exponiertnicht exponiert

Bis vivit qui bene vivit

Epidemiologie

Was ist Epidemiologie?

Epidemiologie beinhaltet die Untersuchung der Verteilung von Erkrankungen in Populationen

sowie der Faktoren, die diese Verteilung bestimmen bzw. beeinflussen.

http://www.usuhs.mil/2005/Epid_Notes_1.htm

Wörtlich aus dem Griechischen übersetzt bedeutet Epidemiologie

"Lehre über das Volk".

http://www.aea.asn.au/home_whatisepidemiology.htm

Ziele der Epidemiologie

- Untersuchung der Verbreitung einer Erkrankung in einer Population

- Untersuchung des allgemeinen Verlaufs und der Prognose einer Erkrankung

- Charakterisierung der Ätiologie einer Erkrankung - Identifikation von Risiko- oder Schutzfaktoren - Bewertung präventiver und therapeutischer

Maßnahmen

- Grundlagen für die Entwicklung gesundheitspolitischer

insbesondere regulatorischer Entscheidungen

Historische Beispiele

- Überlebende einer Pockeninfektion sind immunisiert.

- Variolation, die Gabe von Material von Infizierten, war gängige (und gefährliche) Praxis.

- Kuhpocken (eine milde Form der Pocken) trat bei Milchmädchen auf, die anschließend niemals

Pocken bekamen.

- Eiter von Kuhpockenpatienten wurde für die erste erfolgreiche Pockenschutzimpfungen benutzt.

Edward Jenner (1749-1823)

- miasmatische Theorie der Cholera: Krankheitswolke in Bodennähe; niedrigere Lagen daher gefährdeter als höhere

- Bestandsaufnahme, woher jeder einzelne Haushalt sein Trinkwasser erhielt

- Beweis der ansteckenden Natur und des Übertragungsweges

John Snow (1813-1858)

Morbiditätsmaße

Prävalenz (π)

Punktprävalenz

Anteil der betroffenen Individuen an einer Population zu einem spezifischen Zeitpunkt

mathematisch:

Wahrscheinlichkeit π_t, dass ein zufällig zum Zeitpunkt ausgewähltes Individuum betroffen ist

Periodenprävalenz

Anteil der betroffenen Individuen an einer Population während eines spezifischen Zeitraums

mathematisch:

Wahrscheinlichkeit π_d, dass ein zufällig ausgewähltes Individuum während des Zeitraums

betroffen ist

Periodenprävalenz Punktprävalenz

Zeit 30 Jahre

Perioden- und Punktprävalenz

57 . 7 0

ˆ π

_d

= 4 = 0 . 43

7

ˆ

_t

= 3 =

π

Konfidenzintervall

Die Anzahl X der betroffenen Individuen in einer Stichprobe der Größe n folgt einer Bin(n,π)-Verteilung.

n ˆ) 1 ˆ ( ˆ t

:

KI π ± _{1−α/2,n−1} ⋅ π⋅ − π

liefert ein Konfidenzintervall für die Schätzung von π.

57 . 35 0

ˆ

_d

= 20 = π

17 . 0 57

. 35 0

43 . 0 57 . 04 0

. 2 57 .

0 ± ⋅ ⋅ = ±

95%KI:

Beispiel: 20 betroffene unter 35 Probanden

Inzidenzanteil (γ), "Risiko"

A: Anzahl neu auftretender Fälle in einer

Risikopopulation im Lauf eines spezifizierten Zeitraums N: Anzahl Individuen unter Risiko während des Zeitraums

mathematisch:

Wahrscheinlichkeit (oder Risiko), dass ein nicht betroffenes, zufällig ausgewähltes Individuum

während des spezifizierten Zeitraums erkrankt

N

= A γ

Morbiditätsmaße

Zeit T: 30 Jahre

Inzidenzanteil

333 .

