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Wiederholung: Methoden und Maßzahlen der Epidemiologie Deskriptive Epidemiologie (Methoden zur) Darstellung der Verteilung von Krankheiten, Krankheit/Gesundheit.

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Präsentation zum Thema: "Wiederholung: Methoden und Maßzahlen der Epidemiologie Deskriptive Epidemiologie (Methoden zur) Darstellung der Verteilung von Krankheiten, Krankheit/Gesundheit."—  Präsentation transkript:

1 Wiederholung: Methoden und Maßzahlen der Epidemiologie Deskriptive Epidemiologie (Methoden zur) Darstellung der Verteilung von Krankheiten, Krankheit/Gesundheit u.a. Analytische Epidemiologie (Methoden zur) Analyse der Ursachen der (Verteilung) von Krankheiten, Krankheit/Gesundheit u.a.

2 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 2 Wiederholung: Methoden und Maßzahlen der Epidemiologie Mortalität Sterblichkeit; Häufigkeit der Sterbefälle bezogen auf eine Bevölkerung (z.B. pro , pro ) standardisierte Mortalität hinsichtlich Alter, Geschlecht etc. standardisierte, d.h. mathematisch vergleichbar gemachte Mortalität Morbidität Erkrankungsgeschehen, -häufigkeit (s.o.)

3 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 3 Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten Gesamtzahl der Todesfälle in einem definierten Zeitraum Mortalitätsrate = Durchschnittliche Bevölkerung in diesem Zeitraum Konzept der Personenzeit (=Jahre der Nachverfolgungszeit unter Risiko) statt durchschnittliche Bevölkerung wäre methodisch korrekter, ist aber schwieriger zu errechnen. Darum benutzt man in der amtlichen Statistik die durchschnittliche Bevölkerung. Bsp: Todesfälle an Schlaganfall (2000) durchschnittl. Bevölkerung Mortalitätsrate

4 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 4 Die Prävalenz ist ein Maß für die zu einer bestimmten Zeit in einer definierten Population vorhandenen Krankheitsfälle. Prävalenz (Schwartz et al 2000) Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

5 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 5 Einflussfaktoren: Zahl der Neuerkrankungen Krankheitsdauer in Zeit- Falldefinition (diagn. Möglichkeiten ) verlauf Migration (Zu- und Abwanderung)und deren Veränderung (Krankheitsverursachungsgründe u.ä.) Varianten: Punktprävalenz Periodenprävalenz Prävalenz Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

6 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 6 Anzahl der Fälle in def. Population zu best. Zeitpunkt Punktprävalenz = Anzahl der Personen in dieser Population Punktprävalenz Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

7 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 7 Anzahl der Fälle in def. Population zu best. Zeitraum Periodenprävalenz = Anzahl der Personen in dieser Population Periodenprävalenz Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

8 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 8 Die Inzidenz mißt die innerhalb eines bestimmten Zeitraumes neu auftretenden Krankheitsfälle in einer definierten Gruppe von Personen, die zu Beginn des Beobachtungszeitraumes frei von der zu untersuchenden Krankheit waren. Die initial krankheitsfreie Gruppe wird auch Population unter Risiko genannt. Bei der Inzidenz ist die kumulative Inzidenz (Inzidenzrisiko, incidence risk) von der Inzidenzrate (Inzidenzdichte, incidence rate) zu unterscheiden. Inzidenz (Schwartz et al 2000) Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

9 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 9 = Neuerkrankungsrate während eines Zeitraumes mit Bezug zur Bevölkerung unter Risiko Anzahl Neuerkrankter im Zeitraum Personenzeit unter Risiko Die Inzidenzrate repräsentiert die Stärke der Morbidität in der untersuchten Bevölkerung. Konzept der Personenzeit (=Jahre der Nachverfolgungszeit unter Risiko) statt durchschnittliche Bevölkerung wäre methodisch korrekter, ist aber schwieriger zu errechnen. Darum benutzt man in der amtlichen Statistik die durchschnittliche Bevölkerung. Inzidenzrate = Inzidenz Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

10 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 10 Altersstandardisierung Direkte Standardisierung Das Ziel der direkten Standardisierung besteht darin, eine Gewichtung der beiden zu vergleichenden Ergebnisse so herzustellen, dass die unerwünschte Einflussgröße in beiden Resultaten die gleiche Struktur erhält und dadurch ausgeschaltet wird. Frage: Wie hoch wäre die Rate, wenn in der betrachteten Population die Bevölkerungsstruktur der Referenzbevölkerung wäre? Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

