Querschnittsbereich Nr. 1: Epidemiologie, Med. Biometrie und Med. Informatik

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1 Epidemiologische Maßzahlen Die Vierfeldertafel erlaubt Einblick in die Verteilung von Exposition (E) und Erkrankung (D). Bei der Kohorten-Studie sind die Zahl der exponierten und die Zahl der nichtexponierten Studienteilnehmer am Anfang festgelegt (der Expositionsstatus kann sich allerdings während des Beobachtungszeitraumes ändern). Die Zahl der Erkrankten und deren Verteilung unter den Exponierten und Nicht-Exponierten ergibt sich im Verlaufe der Beobachtung. Bei der Fall-Kontroll-Studie ist die Zahl der Fälle und der Kontrollen zu Beginn der Studie festgelegt. Die Verteilung der Exponierten und Nicht-Exponierten wird retrospektiv ermittelt. Risikodifferenz (Attributables Risiko): Die Risikodifferenz bestimmt die Krankheitsinzidenz, die auf die Exposition zurückzuführen ist. Die Risikodifferenz berechnet sich aus der Inzidenz der Erkrankung in der exponierten Gruppe minus der Inzidenz der Erkrankung in der nicht-exponierten Gruppe: Kein Zusammenhang zwischen Exposition und Erkrankung besteht bei einer Risikodifferenz von 0. Attributables Risiko Prozent: Das Attributable Risiko Prozent gibt den Anteil an vermeidbaren Krankheitsfällen an, wenn alle Personen in der Bevölkerung die Exposition vermeiden würden (bei einer Exposition, die das Krankheitsrisiko erhöht) oder wenn alle Personen in der Bevölkerung die Exposition hätten (bei einer Exposition, die das Krankheitsrisiko vermindert). Stand: 24. März 2010 Seite 1

2 Relatives Risiko: Das Relative Risiko quantifiziert das Risiko der Exponierten zu erkranken im Vergleich zum Risiko der Nicht-Exponierten zu erkranken. Das Relative Risiko berechnet sich aus dem Verhältnis der Inzidenz der Erkrankung bei den exponierten Studienteilnehmern zur Inzidenz der Erkrankung bei den nichtexponierten Studienteilnehmern. Kein Zusammenhang zwischen Exposition und Krankheit besteht bei einem Relativen Risiko von 1. Standardfehler und Konfidenzintervall für das Relative Risiko: Wenn die Exposition das Risiko für die Erkrankung senkt, bewegt sich das Relative Risiko zwischen 0 und 1; wenn die Exposition das Risiko für die Erkrankung erhöht, bewegt sich das Relative Risiko zwischen 1 und (unendlich). Das Relative Risiko (mit Standardfehler und Konfidenzintervall) folgt damit einem logarithmischen Verteilungsmuster (natürlicher Logarithmus = ln). Der Standardfehler für das Relative Risiko berechnet sich als Das 95% Konfidenzintervall für das Relative Risiko berechnet sich als Da in einer Fall-Kontroll-Studie die Zahl der Fälle und der Kontrollen per Design festgelegt ist, kann in dieser Studienart keine Inzidenz berechnet werden und damit auch kein Relatives Risiko. Berechnet werden kann ein Odds (= Chance) - die Wahrscheinlichkeit, exponiert oder nicht exponiert gewesen zu sein. Dieses Odds kann für Fälle und Kontrollen berechnet werden. Das Odds für Fälle berechnet sich als Stand: 24. März 2010 Seite 2

3 Und das Odds Ratio berechnet sich als und ist dem Relativen Risiko in einer Kohorten-Studie vergleichbar. Bei einem Odds Ratio von 1 besteht kein Zusammenhang zwischen Erkrankung und Exposition. Das Odds Ratio und sein Standardfehler und Konfidenzintervall folgen ebenfalls einer logarithmischen Verteilung. Der Standardfehler des Odds Ratio berechnet sich als Das 95% Konfidenzinterval für das Odds Ratio berechnet sich als Interpretation von Relativem Risiko, Odds Ratio und Konfidenzintervall: Stand: 24. März 2010 Seite 3