9 0 ˆγ = 3 =

N: Anzahl Individuen unter Risiko im Risikozeitraum A: Anzahl neuer Fälle im Risikozeitraum

T_i: Zeiteinheiten unter Risiko des i-ten Individuums

mathematisch:

zeitliche Rate, mit der nicht betroffene, zufällig ausgewählte Individuen erkranken

∑

₌

=

γ

_N

1 i

T

i

A

Inzidenzrate (γ), "Risiko"

Morbiditätsmaße

Zeit T: 30 Jahre

3 21

9 30

224

17 30

0 27

Inzidenzrate

Neuerkrankungen pro Personenjahr 018

. 163 0

ˆ = 3 = γ

Prävalenz und Inzidenz

D: Krankheitsdauer

erwarteter Zufluss zum Prävalenzpool

erwarteter Abfluss aus Prävalenzpool t

) 1

( − π ⋅ ∆

⋅

γ t

) D (

1E ⋅ π ⋅ ∆ 1-π

π

) D ( 1E

Prävalenzpool

γγγγ

Durch die Verlängerung der Krankheitsdauer kann eine verbesserte medizinische Versorgung zu einer

stärkeren Krankheitsbelastung der Gesellschaft in Form einer höheren Prävalenz führen.

In einer stabilen, abgeschlossenen Population

(d.h. ohne Migration in oder aus der Population) gilt

) D ( 1 = γ ⋅ E

π

− π

) t D ( 1E t

) 1

( − π ⋅ ∆ = ⋅ π ⋅ ∆

⋅ γ

Prävalenz und Inzidenz

Fleckfieber

Pediculus humanus Rickettsia prowazekii

In der deutschen Bevölkerung hat Fleckfieber eine Inzidenzrate von ca. 2×10^-6 pro Jahr. Die durchschnittliche Krankheitsdauer beträgt

ungefähr einen Monat.

7

6

1 . 67 10

12 10 1

2 )

D ( 1 E

−

−

⋅ = ×

×

=

⋅ γ π =

− π

In der deutschen Bevölkerung sind zu einem beliebigen Zeitpunkt ungefähr 81.5×10⁶⋅1.67×10^-7=14 Fälle von Fleckfieber zu erwarten.

- zweideutige oder falsche Diagnosen, Latenz - Identifikation stark selektierter Fälle unter

Krankenhauseinweisungen

- schlechte Dokumentation der Fälle

- variable diagnostische Standards (zeitlich, regional)

- mehrdeutige Definition der Populationsbasis (medizinisch, ethnisch, sozial)

- zeitliche Veränderung der Erkrankungsmuster (räumlich, phänotypisch)

Probleme

Prävalenz und Inzidenz

Effektmaße

Eine Population sei in zwei Schichten gegliedert (z.B. "exponiert", "nicht exponiert") mit zugehörigen

Inzidenzraten oder -anteilen ("Risiken") γ_e und γ_n während des Beobachtungszeitraums.

relatives Risiko (ρ)

heißt das "relative Risiko" bei Exposition.

ρ>1: "Risikofaktor", ρ<1: "Schutzfaktor"

n e

γ

= γ

ρ

Zeit

exponiertnicht exponiert

30 Jahre

Relatives Risiko (ρ)

50 . 2 2

. 0

5 . 0 10

/ 2

10 /

ˆ = 5 = =

ρ

experimentell (interventional)

Epidemiologische Studientypen

klinische Studien

- Bewertung therapeutischer Maßnahmen (z.B. Medikamente)

Feldstudien

- an einzelnen erkrankten Individuen in klinischer Umgebung

- Bewertung präventiver Maßnahmen (z.B. Impfungen) - an einzelnen nicht erkrankten Individuen "im Feld"

Gruppen-Interventionen

- Bewertung präventiver Maßnahmen (z.B. Wasserbehandlung) - an Gruppen nicht erkrankter Individuen

Zuweisung der Exposition durch den Untersucher

Zeit

exponiertnicht exponiert

Eine typische interventionale Studie

Kohortenstudien

Fall-Kontroll-Studien

- prospektiv an nicht betroffenen Individuen mit bekanntem Expositionsstatus; Neuerkrankungen werden dokumentiert

