder getötet und die Tierkörper vernichtet (bei Zoonosen oder hochansteckende Krankheiten), die als krankheitspositiv oder (bei hochansteckenden Seuchen) als Krankheitsverdächtig klassifiziert werden.

Keulungen (mit Entschädigung der Landwirte für den Verlust der Tiere) können angeordnet werden im Rahmen von Bekämpfunsgmassnahmen gegen hochansteckende Tierseuchen wie aviäre Influenza, Maul- und Klauenseuche oder Klassische Schweinepest. Meist werden alle betroffenen und ansteckungsgefährdeten Tiere eines Betrieb getötet (gekeult) und die Tierkörper entsorgt, um die Ausbreitung des Krankheitserregers einzudämmen.

Nach einem (hoffentlich erfolgreich bekämpften) Seuchenausbruch sollte ein Ausbruchsbericht geschrieben werden, in dem Angaben zu kurz- und längerfristigen Empfehlungen sowie Kosten und Nutzen von Ausbruchsinterventionen enthalten sein.

Weiterhin können darin Fragestellungen aufgeführt sein, welche durch wissenschaftliche Studien beantwortet werden sollten, um zum besseren Verständnis von Krankheits-Ausbreitung, Risikofaktoren und Prävention beizutragen.

Es gibt verschiedene Modelle, mit denen man den Verlauf von Infektionskrankheiten in Populationen über Zeit simulieren kann.

Am bekanntesten sind die sogenannten Kompartement-Modelle, in denen die Population gemäss  Infektionsstadium in verschiedene Klassen eingeteilt wird. Für die Simulation werden die Übertragungs-„Raten“ zwischen den Kompartimenten (Anteil resp. Anzahl Individen, welche pro Zeiteinheit das Kompartement wechseln) festgelegt werden.

Das einfachste Modell ist das sogenannte SIS-Modell, welches nur aus den Klassen Susceptible (Empfänglich) und Infected (Infiziert und Infektiös) besteht, und bei denen Individuen nach einer Infektion wieder empfänglich werden:

SUSCEPTIBLE <-------> INFECTIOUS

Eine Erweiterung ist das SIR-Modell, in dem infizierte Individuen nach einer gewissen Zeit wieder gesund werden, aber – beispielsweise durch eine erworbene Immunität – nicht mehr empfänglich sind.

SUSCEPTIBLE --------> INFECTIOUS ----------> RECOVERED

Ziele entsprechender Modellierungen sind beispielsweise, (a) die erwarteten Krankheitsverläufe bei Eintrag einer neuen Krankheit in eine empfängliche Population zu simulieren (zur Vorbereitung auf Ausbrüche und Bereitstellung von Resourssen) oder (b) den Einfluss von verschiedenen Interventionen auszutesten.

Wer? --> Betroffene Individuen
Wo? -->  Ort(e) des Auftretens der Krankheit (geografische Verteilung)
Wann? --> Zeit(en) des Auftretens (zeitliche Verteilung)
Wie viele? --> „Menge“ des Auftretens (Häufigkeit)
Warum? --> Gründe für das Auftreten (Ursachen = „Risikofaktoren“)

* Untersuchen von Krankheitsausbrüchen (Epidemien): wo kommen sie her? Wie kann man sie bekämpfen? Beispiel: Blauzungenkrankheit in Europa (2006-2008);
* Welche Tiere erkranken an einer bestimmten Krankheit besonders häufig und was ist der Grund dafür? Beispiel: Veranlagung für Hüftgelenkserkrankungen (HD) bei bestimmten Hunderassen;
* Wie gross ist die Chance, eine bestimmte Erkrankung mit Methode (Operation oder konservativ) zu behandeln? Beispiel: Koliken beim Pferd;
* Ist die Massenimpfung gegen bestimmte Seuchen wirksam / gerechtfertig? Beispiel: Impfen gegen Blauzungenkrankheit bei Tieren (2008) oder „Schweinegrippe“ beim Menschen (2009);
* Was ist die Aussagekraft eines Laborresultats? Beispiel: Schwangerschaftstest bei Frauen oder HIV-Untersuchung von gesunden Blutspendern.

