Inhoudsopgave
Blok 1: Frequentie en associatiematen:.......................................................................................................... 2
Blok 2: Bronnen van vertekening.................................................................................................................. 10
Blok 3: Confounding & effectmodificatie – betrouwbaarheid & validiteit......................................................20
Blok 4: Beschrijvende statistiek & kansrekening...........................................................................................29
Blok 5: Normale verdeling, Z-waarden en P-waarden...................................................................................40
Blok 6: Hypotheses, z-toets en betrouwbaarheidsinterval............................................................................50
Blok 7: T toetsen.......................................................................................................................................... 59
,Blok 1: Frequentie en associatiematen:
Frequentie- en Associatiematen:
- Frequentiematen: Prevalentie, incidentie en incidentiedichtheid. Van oudsher werd
veelal dichotoom gemeten in de epidemiologie: dood/levend, ziek/gezond. Maar veel
kenmerken kunnen meer dan 2 waardes aannemen.
- Associatiematen: Odds en risico’s, ratio’s en verschillen, NNT, APe, Apt.
De twee meest bekende frequentiematen:
- Prevalentie: proportie bestaande gevallen (wie zitten er allemaal al in de koker?)
- Incidentie: Proportie nieuwe gevallen (nieuwe gevallen die erbij komen)
Epidemiologische breuk:
- Prevalentie en incidentie worden berekend met de epidemiolische breuk
- Geeft de frequentie van zieken (proportie) in de populatie weer:
Totaal aantal zieken / totaal aantal personen in de populatie
o De teller (boven) en noemer (onder) zijn afhankelijk van wat je wil berekenen.
Prevalentie:
- Proportie bestaande gevallen op een bepaald moment
o Puntprevalentie: fractie mensen in toestand X op bepaald moment
o Periodeprevalentie: fractie mensen die in een bepaalde periode (tussen t0 en
t1) in toestand X zijn (geweest)
Bijv. prevalentie rokers in Nederland 23%, lifetime-prevalentie beenbreuken 20%
Incidentie:
- Incidentie: proportie nieuwe gevallen
o Cumulatieve incidentie
o Incidentiedichtheid
Cumulatieve incidentie: CI
- Cumulatieve incidentie (CI) fractie nieuwe gevallen vanaf t0 tot t1
- Uitgedrukt met aanduiding van tijdspanne (belangrijk!)
- “0,8% van alle 1e jaars aan de VU werd in januari 2010 besmet met de Mexicaanse
griep”
, o Nadelen van cumulatieve incidentie: geeft niets van snelheid van ontwikkelen
uitkomst weer (ze zijn uitgevallen of niet, je weet alleen dat ze hebben
deelgenomen). Loss to follow-up wordt niet meegenomen. Niet bruikbaar bij
een open (dynamische) populatie, er kan dan gebruik gemaakt worden van
incidentiedichtheid
Incidentiedichtheid: ID
- Een maat die de kans op ziekte combineert met de snelheid waarmee de ziekte
optreedt. Hoe snel is de rest ook ziek?
- Het aantal nieuwe cases in een bepaalde periode gedeeld door de soms van de tijd
dat personen “at risk” zijn (het aantal geobserveerde persoonsjaren)
o Meet voor iedere betrokkene de tijdsduur voor optreden
o Druk fractie uit per persoonstijd
- Voordeel: ook bruikbaar als lengte van de observatieperiode verschilt tussen
deelnemers, mogelijk bij prospectief onderzoek.
- Bij een lange observatieperiode meestal uitgedrukt per 1000 persoonsjaren
- Aan de eenheid herken je of er sprake is CI of ID
De incidentiedichtheid = 2/16 persoonsjaren. 0,125 (1 op 8) per persoonsjaar.
Er wordt geen rekening gehouden met een 2e verkoudheid, na de 1e stopt de vervolging.
, Associatiematen:
- Risico’s en Odds
- Ratio’s en verschillen
- NNT, APe, Apt
Verklarende epidemiologie houdt zich bezig met verbanden. Welke factoren kunnen het
voorkomen van ziekte verklaren, wat zijn risicofactoren voor het ontwikkelen van ziekte.
Risico’s zijn kansen:
- Risico is de kans dat kenmerk X optreedt. (bij risico is er altijd sprake van
statusverandering!)
- Risico op een griepinfectie is dit seizoen 2%, het risico (de kans) om volgend jaar
miljonair te worden
Risico’s berekenen:
- Risico op longkanker voor rokers 780/2800 = 0,028 (rokers met longkanker / totaal
aantal rokers)
- Je hebt 2 kenmerken je bent roker of niet en iemand krijgt kanker of niet. Je wil de
associatie weten tussen deze 2.
