Epidemiologie für Dummies:
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| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
Weinheim
Wiley-VCH
2013
|
| Edition: | 2., aktualisierte und überarb. Aufl., 1. aktualisierter und überarb. Nachdr. |
| Series: | ... für Dummies
|
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| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | 398 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 9783527707256 3527707255 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Über die Autoren 8
Zur zweiten Auflage 9
Einführung 23
(Jber dieses Buch 23
Was vSie nicht lesen müssen 24
Konventionen in diesem Buch 24
Törichte Annahmen über den Leser 25
Wie dieses Buch aufgebaut ist 25
Teil 1: Epidemiologen sind Gesundheitsdetektive 25
Teil lí: Werkzeuge zum Messen und Vergleichen 26
Teil III: Die Architektur der Epidemiologie 26
Teil IV: Studien durchführen und Fallstricke vermeiden 26
Teil V: Anwendungen der Epidemiologie 26
Teil VI: Der Top-Ten-Teil 26
Anhang 27
Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 27
Wie es weitergeht 27
Teil I
Epidemiologen sind Gesundheitsdetektitfe 29
Kapitel 1
Epidemiologen bei der Arbeit 31
Was Epidemiologen tun 31
Arbeitskleidung: Gelber Schutzanzug 31
Gesund dank besserer Medizin? 32
Gesundheitsrisiken heute 34
Eine Definition von Epidemiologie 37
Epidemiologie, Kommunikation und Politik 38
Sie haben ein Recht auf Information 38
Wir haben ein Sprachrohr 38
Wir schauen uns selbst auf die Finger 39
Wie und warum wir Epidemiologen wurden 40
Epidemiologen geht es um Gesundheit 40
Epidemiologen sind vielseitig interessiert 41
Epidemiologen denken kritisch 42
Epidemiologen entwickeln Studiendesigns 42
Epidemiologen handeln 42
Epidemiologen träumen von Gerechtigkeit 43
11
Epidemiologie (ür Hummies
v ï^WSWWM
Kapitel 2
Epidemiologen sind Detektit/e
Auf den Schultern von Giganten
Risiken sind nicht zufällig verteilt
Verstädterung, Globalisierung, Seuchen
Wiege der Epidemiologie: London im 19. Jahrhundert
Cholera in London
Die Miasma-Theorie
Gesundheitsberichterstattung
Epidemiologischer Detektiv - l)r. John Snow
Beobachten im Lichte bestehender Theorien
Hypothesenbildung
Datenerhebung
Alles olle Kamellen?
US
45
46
47
47
47
48
48
50
50
51
51
58
Kapitel 3
Im Falle eines Faltes
Epidemiologische »Fälle« 59
Fälle präzise beschreiben 66
Von Todesursachen und Totenscheinen 61
ICD-10: Ordnung muss sein 63
Die zehn häufigsten Todesursachen in Deutschland 65
Krankheitsregister 67
Klinische Register - Daten zur Behandlung 67
Epidemiologische Register ֊ Daten zur Häufigkeit 68
Kapitel U
Stets im Mittelpunkt: Hie Bevölkerung 69
Epidemiologen schauen auf Bevölkerungen 69
Kleine Demografie für Epidemiologen 70
Wie viele sind wir? Größe der Bevölkerung 70
Wer steht auf meinem Fuß? Bevölkerungsdichte 71
Zählen von Anfang an: Geburten 72
Zählen bis zum bitteren Ende: Sterbefälle 73
Woher, wohin: Wanderungsbewegungen 74
Die demografische Formel 75
Der neugierige Staat: Volkszählungen 75
Bevölkerungsstruktur: Die Bevölkerungspyramide 76
Lebenserwartung in Deutschland 79
Bevölkerungsentwicklung und gesellschaftliche Situation 79
Alterung der Bevölkerung 79
Zuwanderung nach Deutschland 80
Geburtenrückgang nach der Wende 81
12
I ft hit ltSfJefZeichttiS
Ost-West-Wanderung und ihre Folgen 82
Was schließen wir aus alledem? 83
Teil II
Werkzeuge zum Messen und Vergleichen
Kapitel 5
Größen und Veränderungen messen 87
Absolute Zahl und Prävalenz 88
Absolute Zahl 88
Prävalenz 89
Ohne Zeit geht nichts - Inzidenzen 91
Kumulative Inzidenz (Inzidenzrisiko) 92
Inzidenzrate (I) - Basis mittlere Bevölkerung 93
Inzidenzrate (II): Inzidenzdichte ֊ Basis Personenzeit 93
Weitere Inzidenzmaße: Mortalität und Letalität 96
Zusammenhang zwischen Inzidenz und Prävalenz 98
Weder Fisch noch Fleisch: Periodenprävalenz 99