Statistik ist eine (mathematische) Disziplin, welche sich insbesondere mit der Analyse, Interpretation und Präsentation von Daten befasst. Sie lässt sich ebenfalls in mehrere Bereiche unterteilen (siehe spätere Karte)

Statistik ist die Lehre von Methoden zum Umgang mit quantitativen Informationen (Daten). Sie ist eine Möglichkeit, eine systematische Verbindung zwischen Erfahrung (Empirie) und Theorie herzustellen, und stellt dafür eine Sammlung von Methoden bereit, um Daten zu analysieren.

Deskriptive Statistik: (auch beschreibende Statistik oder empirische Statistik): Vorliegende Daten werden in geeigneter Weise beschrieben, aufbereitet und viele Daten (= Information) in Tabellen und Abbildungen komprimiert (zusammengefasst).

Induktive Statistik: (auch mathematische Statistik, schließende Statistik oder Inferenzstatistik): In der induktiven Statistik leitet man aus den Daten einer Stichprobe Eigenschaften einer Population (Grundgesamtheit) ab, und vergleicht diese dann zwischen Populationen oder Gruppen.

Explorative Statistik: (hypothesen-generierende Statistik, Datenschürfung (data mining)): Mittels deskriptiver Verfahren und induktiver Testmethoden sucht sie systematisch mögliche Zusammenhänge (oder Unterschiede) zwischen Daten in vorhandenen Datenbeständen. Die so gefundenen Ergebnisse lassen sich als Hypothesen verstehen, welche durch weitergehende gezielte Studien bestätigt werden müssen.

Die Tätigkeit des Individualmediziners/-medizinerin, des/der Epidemiologen/Epidemiologin und des/der Statistikers / Statistikerin sind in ihren Abläufen grundätzlich vergleichbar. Während sich erstere/r um Einzeltiere kümmert, „behandeln“ Epidemiologen und Statistiker Gesundheits- probleme in Populationen und extrahieren dabei Informationen aus (meist) grösseren Datenmengen.

Individualmedizin:

Verantwortlich: Praktizierende(r) Tierarzt, Tierärztin

„Anamnese“: Erfasst Krankheitszustand am Einzeltier durch Beobachtungen am Tier, Befragung Besitzer und Entnahme von Proben für Laboruntersuchungen. Beschreibt Resultate (Krankheit) inkl. der klinischen Symptome (Bericht)

Gezielte Untersuchungen: Probenahme und Laboruntersuchungen zur besseren Identifikation von Fällen auf Einzeltierebene

„Diagnose“: Die (Verdachts-) Diagnose versucht, die verfügbaren Daten (Evidenz) zu einem Patienten mit bekannten Kausal-Zusammenhängen (Erfahrung, wissenschaftliche Erkenntnisse) zu verknüpfen

„Therapie“: kausale und / oder symptomatische Behandlung von erkrankten Individuen

Populationsmedizin:

Verantwortlich: Epidemiologe, Epidemiologin, Statistiker, Statistikerin

„Anamnese“: Deskriptive Epidemiologie / Statistik - Erfasst (epidemiologische Studie) und beschreibt (Statistik) die beobachtete Häufigkeit einer Krankheit über Zeit, Ort und betroffenen Gruppen von Individuen

Gezielte Untersuchungen: Untersuchung von repräsentativen „Stichproben“ zur Identifizierung von „Problemen“ in Populationen

„Diagnose“: Analytische Epidemiologie / Statistik - Untersucht die Ursachen für Krankheiten: Studie der Assoziation von Krankheiten und deren auslösenden Faktoren, Wirt und Umwelt (Studien, statistische Tests)

„Therapie“: Experimentelle Epidemiologie / Statistik - Erforschung von Interventionsmassnahmen auf Populationsebene (bspw. Wirksamkeit von Therapien oder Massnahmen zur Ausrottung von Krankheiten) durch Modellierungen (Simulationen)

Alle Bereiche der Epidemiologie, die auch für klinische Fragestellungen (Diagnose, Behandlung, Prognose) relevant sind., werden unter dem Begriff „klinische Epidemiologie“ zusammengefasst.

Bevölkerungs-Statistiken, in denen demographische Informationen zur Bevölkerung eines Landes im Rahmen von epidemiologischen Studien (Auswahl und Befragung von Individuen) gesammelt und diese Informationen dann statistisch ausgewertet (zusammengefasst; „kondensiert“) werden:

Gesundheit (Health): ist der Zustand eines vollständigen physischen, psychischen und sozialen Wohlbefindens und nicht nur die Abwesenheit von Krankheit oder Einschränkung / Behinderung.