11 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 11 Direkte Standardisierung Quelle: Brennecke/Schelp, 1993, S. 22 Bsp.: Frage: Unterscheidet sich die Krebsmortalität in der Bundesrepublik von der in Israel? Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

12 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 12 -ist zu vermuten, da die Lebensgewohnheiten in Israel aufgrund der größeren Heterogenität der Bevölkerung anders sind -Heterogenität lässt sich auf Zuwanderer aus verschiedenen Ländern zurückführen, die einen großen Bevölkerungsanteil stellen -unterschiedliche Lebensgewohnheiten => Unterschiede des Auftretens von Krebserkrankungen -die Zuverlässigkeit, mit der die Krebstodesfälle erfasst werden sind gleich -Einwohnerzahl in D. wesentlich größer als in Israel -Anteil der Kinder und Jugendlichen sowie der Älteren an der Gesamtbevölkerung unterscheidet sich deutlich (Tabelle 2.1) Altersstandardisierung Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

13 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 13 -aus Gründen der Übersichtlichkeit wurde die Bevölkerung in diesem Beispiel lediglich in 3 Altersgruppen unterteilt -aufgrund der geringeren Einwohnerzahl in Israel = Anzahl der Krebstodesfälle auch wesentlich geringer als in D. -Möglichkeit: Beschränkung auf den Vergleich der altersbezogenen Raten, -um festzustellen, dass bis auf die Altersgruppe der Kinder und Jugendlichen die Krebssterblichkeit in Israel offenbar geringer, als in Deutschland ist -häufig ist Vergleich einzelner Altersgruppen miteinander verwirrend u. ergibt kein einheitliches Bild -Betrachtung der Gesamtsituation ist hilfreicher Direkte Standardisierung Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

14 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 14 Altersstandardisierung Indirekte Standardisierung Das Ziel der indirekten Standardisierung ist das gleiche wie bei der direkten Standardisierung: Es soll eine Gewichtung der beiden zu vergleichenden Ergebnisse so hergestellt werden, dass andere Einflussgrößen gleich und dadurch im Ergebnis ausgeschaltet werden. Frage: Welches Ergebnis wäre zu erwarten, wenn für das Gebiet des zu vergleichenden Ergebnisses die Fälle einer auszuwählenden Standardbevölkerung gelten würde? Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

15 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 15 Es wird erwartet, dass das Ergebnis unter Zugrundelegung der Fälle der Standardbevölkerung berechnet werden und mit dem tatsächlichen Ergebnis gewichtet wird. -Methode kann nur angewendet werden, wenn für die zu vergleichende Zahl keine gruppenspezifischen Ergebnisse, z.B. altersklassenspezifische Todesraten vorliegen - benötigt man, wenn gebräuchliches Vergleichsmaß für Todesursachenstatistiken ermittelt werden soll z.B. Standardmortalitätsrate Altersstandardisierung Indirekte Standardisierung Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

16 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 16 Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten Weitere ausgewählte Indikatoren für die Bevölkerungsgesundheit Mittlere Lebenserwartung: Zentraler Indikator für den gesundheitlichen und wirtschaftlichen Entwicklungsstand einer Gesellschaft Mittlere Gesundheitserwartungen: berücksichtigt nur gelebte Jahre in guter Gesundheit Beeinträchtigungsgewichtete Lebenserwartung: gewichtet die gelebten Lebensjahre hinsichtlich gesundheitlicher Einschränkungen

17 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 17 lässt sich aus Kohortenuntersuchungen berechnen, welche die Krankheitsinzidenzen von Exponierten und Nichtexponierten zeigen dazu wird eine Vierfeldertafel mit den absoluten werten der jeweiligen Gruppe erstellt Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten Relatives Risiko (RR) Krankheit Exposition JaNein Jaaba + b Neincdc + d Summea + bb + da + b + c + d = N Neuauftretende Fälle (Inzidenz)

18 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 18 das Risiko der Exponierten ist R (EX) = a / a+b dies ist die kumulative Inzidenz in der Gruppe der Exponierten das Risiko der Nichtexponierten ist R (NEX) = c / c+d werden beide Werte durcheinander geteilt, erhält man eine Messzahl, die anzeigt, um wie viel höher die Erkrankungswahrscheinlichkeit bei Exposition gegenüber der Nichtexposition ist Das Relative Risiko ist: RR = R(EX) / R(NEX) = (a / a+b) / (c /c+d) Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten Relatives Risiko (RR)

19 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 19 Beispiel: Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten Relatives Risiko (RR) Quelle: Brennecke/Schelp, 1993, S. 27