Risiko und Risikodifferenz 100
Kapitel 6
Vergleiche anstellen 103
Kein Vergleich - keine Beurteilung 103
Für alle Fälle - die Vier-Felder-Tafel 104
Randsummen der Vier-Felder-Tafel 105
Anwendung in der Praxis 105
Relatives Risiko - ein Risiko kommt selten allein 106
Kalte und warme Klassenzimmer 106
Interpretation des Relativen Risikos 107
Vier-Felder-Tafel - die neue Übersichtlichkeit 108
Relatives Risiko und absolute Zahl 109
Wo Sie keine Relativen Risiken berechnen können 110
Odds Ratio - wie hoch ist die Chance? 110
Grippaler Infekt oder gesund 110
Wievielmal so hoch ist die Chance, krank zu werden? 111
Odds Ratios interpretieren 112
Attributales Risiko 113
Attributales Risiko berechnen (I) 113
Attributales Risiko berechnen (II) 114
Population Attributable Risk 114
Auswirkung einer Exposition auf die Bevölkerung 115
Population Attributable Risk berechnen (I) 115
Population Attributable Risk berechnen (II) 116
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sewMset Epidemiologie für öummies ....................mmm...
Kapitel 7
So Werden Baten Vergleichbar: Stratif¡zieren und Standardisieren 117
Stratifizierung - die Kleinen nach vorn, die Großen nach hinten 117
Standardisierung - der einheitliche Bevölkerungsaufbau 118
Direkte Altersstandardisierung - von den Raten zur Standardbevölkerung 120
Indirekte Altersstandardisierung ֊ von der Standardbevölkerung
zu den Raten ^
Fallstricke bei der Standardisierung 12b
Standardbevölkerungen 127
Kapitel 8
Wie sag ich s richtig7 Beschreibende Statistik 129
Von Variablen und ihren Werten 129
Was ich Ihnen sagen möchte: Antwortmöglichkeiten 129
Skalen: Haben Ihre Antworten Niveau? 130
Transformation von Variablen - es gibt kein Zurück 131
Sprechen wir Epidemiologisch oder Statistisch? 132
Deskriptive Statistik - Daten zusammenfassen 133
Die goldene Mitte: Maße der zentralen Tendenz 133
Streuungsmaße: Wie groß sind die Unterschiede? 135
Alles im grünen Bereich? Die Normalverteilung 139
Teil Ul
bie Architektur der Epidemiologie 1h3
Kapitel 9
Altes nur im Hier und Jetzt: Querschnittstudien Ut5
Was läuft hier quer? 145
Querschnittstudien sind Momentaufnahmen 146
Wie kurz ist ein »Zeitpunkt«? 146
Wer macht mit? Und wie viele? 147
Was haben Meinungsforschung und Mikrozensus gemeinsam? 147
Was Sie mit Querschnittstudien messen können 148
Hochspannung in Deutschland: Macht Elektrosmog krank? 149
Die Ausschreibung des Auftraggebers 149
Vorüberlegungen zum Studiendesign 149
Die Entscheidung zur Querschnittstudie 150
Was war zuerst da - die Henne oder das Ei? 150
Grenzen des Querschnittdesigns 150
Die Gefahr von Fehlschlüssen 151
Was kommt dabei heraus? 152
Stärke der Assoziation: Odds Ratio 152
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Kapitel 10
Ein Marsch Gesunder durch die Zeit: Kohortenstudien 155
Blick nach vorn: Wer wird krank? 155
Der Klassiker: Rauchen und Lungenkrebs 156
Wann eine Kohortenstudie sinnvoll ist 156
Was Sie in Kohortenstudien messen können 157
Rekrutieren der Studienbevölkerung 159
Auswahl aus der Allgemeinbevölkerung 159
Auswahl aus besonderen Bevölkerungen 160
Auswahl bei Berufskohorten 160
Auf die richtige Größe kommt es an 162
Wie komme ich an Informationen? 163
Mal sehen, was die Zukunft bringt: Follow-up 165
Wie lange muss das Follow-up laufen? 166
Offene und geschlossene Kohorten 166
Mehrere Befragungszeitpunkte 167
Wenn Ihnen Studienteilnehmer abhanden kommen ... 167
Zurück in die Zukunft? Historische Kohorten 168
Kapitel 11
Oie Vergangenheit Von Kranken und Gesunden:
Fad-KontroK ֊Studien 171
Kommt mir mein Handy zu nahe? 171
Wie häufig sind Hirntumoren? 172
Wie schnell entstehen Hirntumoren? 172
Warum Fall-Kontroll-Studie statt Kohortenstudie? 172
Welche Expositionen müssen Sie erfragen? 172
Welches Studiendesign ist passend? 173
Das Design von Fall-Kontroll-Studien 173
