Aantekeningen colleges blok 3: Introductie Wetenschappelijk Onderzoek
College 1: Epidemiologie 2
College 2: Onderzoeksdesign 7
College 3: Theorievorming en onderzoeksvraagstelling 11
College 4: Opzet van kwalitatief onderzoek 15
College 5: RCT & cohortonderzoek 19
College 6: Patiënt-controle onderzoek 24
College 7: Bronnen van vertekening & gestratificeerde analyse 28
College 8: Meetinstrumenten ontwikkeling en gebruik 38
College 9: Analyse van kwalitatief onderzoek 44
College 10: Hypothese-genererend onderzoek 51
College 11: Onderzoek in de praktijk 52
,College 1: Epidemiologie
Empirische cyclus
● Theorie: een samenhangend stelsel van verklaringen en aannames waarmee
empirische regelmatigheden of verschijnselen (zoals ziekte, menselijk gedrag, etc.)
verklaard en voorspeld kunnen worden.
→ Deductie
● Hypothese(n)
→ Onderzoeksdesign
● Systematische waarnemingen
→ Data-analyse
● Resultaten → conclusie
→ Inductie: je gebruikt je onderzoeks theorieën om je
theorieën te gebruiken, verbreden, verwerpen
● Theorie
Hypothesen: deze kunnen waar of onwaar zijn
● Terecht-positief: hypothese is waar, en in de
werkelijkheid ook.
● Terecht-negatief: hypothese is onwaar, en in de
werkelijkheid ook.
● Fout-positief: in werkelijkheid is de hypothese
onwaar, terwijl in jouw studie het waar is.
● Fout-negatief: in werkelijkheid is de hypothese waar,
terwijl in je onderzoek dat niet gevonden is (kan
door een fout opgezet onderzoek of bij te weinig
mensen onderzocht).
Epidemiologie: Kwantitatief gezondheidsonderzoek
● De wetenschappelijke discipline die het vóórkomen en de verspreiding van ziekten of
andere gezondheidstoestanden in humane populaties bestudeert, de oorzaken
daarvan probeert te begrijpen en deze kennis toepast om de gezondheid te
bevorderen
● Grieks
○ Epi = ‘op, onder’
○ Demos = volk
○ Logos = woord, gedachte, principe, stelling
○ DUS: de leer van de verspreiding en voorkomen van ziekte onder het volk
● Richten op
○ Etiologie: oorsprong, oorzaken
○ Diagnose: kenmerken / classificatie, screening
○ Prognose: beloop, gevolgen
○ Interventie: preventie, profylaxe - behandeling, therapie
,Oorzaak gevolg ontstaan van ziekte: de epidemiologische functie (model): Z=f (Di)
● Voorkomen van de ziekte Z
● Functie van k determinanten (Di, met i = 1, …, k)
● Rekening houden met andere determinanten: Z = fMi (Di l Ci)
○ Het voorkomen van kanker (Z) kan komen door ongezond eten (Di), maar dan
moet er ook rekening gehouden worden met leeftijd, geslacht, etc (Ci)
● Z = afhankelijke variabele: uitkomst
● f (Di) = onafhankelijke variabele(n). determinanten
Operationalisatie: uitkomst en determinanten meten
● Van concept naar meetbare definitie
Determinanten in 3 categorieën
● Gedrag
● Constitutie (toestand van lichaam → bloeddruk, DNA, leeftijd, etc.)