20 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 20 Odds = Chancen ; Odds Ratio = relative Chancen zeigt Zusammenhänge zwischen Exposition und Krankheit bei Fall-Kontrollstudien ist dem RR sehr ähnlich beinhaltet allerdings keine Inzidenzen, sondern Prävalenzunterschiede zwischen Exponierten und Nichtexponierten ODDS-Ratio = gibt den Faktor an, um den die Möglichkeit zu erkranken steigt, wenn man exponiert ist (Chancenverhältnis von exponiert Kranken zu exponiert Gesunden zwischen Gesunden und Kranken) = gilt als Schätz- bzw. Näherungsgröße für das noch unbekannte relative Risiko = ist das Risikomaß für retrospektive Fallkontrollstudien; lässt sich aber auch im Rahmen prospektiver Fallkontrollstudien berechnen ODDS- Ratio Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

21 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 21 Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten ODDS- Ratio Exposition Krankheit JaNein Jaab Neincd Das ODDS-Ratio ist: OR = a*d / c*b

22 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 22 Maß für die Stärke eines Unterschiedes zwischen Gruppen setzt Odds der beiden Gruppen ins Verhältnis Und zwar: Verhältnis von Erkrankten zu Nichterkrankten unter Exposition Verhältnis von Erkrankten zu Nichterkrankten ohne Exposition a/ba*d c/db*c Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten ODDS- Ratio O.R. = ==

23 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 23 Beispiel: FrauenMännerAlle Kein Übergewicht 60%30%45% Übergewicht40%70%55% N ODDS - Ratio Übergewicht in Abhängigkeit vom Geschlecht Quelle: Internet-Lexikon der Methoden der empirischen Sozialforschung Internet: Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

24 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 24 Die Chancen, dass eine Frau kein Übergewicht hat, betragen 60:40 oder 1,5 (Umgekehrt kann man auch sagen, dass die Chancen, Übergewicht aufzuweisen, 40:60 oder 0.66 betragen). Die Chancen von Männern kein Übergewicht aufzuweisen, betragen dagegen nur 30:70 oder Grundsätzlich zeigt sich, dass: – ein Wert der ODDS von genau 1 ein Verhältnis von 50:50 ausdrückt, –Werte > 1 drücken aus, dass die Kategorie im Zähler, –Werte < 1, dass diejenigen im Nenner den größeren Anteil aufweist. ODDS – Ratio nach: Ludwig- Mayerhofer Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

25 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 25 Die Odds Ratio ist nun ein Maß für die Stärke des Unterschieds zwischen zwei Gruppen, hier Frauen und Männern. Die Odds Ratio setzt einfach die Odds der beiden Gruppen zueinander ins Verhältnis –im Beispiel beträgt die Odds Ratio 1,5:0.43 =3.5. –d.h., die Chancen von Frauen, nicht übergewichtig zu sein, sind 3,5 mal so groß wie die von Männern Odds Ration kann daher als Zusammenhangsmaß aufgefasst werden - O.R. = 1 bedeutet, dass es keinen Unterschied in den Odds gibt - O.R. > 1 dann sind die Odds der ersten Gruppe größer -O.R. < 1 dann sind sie kleiner als die der zweiten Gruppe ODDS – Ratio nach: Ludwig- Mayerhofer Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

26 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 26 Odds Ratio spielt auch in anderen sozialwissenschaftlichen Disziplinen eine wichtige Rolle, vor allem im Zusammenhang mit der logischen Regression Odds und Odds Ratios immer lassen sich immer nur in zwei Ausprägungen ausdrücken in größeren als 2x2 Tabellen können dementsprechend mehrere Odds und Odds Ratios berechnet werden ODDS – Ratio nach: Ludwig- Mayerhofer Wiederholung: Maße für Krankheitshäufigkeiten

27 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 27 Informations- und Datenquellen nach: Glaser-Möller/Körte, in:Hamburger Projektgruppe GBE (1998) Völlig unzureichend - ungenutzte Datenfriedhöfe? Verfügbarkeit und Qualität je nach Fragestellung und örtlichen Gegebenheiten unterschiedlich, daher: gezielte Suche nach Daten Überprüfung und ggf. Verbesserung ihrer Nutzbarkeit Auswege, wenn keine brauchbaren Daten für gewünschte Fragestellung vorhanden

28 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 28 Gesundheitsberichterstattung Informations- und Datenquellen Primärdaten Sekundärdaten Amtliche Daten Prozessdaten Leistungsdaten Fallbezogene Daten Befragungsdaten/Surveys Bevölkerungsbezug Vollerhebung Stichprobe: Repräsentativität Raten: Zähler - Nenner

