Akademie für Sozialmedizin M-V Epidemiologie Thomas Kohlmann Institut für Community Medicine Universität Greifswald Universität Greifswald
Bevölkerung (gesund) Heilung Neu eintretende Krankheitsfälle INZIDENZ Bestand an Krankheitsfällen PRÄVALENZ Tod
PRÄVALENZ = INZIDENZ * Krankheitsdauer
Faktoren, welche die Prävalenz beeinflussen: Längere Krankheitsdauer Lebensverlängerung Zunahme der Inzidenz Verbesserte Diagnostik Zu-/Abwanderung Kürzere Krankheitsdauer Höhere Letalität Abnahme der Inzidenz Zu-/Abwanderung nach:trampisch & Windeler
Themen Grundbegriffe der Epidemiologie Maßzahlen der Epidemiologie Studientypen Fehlerquellen bei Studien Screening
EPIDEMIOLOGY The study of the distribution and determinants of health-related states or events in specified populations and the application of this study to control of health problems. John M. Last. A Dictionary of Epidemiology, 1988
Deskriptive Epidemiologie erkrankt gesund gesund erkrankt Tod z.b. Anteil Erkrankter z.b. Krankheitsverlauf Genesung Analytische Epidemiologie Genetische Faktoren Umweltfaktoren gesund/krank Krankheitsursachen (Risikofaktoren, protektive Faktoren) Lebensweise Experimentelle Epidemiologie gesund Mediz. Versorgung krank Implementation und Evaluation von Interventionsmaßnahmen z.b. Prävention
Epidemiologische Maßzahl = Zähler Nenner (Punkt-)Prävalenz = Erkankte zu einem Zeitpunkt Gesamtzahl der Personen Inzidenz(rate) = Neuerkrankte Personen unter Risiko
Person nicht erkrankt 12 11 10 9 8 1 2 3 4 Person erkrankt 7 6 5 4 3 2 ZEIT 1
0 1 2 3 4 5 6 7 8 Beobachtungsmonat 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Beobachtungsmonat
Risiko-Quantifizierung Analytische Epidemiologie Genetische Faktoren Umweltfaktoren gesund/krank Krankheitsursachen (Risikofaktoren, protektive Faktoren) Lebensweise
Erkrankung ja nein Risikofaktor ja nein a c b d a+b c+d absolutes Risiko: R + = a / (a+b) absolutes Risiko: R - = c / (c+d) a+c b+d Erkrankung ja nein N Prävalenz des Risikofaktors: P = (a+b) / N Risikofaktor ja nein 40 10 30 120 50 150 R + = a / (a+b) = R - = c / (c+d) = 40 / 50 = 0,80 30 /150 = 0,20 70 130 200 P = (a+b) / N = 50 /200 = 0,25
Erkrankung ja nein Risikofaktor ja nein a c b d a+b c+d absolutes Risiko: R + = a / (a+b) absolutes Risiko: R - = c / (c+d) a+c b+d N Prävalenz des Risikofaktors: P = (a+b) / N Risikodifferenz: RD = R + - R - Relatives Risiko: RR = R + / R - Odds Ratio: OR = (a*d) / (b*c) Attributables Risiko: AR = P * (RR-1) /[1 + P * (RR-1)]
R + = 40 / 50 = 0,80 R - = 30 /150 = 0,20 Erkrankung ja nein Risikofaktor ja nein 40 10 30 120 50 150 70 130 200 Risikodifferenz: RD = R + - R - = 0,80-0,20 = 0,60 Das Risiko der Exponierten ist um 60 %-Punkte höher. Wertebereich =? Indifferenzwert =?
R + = 40 / 50 = 0,80 R - = 30 /150 = 0,20 Erkrankung ja nein Risikofaktor ja nein 40 10 30 120 50 150 70 130 200 Relatives Risiko: RR = R + / R - = 0,80 / 0,20 = 4,00 Das Risiko der Exponierten ist um das 4-fache höher. Wertebereich =? Indifferenzwert =?
1. Klasse 2. Klasse 3. Klasse Passagierzahl 325 263 712 Anzahl der Ertrunkenen 131 150 526 Ertrunkene INZIDENZ in % 40% 57% 74% 2. Klasse versus 1. Klasse = 3. Klasse versus 1. Klasse = 57% / 40% 74% / 40% = 1,4 = 1,9!
Erkrankung ja nein Risikofaktor ja nein 40 a 10 b 50 30 c 120 d 150 70 130 200 (a : b) : (c:d) = a d b c = OR Odds Ratio: OR = (a*d) / (b*c) = (40*120) / (10*30) = 16,00 Die Chancen der Exponierten sind um das 16-fache höher.
Wertebereich = 0 - Indifferenzwert = 1 0 1 OR RR RR OR
Erkrankung ja nein Risikofaktor ja nein a c b d rare disease assumption OR RR wenn a, c klein a b d OR = = c a b c d RR = a a+b c c+d
Attributables Risiko (AR) Erkrankung Risikofaktor ja nein ja nein 40 10 30 120 50 150 70 Gesamtzahl der Fälle R - = 0,20 50 * R - = 10 40 erwartet ohne Risikofaktor beobachtet mit Risikofaktor 30 Überschuß AR = 30 von 70 = 30/70 = 0,43
R + = 40 / 50 = 0,80 R - = 30 /150 = 0,20 P = 50 /200 = 0,25 Attributables Risiko: AR = P * (RR-1) /[1 + P * (RR-1)] = 0,25 * (4-1) /[1 + 0,25 * (4-1) ] = 0,75 / 1,75 = 0,43 43 % aller Fälle sind durch den Risikofaktor bedingt.