● Omgeving
Population at risk: De groep personen die nog niet de ziekte hebben waar je naar
geïntereseerd bent, maar die wel risico leven
Ziekte is geen ‘staat’ maar een proces (dynamisch)
● Begin → beloop → eindtoestand
Frequentiematen: gebruiken bij het uitdrukken van het vóórkomen van ziekte
● Prevalentie: beschrijft toestand, bv. ‘ziek zijn
○ Het aantal ziektegevallen op een bepaald tijdstip of periode in een
afgebakende populatie (waar de cases uit voortkomen)
○ (N ziektegevallen / N populatie at risk) x 100%
○ Handig om de ziektelast uit te drukken, niet om het ontstaan van een ziekte te
onderzoeken
○ 3 vormen
■ Puntprevalentie: aantal ziektegevallen op een
bepaald tijdstip
● Bv. artrose NL op 1 januari 2011 onder 65-69
jarigen: 20,1%
● Afhankelijk van tijdstip van berekening
, ■ Periodeprevalentie: deel vd populatie dat in een bepaalde periode de
ziekte had
● Bv. verkoudheid bij medewerkers UM in 2012:
37%
● Maakt gebruik van de ‘mid-term population:
(Nbegin + Neind) / 2. → het aantal
medewerkers zal niet gelijk zijn gedurende het
jaar 2012
● Loss to follow up: iemand is gestopt, dus in het begin van de
gemeten periode was deze persoon er nog wel, maar aan het
eind van de periode was deze persoon gestopt. → N populatie
wordt berekent met de mid-term population
■ Lifetimeprevalentie: deel vd populatie dat de ziekte ooit had
gedurende hun leven
● Bv. Lage rugpijn wereldwijd: 84%
● Incidentie: beschrijft gebeurtenis: bv. ‘ziek worden’
○ Twee typen incidentie
■ Cumulatieve incidentie bij gesloten populatie
● (Aantal nieuwe ziektegevallen in periode P /
totale populatie at risk (totale omvang cohort))
x 100%
● Alle leden van de populatie moeten at risk zijn
bij het begin van het onderzoek (T0)
○ Bv. alleen mannen die geen
prostaatkanker hebben, bij een onderzoek naar
prostaatkanker
● Volledige follow-up van alle leden van de
populatie is vereist
● Interpretatie: absoluut risico
● Bv. 10 mensen kunnen een ziekte krijgen. In een
periode van 6 jaar hebben 4 mensen deze ziekte
gekregen. → DUS 4/10 x 10% = 40% bij een
follow-up van 6 jaar
○ Persoon 2 jaar ziek bij start → niet meetellen dus de
4/9x100% = 44%
■ Incidentiedichtheid: bij open / dynamische populatie
● (Aantal nieuwe ziektegevallen in periode P / personen . tijd ‘at
risk’ (=persoonstijd at risk))
● Eenheid: tijd-1 / per jaar
College 1: Epidemiologie 2
College 2: Onderzoeksdesign 7
College 3: Theorievorming en onderzoeksvraagstelling 11
College 4: Opzet van kwalitatief onderzoek 15
College 5: RCT & cohortonderzoek 19
College 6: Patiënt-controle onderzoek 24
College 7: Bronnen van vertekening & gestratificeerde analyse 28
College 8: Meetinstrumenten ontwikkeling en gebruik 38
College 9: Analyse van kwalitatief onderzoek 44
College 10: Hypothese-genererend onderzoek 51
College 11: Onderzoek in de praktijk 52
,College 1: Epidemiologie
Empirische cyclus
● Theorie: een samenhangend stelsel van verklaringen en aannames waarmee
empirische regelmatigheden of verschijnselen (zoals ziekte, menselijk gedrag, etc.)
verklaard en voorspeld kunnen worden.
→ Deductie
● Hypothese(n)
→ Onderzoeksdesign
● Systematische waarnemingen
→ Data-analyse
● Resultaten → conclusie
→ Inductie: je gebruikt je onderzoeks theorieën om je
theorieën te gebruiken, verbreden, verwerpen
● Theorie
Hypothesen: deze kunnen waar of onwaar zijn
● Terecht-positief: hypothese is waar, en in de
werkelijkheid ook.
● Terecht-negatief: hypothese is onwaar, en in de
werkelijkheid ook.
● Fout-positief: in werkelijkheid is de hypothese
onwaar, terwijl in jouw studie het waar is.
● Fout-negatief: in werkelijkheid is de hypothese waar,
terwijl in je onderzoek dat niet gevonden is (kan
door een fout opgezet onderzoek of bij te weinig
mensen onderzocht).
