Einführung in die Epidemiologie. Datenquellen, Maßzahlen und analytische Studien
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- Wilhelm Schäfer
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1 Einführung in die Epidemiologie Datenquellen, Maßzahlen und analytische Studien Ulrich Mansmann Institut für Medizinische Biometrie und Informatik Universität Heidelberg Folie 1 von 21
2 Association between Cellular-Telephone Calls and Motor Vehicle Collisions Redelmeier DA, Tibshirani RJ (1997) NEJM, 336, Wird das Kollisionsrisiko erhöht, wenn der Fahrer während der Fahrt mit dem Handy telefoniert? Drei plausible Argumente gegen die Gefährlichkeit der Handybenutzung beim Autofahren: 1. Die Handybenutzung während der Fahrt entspannt den Fahrstil. 2. Der Fahrer ist so vielen anderen Ablenkungen ausgesetzt, daß das Handy als Gefahrenquelle irrelevant ist. 3. Die starke Zunahme von Handys ist nicht mit einem dramatischen Zuwachs in der Unfallrate verbunden. Folie 2 von 21
3 Ökologische Studien Jährliche pro Kopf Kollisionsrate 0,04 0, , ,01 Anteil von Handybenutzern in der Bevölkerung (%) Untersuchungseinheiten sind Gruppen Aussagen über individuelle Phänomene werden gemacht, ohne die entsprechenden Prozesse am Individuum zu untersuchen. Emil Durkheim (1951) ökologischer Bias Folie 3 von 21
4 Quantifizierung von Zuständen Anteil: Rate: Verhältnis: Bruch, bei dem Zähler im Nenner enthalten ist. Anteil von Handybenutzern in der Bevölkerung Veränderung einer Größe im Verhältnis zur Veränderung einer anderen Größe Geschwindigkeit, Anzahl neuer Erkrankungsfälle pro Zeiteinheit Bruch, bei denen der Zähler nicht im Nenner enthalten ist. Anzahl von Verkehrsunfällen pro Einwohner in einem gegebenen Jahr # Raucher / # Nichtraucher [Odds: p/(1-p)] Folie 4 von 21
5 Motivation zur Beantwortung der Studienfrage Verkehrsunfälle sind die Hauptursache von Mortalität, Behinderung, Verletzung Benutzung von Handys läßt sich wissenschaftlich analysieren, weil eine genaue Buchführung über die Aktivität jedes einzelnen Gerätes vorliegt. Eine kleine Veränderung im Risiko kann einen public health Effekt besitzen. Politische Brisanz: Werden durch eventuelle Maßnahmen finanzielle Interessen der Netzbetreiber verletzt (Täglicher Umsatz der Netzbetreiber in Deutschland) Folie 5 von 21
6 Was war vor der Studie über das Risiko der Handybenutzung bekannt? Smith (1978) Umfrage bei 498 Fahrern mit einer frühen Handyversion kombiniert mit ökol. Daten 11% der Handybesitzer hatten innerhalb eines festgelegten Jahresintervalls mindestens einen Autounfall, 12% der Fahrer aus der Allgemeinpopulation hatten mindestens einen Autounfall im festgelegten Jahresintervall. Selektionsbias YUPPIES Verzerrung zugunsten der Handybenutzer, Auswahl trifft Gruppe mit geringer Unfallrate und sicherem Fahrverhalten. Folie 6 von 21
7 Kohortenstudie I (prospektiv, retrospektiv) Fahrer mit Handy Matchen: Alter, soz. Status, Geschlecht, Wagenklasse, Fahrpraxis etc. Fahrer ohne Handy Start Ende Randomisierung jede Art von Selektionsprozeß in den Gruppen wird ausgeschlossen Praktisch möglich in einer Zeit, in der Handyerwerb zu teuer war Ethisch unmöglich, da etwas potentiell Gefährliches analysiert wird Unterschied zu klinischen Studien, bei denen es um Therapieverbesserung geht. Folie 7 von 21
8 Was war vor der Studie über das Risiko der Handybenutzung bekannt? Alm, Nilson (1995) Simulationsexperimente im Fahrsimulator Signifikanter Anstieg der Reaktionszeit beim Benutzen von Freisprechanlagen Handys verschlechtern die Performance, indirekte Maße für die Gefahr künstliche Umstände, hypothetische Risiken, unnatürliche Konversation keine wirkliche Quantifizierung des Verhältnisses zwischen Handy und Unfallgefahr. Folie 8 von 21