Beispiel: Framingham-Studie 16-Jahres-Risiko für koronare Herzerkrankungen, Männer 35-44 Risikofaktor RR P AR Systol. Blutdruck > 180 2,8 0,02 0,03 Erhöhte Blutfette 2,1 0,10 0,10 Rauchen 1,9 0,72 0,39 modif. nach: Kahn & Sempos 1989
Studientypen Vergangenheit Gegenwart Zukunft Querschnittsstudie Population Stichprobe ggf. Fragen nach der Vergangenheit
Br J Rheumatol 1997 Jan;36(1):74-6 Related Articles, Books, LinkOut Prevalence of hip problems in the population aged 55 years and over: access to specialist care and future demand for hip arthroplasty. Fear J, Hillman M, Chamberlain MA, Tennant A. Leeds Health Authority. To determine the prevalence of hip problems in the population aged 55+, a postal questionnaire was sent to a multistage stratified random sample of residents of a health district with an over-55 population of 210,000. An initial four page postal questionnaire produced an 86% response rate from 18,827 eligible cases. A subsequent detailed questionnaire (with a response rate of 78%) then determined the prevalence of severe pain and severe disability amongst those with hip problems. The prevalence of those with existing hip replacements is estimated at 32.1/1000 (95% CI 29.5-34.9). An estimated 13.5/1000 (95% CI 12.4-14.7/1000) displayed levels of pain and disability consistent with a current need to consider arthroplasty. In addition, it appears that the over 75s are less likely to have access to appropriate surgery. Unless health authorities and, increasingly, general practitioners consider purchasing more hip replacements, the prevalence pool of those who could benefit will inexorably rise.
Studientypen Vergangenheit Gegenwart Zukunft Kohortenstudie Population exponiert nicht exponiert Krankheitsereignis?
Studientypen Vergangenheit Gegenwart Zukunft Experimentelle Studie Population Erfolg? Intervention Stichprobe R keine Intervention Erfolg?
Studientypen Vergangenheit Gegenwart Zukunft Fall-Kontroll-Studie Exposition? Exposition? Fragen nach der Vergangenheit Population Fälle Kontrollen
Studientypen Ökologische Studie Straßenverkehrsunfälle Deutschland Italien Frankreich Dänemark Schweiz Alkoholkonsum pro Kopf
Studientypen Ökologische Studie Straßenverkehrsunfälle Italien Frankreich CAVE: Deutschland Ökologischer Fehlschluß! Dänemark Schweiz Alkoholkonsum pro Kopf
Kohorten- vs. Fall-Kontroll-Studie Kohortenstudie Weites Krankheitsspektrum Zeitnahe Erhebung Änderungen im Zeitverlauf Teuer (Zeit, Geld) Probandenverlust Interventionseffekte Fall-Kontroll-Studie Effizient (Zeit, Geld) Seltene Erkrankungen Latenzzeit abgelaufen Festes Zielereignis Retrosp. Erhebung Kontrollgruppe
zufällige - sampling error - Meßfehler (Reliabilität) systematische (Bias/Verzerrung) - Selektions-Bias - Informations-Bias - Confounding
Selektions-Bias ubiquitär Kontrollierbarkeit? (Sensitivitätsanalysen) Fall-Kontroll-Studien
Informations-Bias nicht-differentiell ( zufällige Meßfehler, Fehlklassifikation) differentiell - Untersucher Rosenthal-Effekt Lernkurve - Proband Hawthorne-Effekt Soziale Erwünschtheit recall bias
Confounding 3er - Regel! CONFOUNDER 1 2 RISIKOFAKTOR ERKRANKUNG 3 RISIKOFAKTOR CONFOUNDER ERKRANKUNG
Confounding Ein Confounder kann... einen tatsächlich nicht vorhandenen Zusammenhang vortäuschen, einen tatsächlich vorhandenen Zusammenhang verschleiern, die Richtung eines tatsächlich vorhandenen Zusammenhangs umkehren.
Confounding Confounder-Kontrolle Konstanthalten Testfaktor-Stratifizierung statistisch, z.b. logistische Regression, M-H
Diagnostischer Test positiv 3 von 4 (75%) korrekt negativ 4 von 5 (80%) korrekt
Diagnose / diagn. Test Brustkrebs Mammographie 90% 73% Prostata-Ca. PSA 46% 91% Diabetes Dipstick 57% 100% H. Pylori Urea Atemtest 98% 100% HIV ELISA 99,9% 99,9%
PV + / PV - = positiver / negativer prädiktiver Wert D ja nein D ja nein T pos. neg. 3 1 1 4 4 5 T pos. neg. 3 10 1 40 13 41 4 5 4 50 Se=3/4=75% Sp=4/5=80% PV + =3/4=75% PV - =4/5=80% Se=3/4=75% Sp=40/50=80% PV + =3/13=23% PV - =40/41=98%
Szenario: HIV Pflichttest bei Eheschließungen?
HIV-Prävalenz (Nicht-Risiko-Gruppe) 0,1% Anzahl Eheschließungen / Jahr 400.000 entspr. 800.000 Personen 800.000 800 HIV-Infizierte 799.200 nicht HIV-Infiz. 1 testnegativ 799 testpositiv! 799 testpositiv 798.401 testnegativ
Epidemiology for the Uninitiated by Coggon D. (Paperback - Jul 2003) Einführung in die Epidemiologie, R. Beaglehole, R. Bonita, T. Kjellström Epidemiologie, L. Gordis
Epidemiologische Methoden, L. Kreienbrock u. S. Schach Modern Epidemiology (Hardcover) by Kenneth J. Rothman (Editor), Sander Greenland (Editor)