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Lesen und Einordnen wissenschaftlicher Publikationen.

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Präsentation zum Thema: "Lesen und Einordnen wissenschaftlicher Publikationen."—  Präsentation transkript:

1 Lesen und Einordnen wissenschaftlicher Publikationen

2 Lesen und Einordnen wissenschaftlicher Publikationen Patienten /Probanden interessant? Leitfragen: Beobachtung / Intervention? Prospektiv / retrospektiv / Querschnitt? Beobachtung: Ursache / Risiko / Prognose? Diagnose / Screening / Qualität? Intervention: randomisiert? kontrolliert? Endpunkte: valide? relevant?  Welchen Zweck / welches Ziel hat die Studie?  Passt Studiendesign zu Zweck / Ziel?

3 Lesen und Einordnen wissenschaftlicher Publikationen Patienten /Probanden interessant? Leitfragen: Beobachtung / Intervention? Prospektiv / retrospektiv / Querschnitt? Beobachtung: Ursache / Risiko / Prognose? Diagnose / Screening / Qualität? Intervention: randomisiert? kontrolliert? Endpunkte: valide? relevant?  Welchen Zweck / welches Ziel hat die Studie?  Passt Studiendesign zu Zweck / Ziel?

4 Beurteilung einer möglichen Kausalität in Beobachtungsstudien Beobachtete Beziehung (Assoziation) Sind Bias oder Messfehler mögliche Erklärungen?

5 Sind Bias oder Messfehler mögliche Erklärungen? Ist Confounding eine mögliche Erklärung? Nein Beobachtete Beziehung (Assoziation) Beurteilung einer möglichen Kausalität in Beobachtungsstudien

6 MSE: Advanced Epidemiology I: Bias, Confounding, Effektmodifikation 6 Confounder (lat.: confundere = vermischen, vermengen) Confounding ist die Verzerrung eines Schätzwertes für die Assoziation einer Exposition mit einem Outcome (z.B. Krankheit), die aufgrund des Einflusses eines weiteren, zusätzlichen Faktors (dem “Confounder”) entsteht. In seiner einfachsten Form läßt sich Confounding als eine “Vermischung mehrerer Faktoren, die einen Einfluß auf die Entwicklung eines Outcomes haben (mixing of effects)”, beschreiben.

7 Confounding I Beispiel: Alkohol und Krebs der Mundhöhle (1) Inzidenzrate nach Alkoholkonsum AlkoholPersonenFälleInzidenzRelatives Risiko Ja Nein

8 Confounding II Beispiel: Alkohol und Krebs der Mundhöhle (2) Inzidenzrate nach Alkoholkonsum und Tabakgebrauch Tabak = ja AlkoholPersonenFälleInzidenz RR Ja Nein Tabak = nein AlkoholPersonenFälleInzidenz RR Ja Nein

9 Confounding III Beispiel: Alkohol und Krebs der Mundhöhle (3) Wenn man die mögliche protektive Wirkung von Alkohol auf die Entwicklung von Krebs der Mundhöhle untersucht, muss man den Faktor Rauchen als möglichen Confounder erwägen: 1. Rauchen ist ein eigenständiger Risikofaktor für Krebs, 2. Rauchen ist positiv mit dem Alkoholkonsum assoziiert (Alkoholkonsumenten rauchen öfter und/oder mehr). Wenn man in der Datenanalyse nicht den Confounder Rauchen bedenkt, wird die Assoziation von Alkohol und Krebs der Mundhöhle verzerrt abgebildet.

10 Häufige Confounder: - Alter - Geschlecht - „Confounding by indication“

11 D urch folgendes Vorgehen lassen sich Confounder „kontrollieren“ - Restriktion der Studienteilnehmer - Matching (vgl. dazu: Fall-Kontroll-Studien) - Standardisierung (Beispiel folgt) - Stratifikation (s.o., Alkohol und Mundhöhlenkrebs) - Multivariate Verfahren (Adjustierung). Wie behandelt man Confounder in epidemiologischen Studien?

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13 Obwohl die Mortalitätsrate in jeder Altersklasse in Florida niedriger war als in Alaska, war die Gesamtmortalität in Florida höher! -??? Direkte Altersstandardisierung

14 Bei der Direkten Altersstandardisierung wird eine externe Referenz als Altersverteilung für Florida und Alaska vorgegeben. Auf diese wendet man dann die altersspezifischen Mortalitätsraten in Florida und Alaska an. Die so ermittelten Raten nennt man Altersstandardisierte Mortalitätsraten. Sie erlauben einen Vergleich von Florida und Alaska, ohne dass dieser durch die Alterseffekte konfundiert wird!! Florida: [69.2 * 4] + [20.4 * 47] + [10.4 * 538] = 68.3 / u. Jahr Alaska : [69.2 * 10] + [20.4 * 67] + [10.4 * 800] = / u. Jahr ► die altersstandardisierte Mortalität ist in Alaska höher!

15 Sind Bias oder Messfehler mögliche Erklärungen? Ist Confounding eine mögliche Erklärung? Nein Ist Zufall eine mögliche Erklärung? Beobachtete Beziehung (Assoziation) Beurteilung einer möglichen Kausalität in Beobachtungsstudien

16 Beobachtete Beziehung (Assoziation) Sind Bias oder Messfehler mögliche Erklärungen? Ist Confounding eine mögliche Erklärung? Nein Ist Zufall eine mögliche Erklärung? Nein Potenziell Kausal? Kriterien? Beurteilung einer möglichen Kausalität in Beobachtungsstudien

17 Evidenz für Kausalität Schwach StarkKausalitätskriterien („Evidenz“ für eine Ursache-Wirkungs-Beziehung) Resultatskriterien Biologische Plausibilität Konsistenz Dosis-Wirkungs-Beziehung Stärke der Beziehung Reversibilität Ursache geht Wirkung voraus Studientyp Fallbericht Fallserie Querschnittsstudie Fall-Kontroll-Studie Prospektivstudie Randomisierte Intervention

18 Lesen und Einordnen wissenschaftlicher Publikationen Versuchen Sie es als Lesestrategie (z.B. Dissertation) mit T-A-C-T-ik: T = Titel A = Abstract (Kurzzusammenfassung am Anfang) C = Conclusion (Zusammenfassung im letzten Abschnitt) T = Tabellen und Abbildungen (für Details)

19 Ihre Fähigkeit zu kritischem Lesen und Verständnis der Literatur ist in den letzten Tagen gewachsen: Wenden Sie Ihr Wissen jetzt auch an – Viel Erfolg!!


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