Querschnitts-(Prävalenz)-Studien

- retrospektiv an Individuen mit bekanntem

Erkrankungsstatus; Expositionsstatus wird dokumentiert

- retrospektiv an der ganzen Population oder an einer repräsentativen Stichprobe; Erkrankungs- und

Expositionsstatus werden dokumentiert

nicht experimentell (observational)

Epidemiologische Studientypen

Zuweisung der Exposition durch die Natur

Zeit

Eine typische observationale Studie

Identifikation häufiger Faktoren und Merkmale, die zur Entstehung koronarer Herzkrankheiten (KHK) beitragen, durch die langfristige Beobachtung einer großen Gruppe ursprünglich symptomfreier Teilnehmer ohne Anzeichen eines Herzinfarkts oder Schlaganfalls

Für die Studie wurden im Jahre 1948 5209 Männer und Frauen im Alter zwischen 30 und 62 Jahren in Framingham, Massachusetts, rekrutiert (das entsprach 2/3 der erwachsenen Bevölkerung). Eine weitere Stichprobe von 5135 Männern und Frauen wurde 1971

gezogen, welche die Nachkommen der ursprünglichen Kohorte und deren Ehegatten umfasste.

Ziel

Design

Die Framingham-Studie

Die eingehende Beobachtung der Population der Framingham-Studie führte zur Identifikation der hauptsächlichen KHK Risikofaktoren

- hoher Blutdruck

- hoher Cholesterinspiegel - Rauchen

- Fettleibigkeit - Diabetes

- mangelnde körperliche Bewegung

und lieferte wertvolle Informationen über verwandte Faktoren wie Alter, Geschlecht und psychosoziale Lebensumstände.

Die Framingham-Studie generierte mehr als 3500 Artikel in führenden medizinischen Zeitschriften.

Ergebnisse

Die Framingham-Studie

Risiko und Chance (Odds)

"Das Risiko für eine Virusgrippe beträgt in diesem Winter 0.20."

ein Betroffener auf fünf Risikopersonen

"Die Chance (Odds) für eine Virusgrippe beträgt (betragen) in diesem Winter 1:4."

ein Betroffener auf vier nicht Betroffene

Risiko 1

Risiko

Odds = −

Pferdewetten

"Alte Mähre"

Quote

Chance (Odds)

1:5 1:10 1:50 1:200

5 - 1 10 - 1 50 - 1 200 - 1

fair schlecht schlecht schlecht gut fair schlecht schlecht

gut gut fair schlecht

gut gut gut fair

Effektmaße

Wenn die Risiken γ_e und γ_n "hinreichend klein" für die gewählte Zeiteinheit sind, d.h. höchstens ein paar

Prozent betragen, dann gilt Odds-Ratio (Chancenverhältnis, OR)

) 1

/(

) 1

OR /(

n n

e e

γ

− γ

γ

−

= γ

ρ γ =

≈ γ γ

− γ

γ

−

= γ

n e n

n

e e

) 1

/(

) 1

OR /(

Zeit

exponiertnicht exponiert

10 Jahre

Odds-Ratio (OR)

Zeiteinheit: 10 Jahre

00 . 10 2

/ 1

10 /

ˆ = 2 = ρ

25 . 9 2

/ 1

8 /

OR = 2 =

Odds-Ratio (OR)

00 . 8 4

/ 2

5 /

OR = 5 = 2.50

10 / 2

10 /

ˆ = 5 = ρ

Zeit

exponiertnicht exponiert

30 Jahre

Zeiteinheit: 30 Jahre

Welches Effektmaß ?

exponiert

betroffen

nicht betroffen

a b

nicht exponiert c d

gesamt a+c b+d

gesamt

a+b c+d

n Kohortenstudien (relatives Risiko)

ρ γ =

= γ +

+ ˆ

ˆ ˆ )

d c

/(

c

) b a

/(

a

n e

ˆ

e

b a

a = γ

+ ˆ

ⁿ

d c

c = γ

und

+

Fall-Kontroll-Studien (Odds-Ratio)

exponiert

betroffen

nicht betroffen

a b

nicht exponiert c d

gesamt a+c b+d

gesamt

a+b c+d

n

n e

A A c

a ≈

n n

e e

A N

A N

d b

−

≈ −

und

Welches Effektmaß ?