Wie wird man ein »Fall«? 174
Auf der Suche nach den Fällen 174
Fälle sammeln - repräsentativ oder selektiv? 175
Am besten nur inzidente Fälle 176
Kontrollen auswählen: Die Passenden ins Töpfchen 176
Woher nehmen? Quellen für Kontrollen 177
Expositionen messen 179
Erinnern Sie sich noch? 180
Fälle erinnern sich anders als Kontrollen 180
Paarungen: Passende Kontrollen zu den Fällen 181
Individuelles Matching 182
Gruppenmatching 182
15
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Was Sie in Fall-Kontroll-Studien messen können
Auswertung bei einem nicht gematchten Design
Auswertung von individuell gematchten Paaren
Zu guter Letzt: Eingebettete Fall-Kontroll-Studie
Kapitel 12
Oer Zu fad als Helfer: Randomisierte kontrollierte Studien
Warum randomisierte kontrollierte Studien?
Wirksamkeitsprüfung: Erste Überlegungen
Angemessenes Design für Wirksamkeitsprüfungen
Verzerrungen vermeiden
Randomisierung
Compliance - immer bei der Stange bleiben
Verbündung ֊ keiner weiß was
Ein- und Ausschlusskriterien
Klinische Studien - Therapie top oder Flop?
Phase 1: Pharmakologische Studien
Phase 2: Therapeutisch-exploratorische Studien
Phase 3: Therapeutisch-konfirmatorische Studien
Maßzahlen in klinischen Studien
Absolute Risiken
Relative Risikoreduktion
Absolute Risikoreduktion
Number Needed to Treat
Number Needed to Harm
Wenn Zweifel bleiben ...
Phase-4-Studien
Therapie-Optimierungsprüfungen
Anwendungsbeobachtungen
Ethisch vertretbar?
Aufklärung und Zustimmung
Kontrollgruppe und Placebo
Größe der Studie und vorzeitiger Abbruch
Auswahlkriterien für Studienteilnehmer
Goldene Standards aus armen Ländern?
Alles offengelegt?
Weisheit aus vielen Studien: Meta-Analysen
Kapitel 13
Ganz ohne IndMdualdaten: Ökologische Studien
Individualdaten oder aggregierte Daten?
Studiendesigns mit Individualdaten
Arbeiten mit aggregierten Daten
Korrelation: Maß für die Stärke der Beziehung
183
183
185
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209
210
211
211
211
212
213
16
:*»· «*· wv - · ■···՝ · .···■■·■ . ֊՛. ՝· * * **··*. ·»· ·- Inhaltsverzeichnis
Nutzen von ökologischen Studien 214
Unterschiedliche Arten von ökologischen Studien 215
Daten für ökologische Studien 215
Wenn der ökologische Schein trügt 216
Datenqualitat - kritische Nachfragen erwünscht 219
Ökologische Studien: Besser als ihr Ruf 220
Teil IV
Studien durchführen und Fallstricke Vermeiden 1
Kapitel Uf
Epidemiologische Studien durchführen 223
Das Thema finden und die Studie planen 223
Ein passendes Projekt ֊ die Stecknadel im Heuhaufen? 223
Die Forschungsfrage entwickeln und präzisieren 224
Literaturrecherche - aktuell oder Schnee von gestern? 225
Studienplan erstellen ֊ bis ins kleinste Detail 225
Ethik - von der Aufklärung zur Einwilligung 228
Datenschutz - meine Daten gehören mir 229
Antrag einreichen 229
Die Studie durchführen - ab ins Feld 230
Pilotstudie - letzte Möglichkeit für Änderungen 230
Feldarbeit ֊ die Zeit läuft 230
Daten eingeben und prüfen 231
Datenaufbereitung und Datenauswertung 231
Projektbericht und Publikation - was gibt’s Neues? 232
Kapitel 15
Verzerrtes Bild der Wirklichkeit) 233
Keine Wissenschaft ohne Fehler (leider) 233
Zufällige Fehler: Heute so, morgen so 234
Systematische Fehler: Immer gleich falsch 235
Die falsche Bevölkerung ausgewählt: Selektionsbias 236
Informationsbias - oder: Missklassifizierte Menschen 239
Confounding - oder: Leben auf großem Fuße 242
Schuhgröße und Einkommen: Die Schuh-Studie 242
Confounding heißt Verschleierung 243
Der Umgang mit Confounding 243
Typische Confounder 245
Zwischenstufen sind keine Confounder 246
Effektmodifikation 246
Jetzt kommt’s ganz dicke: Mehrere Fehler 248
mmmmmmm Epidemiologie für Hummies
Kapitel 16
Ursachen und Wirkungen
Epidemiologen wollen Ursachen finden
Die Sache mit den kleinen Babys
Macht fernsehen dick?