4 Fehlerquellen bei Epidemiologischen Studien Fehl-Klassifizierung Alle Messungen in Studien sind mit Fehlern behaftet. Die Erfassung der Exposition hat Messfehler, ob es sich um eine Befragung handelt, eine Laborbestimmung oder eine Messung. Die Erfassung der Erkrankung hat Messfehler, ob es sich um eine Diagnose handelt oder um eine Messung. Diese Ungenauigkeiten führen dazu, dass Studienteilnehmer falsch klassifiziert werden, eine exponierte Probandin als nicht exponiert eingestuft wird oder umgekehrt und ein erkrankter Proband als nicht erkrankt kategorisiert wird oder umgekehrt. Die Fehlklassifizierung kann systematisch sein (z. B. alle Laborwerte sind durch eine falsche Kalibrierung zu hoch) und nicht-systematisch (z. B. manchmal überschätzen Studienteilnehmer ihren Milchkonsum und manchmal unterschätzen sie den Milchkonsum). Die Fehlklassifizierung kann differenziell oder nicht-differenziell sein. Eine nicht-differenzielle Fehlklassifizierung der Exposition betrifft Erkrankte und Nicht-Erkrankte in gleichem Maße. Eine differenzielle Fehlklassifizierung der Exposition ist für Erkrankte und Nicht-Erkrankte unterschiedlich. Eine nicht-differenzielle Fehlklassifizierung der Erkrankung betrifft Exponierte und Nicht-Exponierte in gleichem Maße. Eine differenzielle Fehlklassifizierung der Erkrankung ist für Exponierte und Nicht-Exponierte unterschiedlich. Recall Bias ist eine differenzielle Fehlklassifizierung der Exposition in Bezug auf die Krankheit. Beispiel: Für eine Fall-Kontroll-Studie zum Zusammenhang zwischen Abtreibungen und dem Brustkrebs-Risiko wurden Frauen gefragt, ob sie eine Abtreibung hatten. Generell werden viele Abtreibungen aufgrund des damit behafteten Stigmas nicht preisgegeben. Eine Frau, die an Brustkrebs leidet, gibt dies aber wahrscheinlich eher zu als eine gesunde Frau. Damit entsteht eine Unterschätzung der Zahl der Abtreibungen sowohl bei Fällen als auch bei Kontrollen, aber die Unterschätzung ist für gesunde Frauen höher. Detection Bias ist eine differenzielle Fehlklassifizierung der Erkrankung in Bezug auf die Exposition. Beispiel: Viele Frauen in den USA nahmen Mitte des vergangenen Jahrhunderts Diethylstillbestrol (DES) während der Schwangerschaft ein. Es besteht der Verdacht, dass die Exposition zu DES bei Töchtern zu einem missgebildeten Uterus geführt haben könnte. Wenn der Arzt weiß, dass eine Frau im Mutterleib DES ausgesetzt war, untersucht er die Frau möglicherweise genauer auf Uterusmissbildungen als Frauen, die diesem Medikament nicht ausgesetzt waren. Dadurch kann es zu einer Überschätzung von Uterusmissbildungen bei DES-exponierten Frauen kommen. Stand: 24. März 2010 Seite 4