Öffentliche Gesundheit (Public Health): umfasst alle analytischen und organisatorischen Anstrengungen, die sich mit der Erkennung von Gesundheitsproblemen in der Bevölkerung, ihrer Verbesserung oder ihrer Verhinderung beschäftigen. Public Health bezieht sich auf Populationen und organisierte Systeme der Gesundheitsförderung, der Krankheitsverhütung (Prävention), der Krankheitsbekämpfung, der Rehabilitation und der Pflege (Walter u. Paris, 1996).

Veterinärmedizinisch relevante öffentliche Gesundheit (Veterinary Public Health = VPH): ist der Beitrag zum vollständigen physischen, psychischen und sozialen Wohlbefinden (Health) von Menschen durch das Verstehen und Anwenden Tiermedizinischen Wissens (übersetzt von der englischen Definition der (WHO 1999).

Griechisch zoon „Lebewesen“ und nosos „Krankheit“: von Tier zu Mensch und von
Mensch zu Tier natürlicherweise übertragbare Krankheiten.

Im Kontext von VPH befassen wir Veterinärmediziner uns auch regelmässig mit sogenannten Zoonosen. Früher bezeichnete man in diesem Kontext Krankheiten, die vom Mensch auf ein Tier übertragen werden können, als Anthropozoonosen, und solche, die vom Tier auf den Menschen übertragen werden, als Zooanthroponosen; heute wird einheitlich der Begriff Zoonose verwendet. Beispiele sind Tollwut (Rabies), Toxoplasmose und „Vogelgrippe“ (Influenza H5N1).

* Ursachen von Krankheiten erforschen

* Evaluation von Ursachen und Übertragung von Krankheiten mit bekanntem Erreger
(Aetiologie). Beispiele: Salmonellose-Durchfall

* Bekämpfung und Prävention von Krankheiten, deren Ursache vorerst nicht bekannt ist.
Beispiel: Rinderwahnsinn (Bovine spongiforme Encephalopathie, BSE)

* Verbesserung der allgemeinen Gesundheit der Population. Beispiel: Verbesserung der
Haltungssysteme bei Legehennen, Massnahmen gegen Euterentzündungen (Mastitis) bei
Milchkühen

* Grundlagen für die Therapie erarbeiten

* Prüfen der Wirksamkeit von Therapiemethoden, Diagnostik und Prognosen. Beispiel:
Klinische Studien von Impfstoffen

* Grundlagen für die Kontrolle und Prävention erarbeiten

* Planen und Überprüfen von Bekämpfungsprogrammen, Kosten-Nutzen Analysen. Beispiel:
BSE, Aviäre Influenza (Vogelgrippe), Blauzungenkrankheit

* Verbesserung der menschlichen Gesundheit durch Verringerung von Zoonose-Erregern in
Lebensmitteln tierischer Herkunft. Beispiele: Salmonellen, Campylobacter

Daten sammeln, verarbeiten und auswerten, und die Resultate kommunizieren.

Werkzeuge:

* Epidemiologische Studien, oft mit Fragebögen (Sammlung von Informationen)
* Datenbanken (Speicherung, Archivierung der Informationen)
* Statistische Methoden (Auswertung, Interpretation)

Eine wissenschaftliche Hypothese ist eine ausformulierte Vermutung / Frage, welche
mittels Erhebung, Auswertung und Interpretation von Daten beantwortet werden soll.

Im klinischen oder wissenschaftlichen Kontext formulieren wir zu den Werkzeugenm regelmässig Fragen oder Thesen (Hypothesen), welche wir dann mittels weitergehender Untersuchungen oder Studien zu beantworten versuchen. Auch bei John Snow stand am Anfang seiner Cholera-Episode sicher die Frage „Wieso sind die Cholera-Fälle so ungleichmässig verteilt?“.

Eine Studie beschreibt das Vorgehen, um eine explizit formulierte Fragestellung
(Hypothese) wissenschaftlich fundiert zu beantworten.

Bei einer epidemiologischen Fragestellung (Wie häufig kommt eine Krankheit in einer Population
vor? Welche Faktoren sind für das Auftreten einer Krankheit ursächlich verantwortlich?) formulieren
wir entsprechende Hypothesen und planen dann Studien, um diese Hypothesen wissenschaftlich
fundiert zu prüfen (zu beantworten).