) OR 1 ˆ

ˆ /(

ˆ ) 1 ˆ /(

) ...

A N

/(

) A N

(

A / A d

/ b

c / a

n n

e e

n n

e e

n

e =

γ

− γ

γ

−

= γ

− =

≈ −

Effektmaße

Konfidenzintervalle

) d c

/(

c

) b a

/(

ˆ a

+

= +

ρ b /d

c / OR = a

d c

1 c

1 b

a 1 a

ˆ_{ln( )} 1

− + + +

−

= σ _ρ

d 1 c

1 b

1 a

ˆ_ln(OR) = 1 + + + σ

Konfidenzintervalle für die natürlichen Logarithmen

) ln(

2 /

1

ˆ

z ˆ )

ln( ρ ±

_−α

⋅ σ

_ρ

ln( OR ) ± z

_{1−α /2}

⋅ σ ˆ

_ln(OR)

Kohortenstudie

exponiert

betroffen

nicht betroffen

10 140

nicht exponiert 5 145

gesamt 15 285

gesamt

150 150 300

00 . 150 2

/ 5

150 /

10 )

d c

/(

c

) b a

/(

ˆ a = =

+

= +

ρ 2.07

145 /

140

5 / 10 d

/ b

c /

OR = a = =

95% KI: 0.69 - 6.21 95% KI: 0.70 - 5.71

100 140

50 145

150 285

240 195 435 Fall-Kontroll-Studie

betroffen

nicht

betroffen gesamt exponiert

nicht exponiert gesamt

95% KI: 1.37 - 3.19 07 . 145 2

/ 140

50 / 100 d

/ b

c /

OR = a = = ^1.63

195 /

50

240 /

100 )

d c

/(

c

) b a

/(

ˆ a = =

+

= + ρ

Die Odds-Ratio liefert eine gute Approximation des

relativen Risikos einer Krankheit, wenn deren

Inzidenzrate (für die gewählte Zeiteinheit) klein

genug ist.

Fall-Kontroll-Studien erlauben normalerweise keine Schätzung relativer Risiken.

Welches Effektmaß ?

Attributables Risiko

F: Welche Neuerkrankungen sind auf die Exposition zurückzuführen?

A: Diese Frage kann mit epidemiologischen Daten allein nicht beantwortet werden.

Beispielsweise erkranken viele Raucher auch wegen anderer Ursachen als dem

Rauchen an Lungenkrebs (z.B. Asbest, Strahlung, Zufall).

ätiologischer Anteil

F: Welcher Anteil des Risikos ist auf die Exposition zurückzuführen?

Ratenanteil

misst die Risikoerhöhung für ein Individuum.

ρ

−

= ρ γ

γ

−

= γ 1

AR

e n e

Attributables Risiko

γ_e,männlich = 0.50 γ_n,männlich = 0.20

γ_e,weiblich = 0.08 γ_n,weiblich = 0.02 Attributables Risiko (AR)

Trotz des höheren Erkrankungsrisikos exponierter Männer ist das AR unter Frauen höher, da das relative Risiko exponierter Frauen höher ist als das exponierter Männer.

60 . 5 0

. 2

0 . 1 5

.

AR_männlich = 2 − = 0.75

0 . 4

0 . 1 0

.

AR_weiblich = 4 − =

5 . 2 20

. 0 / 50 .

männlich = 0 =

ρ ρ_weiblich = 0.08 /0.02 = 4.0

F: Welcher Anteil der Neuerkrankungen ist auf die Exposition zurückzuführen?

γ: allgemeine Inzidenz, f_e: Expositionshäufigkeit

misst die zusätzliche Morbidität in der Population.