Epidemiologie: Kwantitatief gezondheidsonderzoek
● De wetenschappelijke discipline die het vóórkomen en de verspreiding van ziekten of
andere gezondheidstoestanden in humane populaties bestudeert, de oorzaken
daarvan probeert te begrijpen en deze kennis toepast om de gezondheid te
bevorderen
● Grieks
○ Epi = ‘op, onder’
○ Demos = volk
○ Logos = woord, gedachte, principe, stelling
○ DUS: de leer van de verspreiding en voorkomen van ziekte onder het volk
● Richten op
○ Etiologie: oorsprong, oorzaken
○ Diagnose: kenmerken / classificatie, screening
○ Prognose: beloop, gevolgen
○ Interventie: preventie, profylaxe - behandeling, therapie
,Oorzaak gevolg ontstaan van ziekte: de epidemiologische functie (model): Z=f (Di)
● Voorkomen van de ziekte Z
● Functie van k determinanten (Di, met i = 1, …, k)
● Rekening houden met andere determinanten: Z = fMi (Di l Ci)
○ Het voorkomen van kanker (Z) kan komen door ongezond eten (Di), maar dan
moet er ook rekening gehouden worden met leeftijd, geslacht, etc (Ci)
● Z = afhankelijke variabele: uitkomst
● f (Di) = onafhankelijke variabele(n). determinanten
Operationalisatie: uitkomst en determinanten meten
● Van concept naar meetbare definitie
Determinanten in 3 categorieën
● Gedrag
● Constitutie (toestand van lichaam → bloeddruk, DNA, leeftijd, etc.)
● Omgeving
Population at risk: De groep personen die nog niet de ziekte hebben waar je naar
geïntereseerd bent, maar die wel risico leven
Ziekte is geen ‘staat’ maar een proces (dynamisch)
● Begin → beloop → eindtoestand
Frequentiematen: gebruiken bij het uitdrukken van het vóórkomen van ziekte
● Prevalentie: beschrijft toestand, bv. ‘ziek zijn
○ Het aantal ziektegevallen op een bepaald tijdstip of periode in een
afgebakende populatie (waar de cases uit voortkomen)
○ (N ziektegevallen / N populatie at risk) x 100%
○ Handig om de ziektelast uit te drukken, niet om het ontstaan van een ziekte te
onderzoeken
○ 3 vormen
■ Puntprevalentie: aantal ziektegevallen op een
bepaald tijdstip
● Bv. artrose NL op 1 januari 2011 onder 65-69
jarigen: 20,1%
● Afhankelijk van tijdstip van berekening
, ■ Periodeprevalentie: deel vd populatie dat in een bepaalde periode de
ziekte had
● Bv. verkoudheid bij medewerkers UM in 2012:
37%
● Maakt gebruik van de ‘mid-term population:
(Nbegin + Neind) / 2. → het aantal
medewerkers zal niet gelijk zijn gedurende het
jaar 2012
● Loss to follow up: iemand is gestopt, dus in het begin van de
gemeten periode was deze persoon er nog wel, maar aan het
eind van de periode was deze persoon gestopt. → N populatie
wordt berekent met de mid-term population
■ Lifetimeprevalentie: deel vd populatie dat de ziekte ooit had
gedurende hun leven
● Bv. Lage rugpijn wereldwijd: 84%
● Incidentie: beschrijft gebeurtenis: bv. ‘ziek worden’
○ Twee typen incidentie
■ Cumulatieve incidentie bij gesloten populatie
● (Aantal nieuwe ziektegevallen in periode P /
totale populatie at risk (totale omvang cohort))
x 100%
● Alle leden van de populatie moeten at risk zijn
bij het begin van het onderzoek (T0)
○ Bv. alleen mannen die geen
prostaatkanker hebben, bij een onderzoek naar
prostaatkanker
● Volledige follow-up van alle leden van de
populatie is vereist
● Interpretatie: absoluut risico
● Bv. 10 mensen kunnen een ziekte krijgen. In een
periode van 6 jaar hebben 4 mensen deze ziekte
gekregen. → DUS 4/10 x 10% = 40% bij een
follow-up van 6 jaar
○ Persoon 2 jaar ziek bij start → niet meetellen dus de
4/9x100% = 44%
■ Incidentiedichtheid: bij open / dynamische populatie
● (Aantal nieuwe ziektegevallen in periode P / personen . tijd ‘at
risk’ (=persoonstijd at risk))
● Eenheid: tijd-1 / per jaar
