Samenvatting epidemiologie
Lecture 1: MODF & study designs
MODF’s:
- Punt prevalentie: deel van de populatie dat ziek is op een bepaald moment in de tijd.
Aantal gevallen / totale populatie x 100%
- Periode prevalentie: deel van de populatie dat ziek is geworden in een bepaalde periode
Aantal zieken in bepaalde periode / totale populatie x 100%
- Levensloop prevalentie: hoeveel mensen ontwikkelen ziekte in hun leven
Aantal zieken gedurende leven / totale populatie x 100%
- Cumulatieve incidentie (IC): toepasbaar in gesloten populatie (cohort)
Totaal aantal nieuwe zieken in periode / totale populatie aan het begin van de periode
- Incidentie dichtheid (ID): toepasbaar in dynamische populatie
Totaal aantal nieuwe zieken / geobserveerde persoonsjaren ‘at risk’
- Mortaliteit: incidentie van overlijden
Totaal aantal sterfgevallen in periode / totale populatie aan begin van de periode
- Case fatality rate (CFR): geeft een schatting van de dodelijkheid van een ziekte
Sterfgevallen door bepaalde ziekte / totaal incidente patiënten van ziekte
Associaties en risico’s:
- Relatief risico (RR) = toepasbaar wanneer je beschikking hebt over incidentie cijfers.
Incidentie (Exp+) / Incidentie (Exp-)
Bij een bepaalde blootstelling is de kans X keer zo groot op een bepaalde uitkomst.
- Risico verschil (RD)/Attributief risico (AR) =
Incidentie (Exp+) – (Incidentie (Exp-)
X % van het aantal gevallen met de uitkomst is te wijten aan een bepaalde blootstelling.
- Number needed to treat (NNT) =
1/AR
Als X mensen in aanraking komen met een bepaalde blootstelling (interventie) dat wordt er 1
uitkomst (ziekte) voorkomen.
- Attributale proportie van de totale populatie (APt) =
(IncidentieTotaal – Incidentie (Exp-)) / IncidentieTotaal
Als een bepaalde blootstelling niet zou bestaan, zou een bepaalde uitkomst X % minder
voorkomen.
- Odds ratio (OR) = toepasbaar wanneer je niet beschikt over incidentie cijfers.
P(case=exp+)/P(case=exp-)/(P(control=exp+/(P(control=exp-) = (axd)/(cxd)
Bij een bepaalde blootstelling is de odds x keer zo groot op een bepaalde uitkomst.
, Lecture 4: Bias en confounding
Confounding = de effecten van meerdere blootstellingen op een bepaalde uitkomst worden met
elkaar vermengd (een soort bias), er moet dus gecorrigeerd worden voor confounding omdat het een
vertekening geeft van de resultaten.
Effect modificatie = er is sprake van heterogene effecten, in de ene groep (bijvoorbeeld mannen)
heeft een bepaalde blootstelling (sporten) een groter effect op de uitkomst (spiermassa) dan in de
andere groep (vrouwen). Effect modificatie is geen bias, het is een natuurlijk fenomeen.
Interactie = meerdere blootstellingen tezamen hebben een ander effect op de uitkomst dan de
blootstellingen afzonderlijk van elkaar. Een interactie is een gecombineerde invloed van twee
factoren (blootstellingen) op een uitkomst. Interactie is geen bias, het is een natuurlijk fenomeen.
Een confouder moet voldoen aan 3 criteria:
- Confounder heeft associatie met de gezondheidsuitkomst, het liefst onafhankelijk van de
blootstelling
- Confounder moet ook geassocieerd zijn met de andere blootstellingen/variabelen
- De confounder mag geen tussenliggende factor zijn (niet intermedieer). Dan heet het
mediatie.
Stappen van gestratificeerde analyses:
- Stap 1: Bereken de ruwe associatie tussen de blootstelling en de uitkomst
- Stap 2: Bereken de gestratificeerde associaties tussen de blootstelling en de uitkomst
- Stap 3: Vergelijk de ruwe associatie met de gestratificeerde associaties
RRruw = RRstrata1 = RRstrata2 geen confounding
RR ruw ≠ RRstrata1 = RRstrata2 confounding
RRstrata1 ≠ RRstrata2 effect modificatie
Confounding is te corrigeren met de Mantel-Haenszel methode. Er wordt dan een gemiddelde
associatie berekend door de gestratificeerde associaties te poolen.
Lecture 7: experimentele studies
Interne validiteit = zegt iets over de kwaliteit van je onderzoek, hoe minder bias hoe hoger de
interne validiteit van een studie.
Externe validiteit = de mate waarin de onderzoeksresultaten generaliseerbaar zijn naar andere
situaties dan die in het onderzoek. Bij erg strenge inclusie en exclusie criteria komt de externe
validiteit in het geding.