29 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 29 Informations- und Datenquellen eigens für Untersuchungszwecke (selbst) erhobene Daten z.B. Gesundheitssurvey der Deutschen Herz-Kreislauf- Präventionsstudie (DHP), Bundesgesundheitssurvey 1998 Primärdaten

30 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 30 anderweitig erhobene, nicht für (diese) Untersuchungs- fragestellung erhobene Daten sekundäre Nutzung von zu anderen Fragen bzw. Erhebungszwecken erhobenen Daten Großteil der vorhandenen gesundheitsbezogenen Daten sind Sekundärdaten (z.B. Daten der für Verwaltungs- zwecke der Krankenkassen erhobenen Leistungen wie Arbeitsunfähigkeit) Informations- und Datenquellen Sekundärdaten

31 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 31 z.B: Prozessdaten der GKV diese Daten betreffen ausschließlich Mitglieder und Mitversicherte der GKV und… können nicht ohne weiteres für Aussagen über die Gesamtbevölkerung benutzt werden, da privatversicherte Patienten damit ausgeschlossen bleiben Informations- und Datenquellen Prozessdaten

32 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 32 Daten aus Gesundheitssurveys: 1998 erster Gesundheitssurvey in den alten und neuen Ländern durchgeführt (Querschnitt) Vorläufer - Surveys wurden im Rahmen der deutschen Herz- /Kreislauf-Präventionsstudie 1984/86, 1987/88 und 1991/92 durchgeführt (Querschnitte) enthält Daten aus medizinischer Untersuchung und Befragungsdaten repräsentative Stichprobe der deutschen Bevölkerung im Alter von 18 – 79 Jahren (n=7.124) Daten aus Public Use File vom RKI verfügbar Informations- und Datenquellen Befragungsdaten/Surveys

33 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 33 Bundes – Gesundheits- Survey 1998 Fragebogen (RKI)

34 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 34

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36 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 36 Daten gelten primär für die von der Erhebung betroffene Bevölkerung; Verallgemeinerungsfähigkeit ist zu prüfen Absolutzahlen meist schlecht interpretierbar; daher möglichst Relativzahlen herstellen: Bezug auf Bezugspopulation (%-Werte, Raten) -z.B. Krankenhausdiagnosen: Bezugsgruppe sind stationäre behandelte Patienten; da Fallstatistik: z.B. keine Inzidenzen ableitbar - z.B. Prozessdaten GKV: keine Aussagen für Gesamtbevölkerung Informations- und Datenquellen Bevölkerungsbezug

37 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 37 Kriterien der Datenqualität systematische Zuordnung der Werte: Stabilität und Genauigkeit der Messungen, Konstanz der Messbedingungen; wiederholte Messungen mit demselben Instrument führen zu denselben Resultaten –Reliabilitätskoeffizient: Fehlervarianz der Messungen/ Gesamtvarianz –Überprüfungsmöglichkeit durch verschiedene Verfahren Reliabilität oder Zuverlässigkeit

38 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 38 Gilt für objektive wie für subjektive Daten z.B. Eindeutigkeit der Frage: eine Person antwortet in allen Fällen gleich –Glaser-Möller/Korte: Diskussion anhand Aussagekraft bzw. Zuverlässigkeit objektiver u. subjektiver Daten –Bardehle: Wegen Aufwands gegenwärtig auf dieses Kriterium bei Evaluation von Gesundheitsindikatoren verzichtet (!) Kriterien der Datenqualität Reliabilität oder Zuverlässigkeit

39 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 39 Gl.-M./K.: Datenquellen in zeitlicher und räumlicher Dimension vergleichbar –z.B. Wechsel von Klassifikationen (z.B. ICD), räumlich unterschiedliche Datenqualität? Bardehle: Definitionen, Methoden der Datensammlung und Messmethoden sind einheitlich oder nach denselben Prinzipien aufgebaut –z.B. räumlich unterschiedliche Routinen der Datenhaltung Kriterien der Datenqualität Vergleichbarkeit

40 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 40 in dem Maße, wie das gemessen wird, was gemessen werden sollte, ist Validität gegeben Beispiel Gl.-M./K.: Todesursachenstatistik bei Jüngeren valider als bei Älteren, bei Krebs valider als bei Herz- Kreislauf; Beispiel Bardehle: Zahl verkaufter Zigaretten Indikator für Zigarettenkonsum in Deutschland? Kriterien der Datenqualität Validität

