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Epidemiologie für Dummies:

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Main Authors:	Razum, Oliver 1960- (Author), Breckenkamp, Jürgen (Author), Brzoska, Patrick (Author)
Format:	Book
Language:	German
Published:	Weinheim Wiley 2017
Edition:	3., aktualisierte und überarbeitete Auflage
Series:	... für Dummies Lernen leichter gemacht
Subjects:	Epidemiologie Medizin Medizinische Statistik u. Epidemiologie Spezialthemen Medizin Statistik
Online Access:	Inhaltstext Inhaltsverzeichnis
Item Description:	Auf dem Umschlag: Gesundheitsrisiken erkennen, Gesundheitsprobleme untersuchen; Studiendesigns und Methoden durchschauen; Daten kritisch analysieren
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ISBN:	9783527712694

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adam_text	Titel: Epidemiologie für Dummies Autor: Razum, Oliver Jahr: 2017 Inhaltsverzeichnis Über die Autoren 7 Zur zweiten Auflage 8 Zur dritten Auflage 8 Einführung 23 Über dieses Buch 23 Was Sie nicht lesen müssen 24 Konventionen in diesem Buch 24 Törichte Annahmen über den Leser 25 Wie dieses Buch aufgebaut ist 25 Teil I: Epidemiologen sind Gesundheitsdetektive 26 Teil Ii: 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: DerTop-Ten-Teil 27 Anhang 27 Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 27 Wie es weitergeht 27 TEIL I Epidemiologen sind Gesundheitsdetektive 29 Kapitel 1 Epidemiologen bei der Arbeit 31 Was Epidemiologen tun 31 Arbeitskleidung: Gelber Schutzanzug 32 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 39 Wir schauen uns selbst auf die Finger 40 Wie und warum wir Epidemiologen wurden 40 Epidemiologen geht es um Gesundheit 41 Epidemiologen sind vielseitig interessiert 41 Epidemiologen denken kritisch 42 Epidemiologen entwickeln Studiendesigns 42 Epidemiologen handeln 43 Epidemiologen träumen von Gerechtigkeit 43 12 Inhaltsverzeichnis Kapitel 2 Epidemiologen sind Detektive 45 Auf den Schultern von Giganten 45 Risiken sind nicht zufällig verteilt 46 Verstädterung, Globalisierung, Seuchen 47 Wiege der Epidemiologie: London im 19. Jahrhundert 47 Cholera in London 47 Die Miasma-Theorie 48 Gesundheitsberichterstattung 48 Epidemiologischer Detektiv - Dr. John Snow 50 Beobachten im Lichte bestehender Theorien 50 Hypothesenbildung 51 Datenerhebung 52 Alles olle Kamellen? 58 Kapitel 3 Im Falle eines Falles 59 Epidemiologische »Fälle« 59 Fälle präzise beschreiben 60 Von Todesursachen und Totenscheinen 61 ICD-10: Ordnung muss sein 63 Die zehn häufigsten Todesursachen in Deutschland 65 Krankheitsregister 65 Klinische Register - Daten zur Behandlung 67 Epidemiologische Register - Daten zur Häufigkeit 67 Kapitel 4 Stets im Mittelpunkt: Die 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 74 Woher, wohin: Wanderungsbewegungen 74 Die demografische Formel 75 Der neugierige Staat: Volkszählungen 76 Bevölkerungsstruktur: Die Bevölkerungspyramide 77 Lebenserwartung in Deutschland 80 Bevölkerungsentwicklung und gesellschaftliche Situation 80 Alterung der Bevölkerung 80 Zuwanderung nach Deutschland 82 Geburtenrückgang nach der Wende 83 Ost-West-Wanderung und ihre Folgen 83 Was schließen wir aus alledem? 