Von Kometen und anderen Unglücksbringern
Ist Kaffee krebserregend?
Wer war König Knut?
Warum leiden nicht alle Menschen an Tuberkulose?
Kriterien für Kausalität
Stärke der Beziehung
Konsistenz der Beziehung
Spezifität des Effekts
Zeitliche Sequenz
Dosis-Wirkungs-Beziehung
Biologische Plausibilität und Kohärenz
Experimentelle Evidenz
Kausales Denken im Überblick
269
249
25«
252
252
253
253
256
257
258
258
258
259
259
26«
26«
261
Kapitel 17
Spielt uns der Zufall einen Streich? Schließende Statistik 263
Warum wir Sie mit schließender Statistik quälen 263
Von der Stichprobe zur Bevölkerung 264
Auf den Punkt gebracht - der Punktschätzer 264
Präzision von Schätzungen 265
Zufall oder doch nicht? Statistisches Testen 265
Nullhypothese: In Wirklichkeit kein Unterschied 266
Der p-Wert - je größer, desto Zufall 267
Signifikanzniveau - dem Zufall eine Grenze setzen 269
p-Wert und Nullhypothese - eine enge Beziehung 270
Konfidenzintervalle - der Bereich Ihres Vertrauens 271
Fehlertypen: Falscher Alarm oder Aufdeckung verpasst 272
Power - die Macht eines statistischen Tests 272
Wie groß muss eine Studie sein? 273
Statistische Modelle und die Wirklichkeit 274
Beispiel: Bluthochdruck und Herzinfarkt 275
Beispiel: Übergewicht und Sterblichkeit 275
Mehrere mögliche Risikofaktoren: Was tun? 277
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Teil V
Anwendungen der Epidemiologie 279
Kapitel 18
Oie großen Seuchen: Infektionsepidemiologie 281
Seuchen in Europa: Vergangenheit und Zukunft 281
Eine Seuche, die die Welt umrundet 282
Vorbereitungen für die nächste Pandemie 283
Vom Erreger zur Epidemie: Grundlagen 283
Was sind Infektionskrankheiten? 283
Wie werden Krankheitserreger übertragen? 285
Grundbegriffe der Infektionsepidemiologie 285
Impfen: Schutz aus der Spritze 286
Wie sich Epidemien ausbreiten 287
Wenn keiner immun ist: Basisreproduktionszahl 287
Nicht alle sind empfänglich: Nettoreproduktionszahl 288
Die Sicherheit der Gruppe: Herdenimmunität 289
Ausbreitungsverlauf beschreiben: Epidemische Kurve 290
Modellieren: Vorhersagen über die Zukunft 292
Ausbrüche früh erkennen: Surveillance 292
Datenquellen 292
Daten aufbereiten und übermitteln 293
Grenzen der Surveillance 293
Können Epidemiologen Seuchen besiegen? 294
Pocken: Eine Erfolgsgeschichte 294
Kinderlähmung ausrotten? 295
Armut macht Epidemien - Cholera in Simbabwe 296
Kapitel 19
Krankheitsausbrüche epidemiologisch untersuchen 299
Vorgehen bei einem Ausbruch 299
Beschreibende (deskriptive) Epidemiologie 300
Schließende (analytische) Epidemiologie 303
Epidemische Gehirnhautentzündung in Afrika 304
Dramatische Ereignisse in Mchanje 305
Deskriptive Untersuchung 306
Aufklärung mittels einer Fall-Kontroll-Studie 306
Fußball also doch gefährlich? 309
19
Iiiiim-Miimn— Epidemiologie für Dummieswmtmm
Kapitel 20
Sozialepidemiotogie: Lieber reich und gesund als arm und krank
Der Traum von der Gleichheit der Menschen
Versuche, die Welt zu verbessern
Erste Schritte der Sozialepidemiologie
Wie misst man soziale Ungleichheit?