41 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 41 Vergegenwärtigung der Schritte, die zu einem Messwert geführt haben 1. Definition eines Begriffs durch Zuordnung von Merkmalen 2. Indikatoren für den Begriff (z.B. politisches Interesse: Parteizugehörigkeit, Häufigkeit der Gespräche über Politik u.a., aber nicht: Lesen einer Tageszeitung) 3. Auswahl eines einzelnen Merkmals mit Ausprägungen (Variablen) 4. Zuordnung von numerischen Werten zu den Ausprägungen des Merkmals Verschiedene Verfahren zur Überprüfung der Validität von Skalen, Tests etc. Kriterien der Datenqualität Überprüfung der Validität nach: Friedrichs (1973)

42 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 42 Die zu erhebenden Merkmale werden bei allen in die Datenquelle einbezogenen Personen oder Institutionen ohne Ausfälle erfasst. Beispiel Gl.-M./K.: Unvollständigkeit der Fehlbildungsstatistik; Krebsregister: Anteil von Death Certificate Only Fehlender Impfstatus in schulärztl. Untersuchungen (Hefte!) Informations- und Motivationsproblem bei Erhebenden Kriterien der Datenqualität Vollständigkeit

43 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 43 Werden Aussagen für eine Gesamtbevölkerung benötigt, aber eine Vollerhebung ist nicht möglich, wird eine Stichprobe gezogen. Eine Stichprobe ist nur repräsentativ für die Grundgesamtheit, wenn die Stichprobe nach dem Zufallsprinzip gezogen wurde. Das Auswahlverfahren muss gewährleisten, dass jedes Element der Grundgesamtheit die gleiche Chance hat, in die Stichprobe zu gelangen. verschiedene Verfahren der Überprüfung Kriterien der Datenqualität Repräsentativität

44 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 44 Aggregationsniveau: Daten sind umso aussagekräftiger je höher die räumlich zeitliche Auflösung ist. –z.B. amtliche oder Prozessdaten: Bundes-, Landes-, kommunale Ebene; Diagnosegruppen - Einzeldiagnosen Fragestellungen: Für was sind die Daten verfügbar? Für wen sind die Daten verfügbar (Datenüberlassung, Sonderauswertungen, Auslesen von Daten, Kosten, public use files)? In welcher Form sind die Daten verfügbar (Datenträger, Anonymisierung, Personenbezug/Verknüpfbarkeit)? Kriterien der Datenqualität Verfügbarkeit

45 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 45 im allgemeinen gut In zeitlichem Abstand zu Volkszählungen zunehmende Ungenauigkeiten in der veröffentlichten Bevölkerungszahl –Problem, wenn Angaben aus verschiedenen Quellen z.B: Ausländer: Abweichungen möglich zwischen Fortschreibung der Bevölkerung (Stat. Landesämter) und Ausländerzentralregister Neugeborene nach Geburtsgewichtsgruppen. Unterschiedliche Erhebungsprinzipien bei Stat. Landesamt (Wohnortprinzip) und Perinatalstudien (Ereignisprinzip) Qualitätsbeurteilungen verschiedener Gruppen von Gesundheitsindikatoren nach: Bahrdele (1996) Demographische Indikatoren:

46 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 46 Grundlage: Leichenschau, Leichenschauschein, Kodierung nach Grundleiden in Stat. Landesämtern Güte des Auswählens des Grundleidens? Abweichungen aufgrund zusätzlicher Vereinbarungen (Kreuzklassifikation, Sternklassifikation: Komplikation) Güte der Kodierung? Beispiel Bardehle: Nach Wohnortbezug korrigierte Datenbestände bei Abweichungen? Qualitätsbeurteilungen verschiedener Gruppen von Gesundheitsindikatoren Mortalitätsdaten:

47 Prof. Dr. Elkeles Gesundheitsberichterstattung 47 Bardehle: ständige Evaluation erforderlich hinsichtlich Vollständigkeit der Daten und Vermeidung von Verzerrungseffekten durch unkorrekte Kodierung Beispiel Krankenhausdiagnosestatistik: (Tab. 1) Beispiel Krebsfrüherkennungsprogramm: - Vollständigkeit der Meldungen über durchgeführte Krebsvorsorgeuntersuchungen und diagnostizierte Krebsformen unzureichend Fazit: Durch Nutzung der Daten entsteht ein Druck auf deren Qualitätsverbesserung und Evaluation. Qualitätsbeurteilungen verschiedener Gruppen von Gesundheitsindikatoren Morbiditätsdaten:


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