84 Inhaltsverzeichnis 13 TEIL II Werkzeuge zum Messen und Vergleichen 85 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 97 Zusammenhang zwischen Inzidenz und Prävalenz 99 Weder Fisch noch Fleisch: Periodenprävalenz 100 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 Attributables Risiko 113 Attributables Risiko berechnen (I) 114 Attributables Risiko berechnen (II) 114 Population Attributable Risk 115 Auswirkung einer Exposition auf die Bevölkerung 115 Population Attributable Risk berechnen (I) 116 Population Attributable Risk berechnen (II) 116 14 Inhaltsverzeichnis Kapitel 7 So werden Daten vergleichbar: Stratifizieren und Standardisieren 119 Stratifizierung - die Kleinen nach vorn, die Großen nach hinten 119 Standardisierung - der einheitliche Bevölkerungsaufbau 121 Direkte Altersstandardisierung - von den Raten zur Standardbevölkerung 122 Indirekte Altersstandardisierung - von der Standardbevölkerung zu den Raten 125 Fallstricke bei der Standardisierung 128 Standardbevölkerungen 130 Kapitel 8 Wie sag ich s richtig? Beschreiberide Statistik 133 Von Variablen und ihren Werten 133 Was ich Ihnen sagen möchte: Antwortmöglichkeiten 134 Skalen: Haben Ihre Antworten Niveau? 135 Transformation von Variablen - es gibt kein Zurück 136 Sprechen wir Epidemiologisch oder Statistisch? 136 Deskriptive Statistik - Daten zusammenfassen 137 Die goldene Mitte: Maße der zentralen Tendenz 137 Streuungsmaße: Wie groß sind die Unterschiede? 139 Alles im grünen Bereich? Die Normalverteilung 143 TEIL III Die Architektur der Epidemiologie 147 Kapitel 9 Alles nur im Hier und Jetzt: Querschnittstudien 149 Was läuft hier quer? 150 Querschnittstudien sind Momentaufnahmen 150 Wie kurz ist ein »Zeitpunkt«? 150 Wer macht mit? Und wie viele? 151 Was haben Meinungsforschung und Mikrozensus gemeinsam? 151 Was Sie mit Querschnittstudien messen können 152 Hochspannung in Deutschland: Macht Elektrosmog krank? 153 Die Ausschreibung des Auftraggebers 153 Vorüberlegungen zum Studiendesign 154 Die Entscheidung zur Querschnittstudie 154 Was war zuerst da - die Henne oder das Ei? 154 Grenzen des Querschnittdesigns 155 Die Gefahr von Fehlschlüssen 155 Was kommt dabei heraus? 157 Stärke der Assoziation: Odds Ratio 157 Inhaltsverzeichnis 15 Kapitel 10 Ein Marsch Gesunder durch die Zeit: Kohortenstudien 159 Blick nach vom: Wer wird krank? 159 Der Klassiker: Rauchen und Lungenkrebs 160 Wann eine Kohortenstudie sinnvoll ist 160 Was Sie in Kohortenstudien messen können 161 Rekrutieren der Studienbevölkerung 162 Auswahl aus der Allgemeinbevölkerung 162 Auswahl aus besonderen Bevölkerungen 164 Auswahl bei Berufskohorten 165 Auf die richtige Größe kommt es an 166 Wie komme ich an Informationen? 168 Mal sehen, was die Zukunft bringt: Follow-up 170 Wie lange muss das Follow-up laufen? 170 Offene und geschlossene Kohorten 171 Mehrere Befragungszeitpunkte 171 Wenn Ihnen Studienteilnehmer abhanden kommen 172 Zurück in die Zukunft? Flistorische Kohorten 173 Kapitel 11 Die Vergangenheit von Kranken und Gesunden 177 Kommt mir mein Handy zu nahe? 178 Wie häufig sind Hirntumoren? 178 Wie schnell entstehen Hirntumoren? 178 Warum Fall-Kontroll-Studie statt Kohortenstudie? 179 Welche Expositionen müssen Sie erfragen? 179 Welches Studiendesign ist passend? 