Lecture 1: MODF & study designs
MODF’s:
- Punt prevalentie: deel van de populatie dat ziek is op een bepaald moment in de tijd.
Aantal gevallen / totale populatie x 100%
- Periode prevalentie: deel van de populatie dat ziek is geworden in een bepaalde periode
Aantal zieken in bepaalde periode / totale populatie x 100%
- Levensloop prevalentie: hoeveel mensen ontwikkelen ziekte in hun leven
Aantal zieken gedurende leven / totale populatie x 100%
- Cumulatieve incidentie (IC): toepasbaar in gesloten populatie (cohort)
Totaal aantal nieuwe zieken in periode / totale populatie aan het begin van de periode
- Incidentie dichtheid (ID): toepasbaar in dynamische populatie
Totaal aantal nieuwe zieken / geobserveerde persoonsjaren ‘at risk’
- Mortaliteit: incidentie van overlijden
Totaal aantal sterfgevallen in periode / totale populatie aan begin van de periode
- Case fatality rate (CFR): geeft een schatting van de dodelijkheid van een ziekte
Sterfgevallen door bepaalde ziekte / totaal incidente patiënten van ziekte
Associaties en risico’s:
- Relatief risico (RR) = toepasbaar wanneer je beschikking hebt over incidentie cijfers.
Incidentie (Exp+) / Incidentie (Exp-)
Bij een bepaalde blootstelling is de kans X keer zo groot op een bepaalde uitkomst.
- Risico verschil (RD)/Attributief risico (AR) =
Incidentie (Exp+) – (Incidentie (Exp-)
X % van het aantal gevallen met de uitkomst is te wijten aan een bepaalde blootstelling.
- Number needed to treat (NNT) =
1/AR
Als X mensen in aanraking komen met een bepaalde blootstelling (interventie) dat wordt er 1
uitkomst (ziekte) voorkomen.
- Attributale proportie van de totale populatie (APt) =
(IncidentieTotaal – Incidentie (Exp-)) / IncidentieTotaal
Als een bepaalde blootstelling niet zou bestaan, zou een bepaalde uitkomst X % minder
voorkomen.
- Odds ratio (OR) = toepasbaar wanneer je niet beschikt over incidentie cijfers.
P(case=exp+)/P(case=exp-)/(P(control=exp+/(P(control=exp-) = (axd)/(cxd)
Bij een bepaalde blootstelling is de odds x keer zo groot op een bepaalde uitkomst.
, Lecture 4: Bias en confounding
Confounding = de effecten van meerdere blootstellingen op een bepaalde uitkomst worden met
elkaar vermengd (een soort bias), er moet dus gecorrigeerd worden voor confounding omdat het een
vertekening geeft van de resultaten.
Effect modificatie = er is sprake van heterogene effecten, in de ene groep (bijvoorbeeld mannen)
heeft een bepaalde blootstelling (sporten) een groter effect op de uitkomst (spiermassa) dan in de
andere groep (vrouwen). Effect modificatie is geen bias, het is een natuurlijk fenomeen.
Interactie = meerdere blootstellingen tezamen hebben een ander effect op de uitkomst dan de
blootstellingen afzonderlijk van elkaar. Een interactie is een gecombineerde invloed van twee
factoren (blootstellingen) op een uitkomst. Interactie is geen bias, het is een natuurlijk fenomeen.
Een confouder moet voldoen aan 3 criteria:
- Confounder heeft associatie met de gezondheidsuitkomst, het liefst onafhankelijk van de
blootstelling
- Confounder moet ook geassocieerd zijn met de andere blootstellingen/variabelen
- De confounder mag geen tussenliggende factor zijn (niet intermedieer). Dan heet het
mediatie.
Stappen van gestratificeerde analyses:
- Stap 1: Bereken de ruwe associatie tussen de blootstelling en de uitkomst
- Stap 2: Bereken de gestratificeerde associaties tussen de blootstelling en de uitkomst
- Stap 3: Vergelijk de ruwe associatie met de gestratificeerde associaties
RRruw = RRstrata1 = RRstrata2 geen confounding
RR ruw ≠ RRstrata1 = RRstrata2 confounding
RRstrata1 ≠ RRstrata2 effect modificatie
Confounding is te corrigeren met de Mantel-Haenszel methode. Er wordt dan een gemiddelde
associatie berekend door de gestratificeerde associaties te poolen.
Lecture 7: experimentele studies
Interne validiteit = zegt iets over de kwaliteit van je onderzoek, hoe minder bias hoe hoger de
interne validiteit van een studie.
Externe validiteit = de mate waarin de onderzoeksresultaten generaliseerbaar zijn naar andere
situaties dan die in het onderzoek. Bij erg strenge inclusie en exclusie criteria komt de externe
validiteit in het geding.
