Public Health Epidemiologie EBM Univ. Linz Gesundheitsmanagement Lehrgang 2006 Dr. med. Franz Piribauer, MPH (Harvard93) Arzt, Unternehmensberater, Task Manager www.pico.at

Vorlesung – Aufbau Epidemiologie – 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

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.

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

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)

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”

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 [%]

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]

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}

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

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

Studiendesign - Beobachtung: Spezielle Maßzahlen Hennekens CH, Buring JE, Epidemiology in Medicine, 1987 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)

Beschreibend: Kein Beweis 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)

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

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 ]

Schließende Epidemiologie Studiendesign: 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}

IRe IR0 RR = Risk Ratio Risiko in Gruppe 1 / Risiko in Gruppe 2 RR = IRe / IR0 Personenzeit für ein Individuum IRe § § IR0 § t: Beobachtungs Zeit

RR = 1: kein Risiko RR = IRe / IR0 RR = ? IRe = 2 Fälle / 100 Personenjahre IR0 = 1 Fall / 50 Personenjahre RR = ?

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

Sackett: What is EBM .... Sackett DL, BMJ 1996; 312: 71-2 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 ?

Evidence Based Medicine = Das Wissens - Handwerk in 4 Schritten © Grafik: Kastner Udo, 1999 1: Fragen – 2: Suchen – 3: Werten – 4: Übertragen >20 Mio Artikel Wertung BS MEDLINE EMBASE CINAHL Health Star Cochrane Library Best Evidence CS P B Frage Notizen J © 1999 Dr. Udo Kastner 20. Jahrhundert 21. Jahrhundert

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

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

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