9 Kohortenstudie II (Risiko; relatives Risiko) Fahrer mit Handy π T Matchen, multivariate Analyse, Randomisierung Fahrer ohne Handy Start Ende π K Risiko π: W keit eines Ereignisses in einem spezifizierten Zeitabschnitt, unter der Bedingung, daß das Ereignis nicht durch das Auftreten eines anderen Ereignisses unmöglich gemacht wird. Relatives Risiko RR = p T /p K Assoziationsmaß, Effektmaß, das die Stärke einer statistischen Beziehung zwischen Risikofaktor und Ereignis quantifiziert, Grundlage für kausale Schlüsse. Folie 9 von 21
10 Fall-Kontroll Studie Vier Felder für Faule D + D - Exposition Ereignis Selektion π + D + E π + D Fall 0.97 π Kontrolle 0.01 (1-π + ) 0.1 E + E E - π - 1-π - D + D Fall 0.97 π Kontrolle 0.01 (1-π - ) 0.9 Ω D+ Gesucht wird das relative Risiko RR = π + / π - π = π Ω D (1 π = (1 π + ) ) OR RR, falls Risiko für Exponierte und Nichtexponierte klein ist. Ω Ω D+ D = π π + /(1 π /(1 π + ) ) = OR = π π + (1 π (1 π + ) ) Folie 10 von 21
11 Handyproblem: Wer soll als Kontrolle dienen? Jede Person ist die eigene Kontrolle Das reduziert Confounding aufgrund unterschiedlicher Faktoren wie: persönliche Intelligenz, Persönlichkeit, Sehschärfe, Individuen Canete, 1985 Kollisionsrate: 8.2% Kollisionsrate: 6.6% Jahr vor dem Handykauf Jahr nach dem Handykauf CAVE: Fahrverhalten kann sich über die Zeit hinweg verbessern, Handyeffekt verlorengeht. Folie 11 von 21
12 Transiente Effekte und akute Ereignisse Case-crossover Design kurze Exposition mit erhöhtem Risiko für akutes Ereignis Unfalltag Kontrolltag Zeit in Minuten Hazardintervall Kontrollintervall Potentielle Exposition wird in jedem Intervall gemessen Vorübergehender Effekt einer kurzen Exposition auf das Eintreten eines Ereignisses Design wurde in der Herz-Kreislauf-Forschung erstmals angewendet (Maclure, 1991) Folie 12 von 21
13 Die Handy Studie Redelmeier, Tibshirani (1997) Ort und Zeit: Toronto, Kanada 1. Juli August 1995 Verkehrsunfälle mit signifikantem Schaden (ohne Personenschaden) 5890 davon 1064 mit Handy 742 Bereitschaft zur Einsicht in Telefondaten 699 mit detaillierten Daten Kontroll-Intervall Handy+ Handy- Hazard- Handy Intervall Handy OR = 157/24 = 6.5 (RR) 95% KI [4.5; 10.0] adjustierter Schätzer für relatives Risiko: 4.3 Folie 13 von 21
14 Ist damit überzeugende Arbeit geleistet? Wahl des Kontrolltages Ist Tag vor der Kollision die richtige Wahl? Manche fahren nicht am Wochenende, manche fahren nicht jeden Tag zur gleichen Zeit Teilgruppe der Leute, die jeden Tag zu gleichen Zeit Auto fahren. OR = 56/8 = 7.0 (RR) Gruppe ist hochgradig selektiert Vergleich mit vorhergehendem Arbeitstag (Montag mit Freitag etc.) Vergleich mit dem Tag eine Woche vor Kollisionstag OR = 6.2 (RR) Folie 14 von 21
15 Cave: Das Case-Crossover Design hat seine Tücken Auch wenn kein Zusammenhang zwischen Unfall und Handy besteht, werden Handys automatisch gefährlich. W keit, Handy zu benutzen in einem Zeitintervall der Länge, wenn mobil: W keit, Handy zu benutzen in einem Zeitintervall der Länge, wenn nicht mobil: W keit, an zwei Tagen in Folge in einem bestimmten Zeitintervall zur gleichen Zeit Auto zu fahren: 0.5 W keit, am Tag vor dem Unfall im gleichen Zeitintervall Auto gefahren zu sein: 0.5 p q Handygebrauch im Kontrollintervall: Handygebrauch im Hazardintervall: (p+q) 0.5 q OR = q (q + p) 0.5 q = 2 (q + p) (Schätzer für RR) W keit, an zwei Tagen in Folge in einem bestimmten Zeitintervall der Länge zur gleichen Zeit Auto zu fahren wird als 0.65 nach einer Befragung von Autofahrern geschätzt. ADJUSTIERUNG!!!!! Folie 15 von 21