179 Das Design von Fall-Kontroll-Studien 180 Wie wird man ein »Fall«? 180 Auf der Suche nach den Fällen 181 Fälle sammeln - repräsentativ oder selektiv? 182 Am besten nur inzidente Fälle 182 Kontrollen auswählen: Die Passenden ins Töpfchen 183 Woher nehmen? Quellen für Kontrollen 183 Expositionen messen 186 Erinnern Sie sich noch? 186 Fälle erinnern sich anders als Kontrollen 187 Paarungen: Passende Kontrollen zu den Fällen 188 Individuelles Matching 189 Gruppenmatching 189 Was Sie in Fall-Kontroll-Studien messen können 190 Auswertung bei einem nicht gematchten Design 190 Auswertung von individuell gematchten Paaren 192 Zu guter Letzt: Eingebettete Fall-Kontroll-Studie 194 16 Inhaltsverzeichnis Kapitel 12 Der Zufall als Helfer: Randomisierte kontrollierte Studien 195 Warum randomisierte kontrollierte Studien? 195 Wirksamkeitsprüfung: Erste Überlegungen 196 Angemessenes Design für Wirksamkeitsprüfungen 197 Verzerrungen vermeiden 198 Randomisierung 198 Compliance - immer bei der Stange bleiben 200 Verblindung-keiner weiß was 202 Ein- und Ausschlusskriterien 202 Klinische Studien - Therapie top oder Flop? 205 Phase 1: Pharmakologische Studien 206 Phase 2: Therapeutisch-exploratorische Studien 206 Phase 3: Therapeutisch-konfirmatorische Studien 207 Maßzahlen in klinischen Studien 208 Absolute Risiken 209 Relative Risikoreduktion 210 Absolute Risikoreduktion 210 Number Needed to Treat 211 Number Needed to Harm 212 Wenn Zweifel bleiben 213 Phase-4-Studien 213 Therapie-Optimierungsprüfungen 213 Anwendungsbeobachtungen 213 Ethisch vertretbar? 214 Aufklärung und Zustimmung 215 Kontrollgruppe und Placebo 215 Größe der Studie und vorzeitiger Abbruch 215 Auswahlkriterien für Studienteilnehmer 216 Goldene Standards aus armen Ländern? 216 Alles offengelegt? 217 Weisheit aus vielen Studien: Meta-Analysen 218 Kapitel 13 Ganz ohne Individualdaten: Ökologische Studien 219 Individualdaten oder aggregierte Daten? 219 Studiendesigns mit Individualdaten 220 Arbeiten mit aggregierten Daten 220 Korrelation: Maß für die Stärke der Beziehung 221 Nutzen von ökologischen Studien 222 Unterschiedliche Arten von ökologischen Studien 223 Daten für ökologische Studien 224 Wenn der ökologische Schein trügt 224 Datenqualität - kritische Nachfragen erwünscht 227 Ökologische Studien: Besser als ihr Ruf 228 Inhaltsverzeichnis 17 TEIL IV Studien durchführen und Fallstricke vermeiden 229 Kapitel 14 Epidemiologische Studien durchführen 231 Das Thema finden und die Studie planen 231 Ein passendes Projekt - die Stecknadel im Heuhaufen? 231 Die Forschungsfrage entwickeln und präzisieren 232 Literaturrecherche - aktuell oder Schnee von gestern? 233 Studienplan erstellen - bis ins kleinste Detail 234 Ethik - von der Aufklärung zur Einwilligung 236 Datenschutz - meine Daten gehören mir 237 Antrag einreichen 238 Die Studie durchführen - ab ins Feld 238 Pilotstudie - letzte Möglichkeit für Änderungen 239 Feldarbeit - die Zeit läuft 239 Daten eingeben und prüfen 240 Datenaufbereitung und Datenauswertung 240 Projektbericht und Publikation - was gibt s Neues? 240 Kapitel 15 Verzerrtes Bild der Wirklichkeit? 