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Public Health Epidemiologie

EBM

Univ. Linz Gesundheitsmanagement Lehrgang 2006

Dr. med. Franz Piribauer, MPH (Harvard93)Arzt, Unternehmensberater, Task Manager

www.pico.at

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Vorlesung – AufbauEpidemiologie – Grundbegriffe

EBM – Was ist es?

• Was ist Epidemiologie ?– WHO - Definition und ihre Elemente

• Verbreitung und Ausbreitung– Akute u. chron. Krankheit am Modell Wald

• Epidemiolgie Beobachten und Schließen aus: – Studien - Design und Schlussfolgerungen

• EBM ist eine Praxis von 4 Schritten• Durchblick Studien - Designs -> EBM• Zusammenfassung

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Definition WHO

• Die Epidemiologie befaßt sich mit der Untersuchung der Verteilung der Krankheiten, physiologischen Variablen u. sozialen (Krankheits) Folgen in Bevölkerungsgruppen sowie mit Faktoren die diese Verteilung beeinflußen.

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Epidemiologie -beschreibende und – schließende

• Beschreibende …..Verteilung von .......– Verbreitung – Ausbreitung -geschwindigkeit

» Im Anschauungsmodell Wald..• Waldbrand• Waldsterben durch sauren Regen

• Schließende …. Faktoren … die beinflussen.– Studiendesigns

» Kohorten» Case Control

–

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Beobachtung Waldbrand: Waldstück 1000 Bäume

• Verbreitung: – Wieviel Bäume brennen im Augenblick? – um 1 Uhr: 1 von 1000 oder 0,1 %

• Geschwindigkeit: – Wieviel Bäume haben in der Stunde von 1-2 Uhr neu

zu brennen begonnen? – 100 von 999 oder 10,01 / 100 Baum-stunden

(Individuen x Beobachtungszeit)

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Basisbegriffe der Epidemiologie

• Verbreitung = Prävalenz – P = Anzahl / Beobachtete [%]– ist eine “Ratio”

• Geschwindigkeit = Inzidenz (-rate)– I(R) = Neue Fälle / Personenzeit [1/Personenjahre], – Personenzeit: Beobachtete x Beobachtungszeit – ist eine “Rate”

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Beobachtung Waldsterben: Waldstück 1000 Bäume

• Exposition: Saurer Regen u.a., Ergebnis, Risiko {Outcome, Risk}: Baumtod

• Verbreitung = Prävalenz (Ratio): – Wieviel von den Bäumen die dem Risiko ausgesetzt

waren sind tot (Tot = 80% nadellose Äste an 1 Baum) ?

– am 20- Juni 1994: 100 von 1000: P = 10 [%]

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Waldsterben Fortsetzung: Waldstück 1000 Bäume

• Geschwindigkeit = Inzidenz (-rate) – Wieviel von den anfangs noch gesunden Bäumen

sind im Zeitraum 20.6.94 - 19.6.95 abgestorben? – in 1 Jahr: 10 von 900: – IR =

» 1,1 / 100 Baumjahre

» 1,1 [ 100 Baumjahre -1] … das ist die gängigste Schreibweise

» 1,1 [ 1/ 100 Baumjahre]» 0,011 [1/ Baumjahre]

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Nennerproblem und Rate:GB93, S.18, Mortalität Leberzirrhose

• 440 Tote in Wien im Jahr 1993– Rate von ?

» 440/alle WienerInnen ein Jahr beobachtet» 440/1.700.000 Personenjahre» 0,0002588235294118 [Personenjahre -1 ]

– 25,88 auf 100.000 [Wiener Personenjahre -1 ]» Rohzahl, unbereinigte Rate {crude rate}

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weitere Basisbegriffe Epidemiologie

• Rohzahl {crude measures}– Ratios und Raten für die gesamte (beobachtete)

Bevölkerung– “nicht standardisiert”

• spezifische Zahlen {specific measures}– auf eine spezifische (Untergruppe) bezogen – ein ganzer Satz {set of specific ...} beschreibt die

Gesamtgruppe

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Rohzahl, spezifische Zahlen am Beispiel Waldsterben

• Rohzahl (Prävalenz, Inzidenzrate)– die Zahlen unseres obigen Wald-Beispiels

» IR = 1,1 / 100 Baumjahre

• spezifische (Prävalenz, Inzidenzrate)– wäre beim Waldsterben:

» IR (Jungbäume) = 0,1 / 100 Baumjahre» IR (Altbäume) = 10 / 100 Baumjahre

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Studiendesign - Beobachtung: Spezielle Maßzahlen

• Mortalität {mortality rate}– Inzidenzrate: Tote / Zeit x Personen in Bevölkerung

• Letalität {case-fatality rate}– Inzidenzrate: Tote / Zeit x Erkrankte Personen

– Letalität als Cumulative Inzidenz» Annahme 1: Akute, vorrübergehende (Infektions) Krankheit» Annahme 2: Alle Erkrankten werden bis zur endgültigen

Genesung beobachtet» Ergebnis: Eine Ratio (1:10.000 … Masernbeispiel von

gestern)

Hennekens CH, Buring JE, Epidemiology in Medicine, 1987

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Studiendesigns (types of studies) Zusammenhang? Exposition -> Fall