5 Andere Fehlerquellen Neben den verschiedenen Arten der Fehlklassifizierung sind das Confounding und der Selektionsbias die wichtigsten Fehlerquellen in Beobachtungsstudien. Selektionsbias Der Selektionsbias entsteht durch eine fehlerhafte Auswahl von Kontrollen in einer Fall-Kontroll-Studie. Fälle und Kontrollen müssen aus derselben Bevölkerungsgruppe ausgewählt werden. Innerhalb der Bevölkerungsgruppe, auf die Rückschlüsse gezogen werden sollen, befindet sich eine Bevölkerungs-Subgruppe, aus der sowohl die Fälle als auch die Kontrollen ausgewählt werden. Die Auswahl der Kontrollen darf in keiner Weise mit der Verteilung der zu untersuchenden Exposition in Zusammenhang stehen. Damit ist die Verteilung der Exposition bei den Kontrollen repräsentativ für die Verteilung der Exposition bei den Fällen, wenn die Fälle nicht die Indexkrankheit hätten. Die Verteilung der Exposition bei den Kontrollen und die Verteilung der Exposition bei den Fällen können nun verglichen werden. Werden die Kontrollen nicht aus dieser Bevölkerungs-Subgruppe ausgewählt oder steht das Auswahlkriterium der Kontrollen mit der Verteilung der Exposition in Zusammenhang, verzerrt sich das Verteilungsmuster der Exposition der Kontrollen. Damit wurden die Kontrollen falsch ausgewählt und es ergibt sich ein Selektionsbias. Confounding (Störfaktoren) Ein Störfaktor oder Confounder ist eine dritte Variable (neben Exposition und Erkrankung), die bei den Exponierten und Nicht-Exponierten unterschiedlich verteilt ist UND ein Prädiktor für die Erkrankung ist. Ein Confounder verzerrt den Zusammenhang zwischen Exposition und Erkrankung. Ist eine dritte Variable nur mit der Exposition korreliert oder mit der Erkrankung, handelt es sich nicht um einen Confounder und der Zusammenhang zwischen Exposition und Erkrankung wird nicht beeinflusst. Stand: 24. März 2010 Seite 5

6 Da der Störfaktor die Stärke des Zusammenhangs zwischen Exposition und Erkrankung beeinflusst, muss dessen Einfluss ausgeschaltet werden. Dies erfolgt durch Stratifizierung: Der Zusammenhang zwischen Exposition und Erkrankung wird getrennt berechnet für verschiedene Strata (Werte/Bereiche/Ebenen) der dritten Variable. Weicht der Wert der stratifizierten Maßzahlen vom Wert der Gesamtmaßzahl (der nicht stratifizierten Analyse) ab, so ist die dritte Variable ein Confounder. Das korrigierte Ergebnis ist dann die stratifizierte Maßzahl: Sie beschreibt den Zusammenhang zwischen Exposition und Erkrankung - adjustiert für den Confounder. Beispiel: Der Zusammenhang zwischen der Einnahme oraler Kontrazeptiva und des Risikos, einen Myokardinfarkt zu erleiden, soll quantifiziert werden. Da das Alter sowohl mit der Einnahme oraler Kontrazeptiva korreliert ist (jüngere Frauen nehmen häufiger orale Kontrazeptiva ein als ältere Frauen), als auch mit dem Risiko eines Herzinfarktes (ältere Frauen haben ein höheres Risiko, einen Herzinfarkt zu erleiden), besteht der Verdacht, dass das Alter ein Störfaktor ist. Das Odds Ratio für den Gesamtzusammenhang zwischen oraler Kontrazeptiva-Einnahme und des Risikos eines Myokardinfarkts ist 2,2. Nach Stratifizierung in zwei Gruppen von Frauen, die jünger oder älter als 40 Jahre sind, erhalten wir zwei Stratum-spezifische Odds Ratios von 2,8. Das Odds Ratio von Frauen, die orale Kontrazeptiva einnehmen, einen Myokardinfakt zu erleiden, im Vergleich zu Frauen, die keine oralen Kontrazeptiva einnehmen, adjustiert für das Alter ist damit 2,8. Stand: 24. März 2010 Seite 6

7 Da es in der Regel nicht nur einen Störfaktor für eine Beziehung zwischen Exposition und Erkrankung gibt, sondern mehrere, wird für alle Confounder gleichzeitig adjustiert. Dies erfolgt mit Hilfe eines Regressionsmodels ( logistische Regression, lineare Regression, Cox Proportional Hazards Model). Stand: 24. März 2010 Seite 7

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