16 Wann fand der Unfall statt? Wurde ein Notruf fälschlicherweise als unfallverursachend interpretiert? Telefondaten von Notrufen Aussagen der Studienteilnehmer Polizeiprotokoll Klassifikation als exakte Unfallszeit, wenn mindestens zwei Übereinstimmungen bestehen, sonst nicht exakte Unfallzeit (Minimum der drei Zeiten) 231 Studienteilnehmer mit exakten Unfallzeiten adjustiertes relatives Risiko: 4.0 Folie 16 von 21
17 Wie läßt sich Zusammenhang zwischen Handyanruf und Verkehrsunfall erklären? Fehlende Erfahrung erklärt den Sachverhalt nicht: 144 besaßen das Handy länger als 5 Jahre, adjustiertes RR: 4.1 Ist es das mechanische Hantieren oder daß die Aufmerksamkeit des Fahrers durch den Anruf zu sehr in Anspruch genommen wird: 148 besaßen ein Freisprechanlage, adjustiertes RR: 5.9 Geben Freisprechanlagen ein falsches Gefühl von Sicherheit? Analyse nur der eintreffenden Anrufe: adjustiertes RR: 3.0 Verschiedene Tageszeiten, verschiedene Jahreszeiten: adjustiertes RR: 4.0 Stellen mit schnellem / langsamem Verkehr: adjustiertes RR: 5.4 / 1.6 Wie schnell fuhr der Fahrer wirklich? Resultat: Telefoniert der Fahrer während der Fahrt mit dem Handy, so wird er abgelenkt. Diese Ablenkung trägt zu einem erhöhten Unfallrisiko bei. Folie 17 von 21
18 Gibt es vergleichbare Risiken? Wieviel tragen Handyanrufe zum Unfallrisiko bei? Simpson (1985) hat ein RR von 4 für einen Unfall nachgewiesen, wenn man Auto fährt und dabei einen gerade noch gesetzlich erlaubten Alkoholspiegel hat Unterschied: Alkohol bleibt im Blut, die Wirkung eines Handyanrufes ist nur kurzfristig W keit während eines Jahres in ein Unfall verwickelt zu werden: 0.02 RR Handy : 4 Für einen Fahrer, der immer telefoniert erhöht sich das Risko: /10 der Zeit am Handy: = = % der Bevölkerung haben Handys: = Anteil, der durch Handyanrufe verursachten Unfälle: ( )/0.02 = (1.5%) Folie 18 von 21
19 Attributables Risiko, ätiologische Fraktion, attributable Fraktion Falls RR > 1 gilt EF = p (RR 1) p (RR 1) + 1 Kombiniert die Größe der Assoziation zwischen Risikofaktor und Erkrankung mit der Prävalenz des Faktors in der Population Beispiel: RR=4, p = = , EF ~ (1.5%) Anteil von Fällen, die dem Risikofaktor zugeschrieben werden können W keit, daß ein zufällig ausgewähltes Individuum das Ereignis aufgrund des Risikofaktors zeitigt. Folie 19 von 21
20 Kurzes Sinnieren über andere Ablenkungen Gespräche, Anzünden von Zigarette, Einnehmen von Getränken,... Diese Ablenkungen finden zu selbstgewählten Zeitpunkten statt - anders als eintreffende Telefonanrufe. Unterhaltungen am Telefon unterscheiden sich von Unterhaltungen mit dem Mitfahrer, weil sich dieser, anders als der Telefonpartner, auch auf die Verkehrssituation einstellen kann. Folie 20 von 21
21 Formale Zusammenfassung Maße für Erkrankungshäufigkeiten: Beschreiben den Gesundheitszustand von Populationen Assoziationsmaße (Effektsmaße): Quantifizieren die Stärke einer statistischen Beziehung zwischen Risikofaktor und Krankheit, sind Grundlage für kausale Schlüsse Einflußmaße: Quantifizieren die Wirkung eines studierten Faktors auf eine Erkrankung in einer gewissen Population. Beantworten die Frage, welcher Anteil von Ereignissen (Erkrankungen) kann dem Faktor zugeschrieben werden. Mehr Information mainz_1.pdf, mainz_2.pdf von oder mail an Folie 21 von 21
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