Maßzahlen

• Beschreibend: Kein Beweis– Beobachtung {Oberservational, Cross-sectional}

• Beweisend: Kausalzusammenhang belegt (evidence)– Kohortenstudien (Cohort studies)– Fall-Kontroll studien (Case-Control studies)

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Studiendesign: (Nur-) Beobachtung {X-sectional,Obersvational}

• Für Zusammenhänge kein Beweis möglich– Es besteht eine Beziehung zwischen Exposition und

Ergebnis (association between exposure and outcome)

– aber für Zusammenhänge lediglich ein möglicher Hinweis (generating a hypothesis)

• Die Maßzahlen der beschreibenden Epidemiologie sind– Prävalenz– CI: Kumulative Inzidenz:– Inzidenz-Rate

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Studiendesign - Beobachtung: Maßzahlen

• Prävalenz [%]• CI: Kumulative Inzidenz [%]

» Alle neu aufgetretenen Fälle in der gesamten beobachteten Gruppe

• z.B.: alle neuen Grippe-Infektionen die in einem Schuljahr bei den Schulkindern Wiens auftraten

• Anzahl der neuen Fälle / Anzahl der Personen am Beginn des Zeitraums

» {Incidence Proportion}

• Inzidenz-Rate [Personenjahre -1 ]

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Schließende EpidemiologieStudiendesign: Kohorte

• Typisch ist: – Beobachtung von Personen - Zeit– Die Personen gehören zu 2 Gruppen– Eine Gruppe ist Exponiert {exposed}

» Die 2. Gruppe ist "unexposed„

• Vergleich der Anzahl der "Fälle– RR = Risiko Ratio {syn. Relative Risk}

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RR = Risk Ratio

• Risiko in Gruppe 1 / Risiko in Gruppe 2• RR = IRe / IR0

t: Beobachtungs Zeit

Personenzeit für

ein Individuum

IRe

IR0

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RR = 1: kein Risiko

• RR = IRe / IR0

– IRe = 2 Fälle / 100 Personenjahre – IR0 = 1 Fall / 50 Personenjahre

• RR = ?

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Studiendesigns: kausale Zusammenhänge feststellen

• Kohorten– offene: Maßzahlen – geschlossene: eigene Maßzahlen !

• Fall - Kontrollstudie (Case-Control): – Typisch bei Case-Control ist:

• Fälle sind alle bekannt: Gruppe 1• Eine Vergleichsgruppe wird gesucht: Gruppe 0• Die beiden Gruppe sollen sie weit wie möglich ähnlich sein• Die Unterschiede der Exposition dienen dann zur

Erklärung des Exposition-Risiko Zusammenhangs

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Sackett: What is EBM ....

• Evidence-based medicine is the conscientious, explicit and judicious use of current best evidence in making decisions about the care of individual patients. – conscientious, explicit....use.. ..current best....– Evidence = Sachmittelbeweise; Beweisstücke, Nachweise

• The practice of evidence-based medicine means integrating individual clinical expertise with the best available external clinical evidence from systematic research– individual clinical expertise.... .with..... – best available external clinical evidence from systematic research

• Wer ist Sackett ?

Sackett DL, BMJ 1996; 312: 71-2

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MEDLINE

EMBASE

CINAHLHealth Star

Cochrane LibraryBest Evidence

Evidence Based Medicine = Das Wissens - Handwerk in 4 Schritten

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J

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• 1: Fragen – 2: Suchen – 3: Werten – 4: Übertragen >20 Mio Artikel

Frage

Wertung

20. Jahrhundert 21. Jahrhundert© 1999 Dr. Udo Kastner

© Grafik: Kastner Udo, 1999

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Schritt 3: EBM - Inhaltliche (Güte) Strenge der Interventions - Evidenz (RCTs u. a.)

bewerten

I : mindestens 1 systematisches Review von vielen gut “designten” RCTs

II: mindestens 1 ordentlich “designter” RCT von ausreichender Größe

III: gut designte (nicht randomisierte) Studien, pre-post, matched case control, cohort studies

IV: gut designte nicht experimentelle (observational) Studie von mehreren Zentren

V: Meinung von Kapazitäten (respected authorities) basierend auf klinischer Evidenz, deskriptive Studien, Berichte von Experten Kommitees

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Würdigung (appraisal) der Evidenz 1

• Hirarchie der Studien (Studien - Designs)– Rand.kontrol.Studie (RCT) vergleicht “Effectiveness”

von Interventionen» Efficiacy vs. Effectiveness” !

– Kohorten Studien; Case Control Studien» beschränkte Interventions Ergebnisse (Outcomes),

Lebenstil-Risken, Krankheitsursachen; Nebenwirkungen– Surveys (Querschnitts - Erhebungen) – Decision Analysis (aus dem Operational Research)

» decision tree (M. Weinstein, Harvard)» Quntifizierte Patientenperspektive (zb. standard

gamble)– Qualitative Studien

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Zusammenfassung 28.1.06

• Epidemiologie: Beobachten, beschreiben– P [%], IR [Personenjahre -1 ], CI [%]

• Für Beweise von Zusammenhängen (schließen)

» Exposition (exposure; intervention) -> Ergebnis (outcomes)

– Kohorten-Studien– Fall – Kontroll – Studien

• EBM– Ist ein Tun, ist ein Handwerk in 4 Schritten– Hierarcharchie (I-V) der Evidenz ergibt sich aus

Design der Studien