243 Keine Wissenschaft ohne Fehler (leider) 243 Zufällige Fehler: Heute so, morgen so 244 Systematische Fehler: Immer gleich falsch 245 Die falsche Bevölkerung ausgewählt: Selektionsbias 246 Informationsbias - oder: Missklassifizierte Menschen 250 Confounding - oder: Leben auf großem Fuße 252 Schuhgröße und Einkommen: Die Schuh-Studie 252 Confounding heißt Verschleierung 253 Der Umgang mit Confounding 254 Typische Confounder 256 Zwischenstufen sind keine Confounder 256 Effektmodifikation 257 Jetzt kommfs ganz dicke: Mehrere Fehler 258 Kapitel 16 Ursachen und Wirkungen 261 Epidemiologen wollen Ursachen finden 261 Die Sache mit den kleinen Babys 262 Macht fernsehen dick? 264 Von Kometen und anderen Unglücksbringern 265 Ist Kaffee krebserregend? 265 Wer war König Knut? 266 Warum leiden nicht alle Menschen an Tuberkulose? 268 18 Inhaltsverzeichnis Kriterien für Kausalität 270 Stärke der Beziehung 270 Konsistenz der Beziehung 271 Spezifität des Effekts 271 Zeitliche Sequenz 272 Dosis-Wirkungs-Beziehung 272 Biologische Plausibiiität und Kohärenz 273 Experimentelle Evidenz 273 Kausales Denken im Überblick 274 Kapitel 17 Spielt uns der Zufall einen Streich? Schließende Statistik 275 Warum wir Sie mit schließender Statistik quälen 276 Von der Stichprobe zur Bevölkerung 276 Auf den Punkt gebracht - der Punktschätzer 276 Präzision von Schätzungen 278 Zufall oder doch nicht? Statistisches Testen 278 Nullhypothese: In Wirklichkeit kein Unterschied 279 Der p-Wert - je größer, desto Zufall 280 Signifikanzniveau - dem Zufall eine Grenze setzen 282 p-Wert und Nullhypothese - eine enge Beziehung 283 Konfidenzintervalle - der Bereich Ihres Vertrauens 284 Fehlertypen: Falscher Alarm oder Aufdeckung verpasst 285 Power - die Macht eines statistischen Tests 286 Wie groß muss eine Studie sein? 286 Statistische Modelle und die Wirklichkeit 288 Beispiel: Bluthochdruck und Herzinfarkt 288 Beispiel: Übergewicht und Sterblichkeit 289 Mehrere mögliche Risikofaktoren: Was tun? 290 TEIL V Anwendungen der Epidemiologie 293 Kapitel 18 Die großen Seuchen: Infektionsepidemiologie 295 Seuchen in Europa: Vergangenheit und Zukunft 295 Eine Seuche, die die Welt umrundet 296 Vorbereitungen für die nächste Pandemie 297 Vom Erreger zur Epidemie: Grundlagen 298 Was sind Infektionskrankheiten? 298 Wie werden Krankheitserreger übertragen? 299 Grundbegriffe der Infektionsepidemiologie 300 Impfen: Schutz aus der Spritze 300 Inhaltsverzeichnis 19 Wie sich Epidemien ausbreiten 302 Wenn keiner immun ist: Basisreproduktionszahl 302 Nicht alle sind empfänglich: Nettoreproduktionszahl 303 Die Sicherheit der Gruppe: Herdenimmunität 304 Ausbreitungsverlauf beschreiben: Epidemische Kurve 304 Modellieren: Vorhersagen über die Zukunft 305 Ausbrüche früh erkennen: Surveillance 307 Datenquellen 307 Daten aufbereiten und übermitteln 308 Grenzen der Surveillance 308 Können Epidemiologen Seuchen besiegen? 309 Pocken: Eine Erfolgsgeschichte 309 Kinderlähmung ausrotten? 309 Armut macht Epidemien - Cholera in Simbabwe 311 Kapitel 19 Krankheitsausbrüche epidemiologisch untersuchen 313 Vorgehen bei einem Ausbruch 314 Beschreibende (deskriptive) Epidemiologie 314 Schließende (analytische) Epidemiologie 318 Epidemische Gehirnhautentzündung in Afrika 318 Dramatische Ereignisse in Mchanje 320 Deskriptive Untersuchung 320 Aufklärung mittels einer Fall-Kontroll-Studie 321 Fußball also doch gefährlich? 