Die Whitehall-Studie
Wie alles begann
Was dabei herauskam
Ungleichheit in England: Der »Black Report«
Die Folgen des »Black Report«
Gesundheitliche Ungleichheit in Deutschland
Wie soziale Ungleichheit krank macht
Das Erklärungsmodell von Andreas Mielck
Kritik an Andreas Mielcks Erklärungsmodell
Sozialepidemiologie: Vergleichen und Handeln
Lernen aus Vergleichen zwischen Ländern
Neue Wege zum Handeln: Ökosoziale Epidemiologie
Kritik am ökosozialen Konzept
Die beste aller Welten?
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Kapitel 21
Erfolge messen
Gesundheitsprogramme - mein Rücken zwickt
Der Handlungskreis in Public Health
Warum Gesundheitsprogramme evaluieren?
Idealbedingungen oder wahres Leben?
Effektivität von Gesundheitsprogrammen messen
Evaluation - die Mühen der Ebenen
Ziele formulieren ֊ hat es Ihnen geholfen?
Surrogatgrößen - Ersatzziele führen in die Irre
Studiendesigns mit Kontrollgruppe
Experimentelle Designs
Quasi-experimentelles Design
Evaluation ohne Kontrollgruppe
Zeitliche Entwicklungen beurteilen
Grenzen von Vergleichen ohne Kontrollgruppe
Kapitel 22
Screening: Dem Risiko ins Auge schauen
Sinn des Screenings: Krankheiten früh erkennen
Epidemiologen beurteilen die Wirksamkeit
325
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334
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337
338
20
Inhaltsverzeichnis
Ärzte diagnostizieren und behandeln 339
Geeigneter Schnelltest gesucht 339
Eigenschaften von Tests 341
Ein Gedankenexperiment 341
Vier mögliche Kombinationen 341
Maße für die Eigenschaften eines Tests 342
HIV-Testen mit Eidei Castro 343
Screening ֊ Nutzen und Schaden 344
Nicht perfekter Schnelltest im Alltag 344
Es zählt nur die Gesamtbilanz 346
Bewertung von Screening-Brogrammen 346
Verzerrte Wirklichkeit 347
Graues Screening oder Screening-Programme? 348
Streit um Prostata-Screening 349
Emotionen pur 349
Gewinner und Verlierer beim Screening 350
Screening als Tausch von Risiken 350
Ergebnisoffen beraten 351
Teil Vi
Der Top-Ten-Teil
Kapitel 23
Zehn Tipps, um Fehler in Studien zu Vermeiden 355
Keine vorschnellen Schlüsse ziehen 355
Mit einer klaren Fragestellung beginnen 356
Geeignete Stichprobengröße wählen 356
Raten statt absolute Zahlen analysieren 356
Geeignete Vergleichsgruppe wählen 357
Mögliches Confounding bedenken 357
Enttäuschende Ergebnisse nicht verschweigen 358
Ergebnisse klar kommunizieren 358
Mit den Medien umgehen lernen 359
Risiken realistisch einschätzen 360
Kapitel 2h
Die zehn besten Datenquellen 301
Bevölkerungsstatistik 361
Todesursachenstatistik 362
Meldepflichtige Infektionskrankheiten 363
Bevölkerungsbezogene Krebsregister 364
Krankenhaus-Diagnosestatistik 364
iaaiMi Epidemiologie für öummies
Kinder- und Jugendgesundheitssurvey KiGGS 365
Telefonischer Gesundheitssurvey 365
Mikrozensus 366
Sozio-oekonomisches Panel SOEP 366
Ein Blick zu den europäischen Nachbarn 367
Entwicklung und Gesundheit: Weltweite Daten 368
Soziale Ungleichheit: Human Development Index MDI 368
Mortalität und Morbidität 369
Weltweite gesundheitliche Ungleichheit 369
Quetten 3 7 /
Stichu/orWerzeichnis 379
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