1 )

1 (

f

) 1 (

PAR f

e n e

+

− ρ

⋅

− ρ

= ⋅ γ

γ

−

= γ

Überschussanteil

Populationsattributables Risiko

Populationsattributables Risiko (PAR)

γ_e,männlich = 0.50 γ_n,männlich = 0.20

γ_e,weiblich = 0.08 γ_n,weiblich = 0.02

23 . 0 0

. 1 5 . 1 2 . 0

5 . 1 2 .

PAR_männlich 0 =

+

⋅

= ⋅ 0.23

0 . 1 0 . 3 1 . 0

0 . 3 1 .

PAR_weiblich 0 =

+

⋅

= ⋅

Trotz des höheren AR unter Frauen sind die PAR für beide Geschlechter gleich, da Männer häufiger exponiert

sind als Frauen.

5 . 2 20

. 0 / 50 .

männlich = 0 =

ρ ρ_weiblich = 0.08 /0.02 = 4.0

f_e,männlich = 0.20 f_e,weiblich = 0.10

Zusammenfassung

- Epidemiologie ist die Wissenschaft von der Verteilung von Krankheiten und ihren Ursachen in Populationen.

- Die gebräuchlichsten Morbiditätsmaße der Epidemiologie sind die Prävalenz, d.h. die relative Krankheitshäufigkeit, und die Inzidenz, d.h. die Rate oder relative Häufigkeit von

Neuerkrankungen.

- Epidemiologische Studien sind entweder interventional oder observational. Ihre zeitliche Ausrichtung kann einem

prospektiven oder retrospektiven Design folgen.

- Der Effekt einer Exposition auf ein Erkrankungsrisiko wird durch das relative Risiko oder die Odds-Ratio gemessen.

- Fall-Kontroll-Studien erlauben keine Schätzung von relativen Risiken, sondern nur von Odds-Ratios.

Eine Population ist in k Schichten gegliedert (z.B. Alter, Geschlecht) mit Inzidenzraten γ₁,...,γ_k.

Es seien s₁,...,s_k "Standard-Personenzeiten"

z.B. aus einer Referenzpopulation.

heißt "standardisierte Inzidenzrate".

∑

∑

=

=

⋅ γ

=

γ

_k

1

i i

i k

1

i i

S

s

s

Standardisierung

Anhang

Anhang: Geschlechtsspezifische Inzidenzraten

Population

100 J 2

1

Frauen a Σt_i

0.02 8 200 J

Männer a Σt_i

0.04

ˆγf ˆγ_m

500 J 5

2 0.01 6 100 J 0.06

033 .

0 300

/

ˆγ₁ = 10 =

018 .

0 600

/

ˆγ₂ = 11 =

J^-1 J^-1

Population

100 J 2

1

Frauen a Σt_i

0.02 8 200 J

Männer a Σt_i

0.04

s_Frauen=150 s_Männer=100

ˆγf ˆγ_m

500 J 5

2 0.01 6 100 J 0.06

033 .

0 300

/

ˆγ₁ = 10 = ˆγ₂ = 11 /600 = 0.018

028 .

0 250

/ ) 04 . 0 100 02

. 0 150

ˆγ_1,S = ( ⋅ + ⋅ =

030 .

0 250

/ ) 06 . 0 100 01

. 0 150

ˆγ_2,S = ( ⋅ + ⋅ =

J^-1 J^-1

J^-1 J^-1

Anhang: Geschlechtsspezifische Inzidenzraten

Anteil Männer

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

relatives Risiko

2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

γ_e,männlich = 0.50 γ_n,männlich = 0.20

γ_e,weiblich = 0.08 γ_n,weiblich = 0.02

weiblich

männlich

Anhang: Aggregation relativer Risiken

gesamt

Anteil Männer

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

Odds-Ratio

2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

weiblich männlich

Anhang: Aggregation von Odds-Ratios γ_e,männlich = 0.50

γ_n,männlich = 0.20

γ_e,weiblich = 0.08 γ_n,weiblich = 0.02

gesamt