323 Kapitel 20 Sozialepidemiologie: Lieber reich und gesund als arm und krank 325 Der Traum von der Gleichheit der Menschen 326 Versuche, die Welt zu verbessern 326 Erste Schritte der Sozialepidemiologie 327 Wie misst man soziale Ungleichheit? 328 Die Whitehall-Studie 329 Wie alles begann 329 Was dabei herauskam 329 Ungleichheit in England: Der »Black Report« 331 Die Folgen des »Black Report« 332 Gesundheitliche Ungleichheit in Deutschland 332 Wie soziale Ungleichheit krank macht 333 Das Erklärungsmodell von Andreas Mielck 333 Kritik an Andreas Mielcks Erklärungsmodell 334 20 Inhaltsverzeichnis Sozialepidemiologie: Vergleichen und Handeln 335 Lernen aus Vergleichen zwischen Ländern 335 Neue Wege zum Handeln: Ökosoziale Epidemiologie 336 Kritik am ökosozialen Konzept 337 Die beste aller Welten? 338 Kapitel 21 Erfolge messen 339 Gesundheitsprogramme - mein Rücken zwickt 339 Der Handlungskreis in Public Health 340 Warum Gesundheitsprogramme evaluieren? 341 Idealbedingungen oder wahres Leben? 342 Effektivität von Gesundheitsprogrammen messen 343 Evaluation - die Mühen der Ebenen 343 Ziele formulieren - hat es Ihnen geholfen? 344 Surrogatgrößen - Ersatzziele führen in die Irre 344 Studiendesigns mit Kontrollgruppe 345 Experimentelle Designs 345 Quasi-experimentelles Design 348 Evaluation ohne Kontrollgruppe 349 Zeitliche Entwicklungen beurteilen 349 Grenzen von Vergleichen ohne Kontrollgruppe 351 Kapitel 22 Screening: Dem Risiko ins Auge schauen 353 Sinn des Screenings: Krankheiten früh erkennen 353 Epidemiologen beurteilen die Wirksamkeit 355 Ärzte diagnostizieren und behandeln 355 Geeigneter Schnelltest gesucht 356 Eigenschaften von Tests 357 Ein Gedankenexperiment 357 Vier mögliche Kombinationen 358 Maße für die Eigenschaften eines Tests 359 HIV-Testen mit Fidel Castro 359 Screening - Nutzen und Schaden 361 Nicht perfekter Schnelltest im Alltag 361 Es zählt nur die Gesamtbilanz 361 Bewertung von Screening-Programmen 363 Verzerrte Wirklichkeit 363 Graues Screening oder Screening-Programme? 365 Streit um Prostata-Screening 365 Emotionen pur 366 Gewinner und Verlierer beim Screening 366 Screening als Tausch von Risiken 366 Ergebnisoffen beraten 367 Inhaltsverzeichnis 21 TEIL VI Der Top-Ten-Teil 369 Kapitel 23 Zehn Tipps, um Fehler in Studien zu vermeiden 371 Keine vorschnellen Schlüsse ziehen 371 Mit einer klaren Fragestellung beginnen 372 Geeignete Stichprobengröße wählen 372 Raten statt absolute Zahlen analysieren 373 Geeignete Vergleichsgruppe wählen 373 Mögliches Confounding bedenken 374 Enttäuschende Ergebnisse nicht verschweigen 374 Ergebnisse klar kommunizieren 375 Mit den Medien umgehen lernen 376 Risiken realistisch einschätzen 376 Kapitel 24 Die zehn besten Datenquellen 379 Bevölkerungsstatistik 379 Todesursachenstatistik 380 Meldepflichtige Infektionskrankheiten 381 Bevölkerungsbezogene Krebsregister 382 Krankenhaus-Diagnosestatistik 383 Kinder- und Jugendgesundheitssurvey KiGGS 383 Telefonischer Gesundheitssurvey 384 Mikrozensus 385 Sozio-oekonomisches Panel SOEP 385 Ein Blick zu den europäischen Nachbarn 386 Entwicklung und Gesundheit: Weltweite Daten 387 Quellen 391 Stichwortverzeichnis 399
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