- Om risico’s te kunnen berekenen moet je over een tijd observeren. Dit kun je doen
met cohort of experimenteel.
Je kunt risico’s, RR en RV berekenen van een cohort onderzoek en een experimenteel
onderzoek.
ODDS zijn relatieve kansen:
- Odds zijn de relatieve kans dat kenmerk X optreedt -> de kans “op X” ten opzichte
van de kans “op niet X”
- Bij odds kan een statusverandering aan de orde zijn, maar het hoeft niet.
- Daarom kunnen odds ook gebruikt worden bij tranversaal of patient controle
onderzoek
Je vergelijk de groep die ziek wordt niet met de totalen groep maar ten opzichte van het
wel of niet krijgen.
ODDS berekenen:
- Odds op longkanker voor rokers = 780/27220 = 0,029
Blok 1: Frequentie en associatiematen:.......................................................................................................... 2
Blok 2: Bronnen van vertekening.................................................................................................................. 10
Blok 3: Confounding & effectmodificatie – betrouwbaarheid & validiteit......................................................20
Blok 4: Beschrijvende statistiek & kansrekening...........................................................................................29
Blok 5: Normale verdeling, Z-waarden en P-waarden...................................................................................40
Blok 6: Hypotheses, z-toets en betrouwbaarheidsinterval............................................................................50
Blok 7: T toetsen.......................................................................................................................................... 59
,Blok 1: Frequentie en associatiematen:
Frequentie- en Associatiematen:
- Frequentiematen: Prevalentie, incidentie en incidentiedichtheid. Van oudsher werd
veelal dichotoom gemeten in de epidemiologie: dood/levend, ziek/gezond. Maar veel
kenmerken kunnen meer dan 2 waardes aannemen.
- Associatiematen: Odds en risico’s, ratio’s en verschillen, NNT, APe, Apt.
De twee meest bekende frequentiematen:
- Prevalentie: proportie bestaande gevallen (wie zitten er allemaal al in de koker?)
- Incidentie: Proportie nieuwe gevallen (nieuwe gevallen die erbij komen)
Epidemiologische breuk:
- Prevalentie en incidentie worden berekend met de epidemiolische breuk
- Geeft de frequentie van zieken (proportie) in de populatie weer:
Totaal aantal zieken / totaal aantal personen in de populatie
o De teller (boven) en noemer (onder) zijn afhankelijk van wat je wil berekenen.
Prevalentie:
- Proportie bestaande gevallen op een bepaald moment
o Puntprevalentie: fractie mensen in toestand X op bepaald moment
o Periodeprevalentie: fractie mensen die in een bepaalde periode (tussen t0 en
t1) in toestand X zijn (geweest)
Bijv. prevalentie rokers in Nederland 23%, lifetime-prevalentie beenbreuken 20%
Incidentie:
- Incidentie: proportie nieuwe gevallen
o Cumulatieve incidentie
o Incidentiedichtheid
Cumulatieve incidentie: CI
- Cumulatieve incidentie (CI) fractie nieuwe gevallen vanaf t0 tot t1
- Uitgedrukt met aanduiding van tijdspanne (belangrijk!)
- “0,8% van alle 1e jaars aan de VU werd in januari 2010 besmet met de Mexicaanse
griep”
, o Nadelen van cumulatieve incidentie: geeft niets van snelheid van ontwikkelen
uitkomst weer (ze zijn uitgevallen of niet, je weet alleen dat ze hebben
deelgenomen). Loss to follow-up wordt niet meegenomen. Niet bruikbaar bij
een open (dynamische) populatie, er kan dan gebruik gemaakt worden van
incidentiedichtheid
Incidentiedichtheid: ID
- Een maat die de kans op ziekte combineert met de snelheid waarmee de ziekte
optreedt. Hoe snel is de rest ook ziek?
- Het aantal nieuwe cases in een bepaalde periode gedeeld door de soms van de tijd
dat personen “at risk” zijn (het aantal geobserveerde persoonsjaren)
o Meet voor iedere betrokkene de tijdsduur voor optreden
o Druk fractie uit per persoonstijd
- Voordeel: ook bruikbaar als lengte van de observatieperiode verschilt tussen
deelnemers, mogelijk bij prospectief onderzoek.
- Bij een lange observatieperiode meestal uitgedrukt per 1000 persoonsjaren
- Aan de eenheid herken je of er sprake is CI of ID
De incidentiedichtheid = 2/16 persoonsjaren. 0,125 (1 op 8) per persoonsjaar.
Er wordt geen rekening gehouden met een 2e verkoudheid, na de 1e stopt de vervolging.
, Associatiematen:
- Risico’s en Odds
- Ratio’s en verschillen
- NNT, APe, Apt
Verklarende epidemiologie houdt zich bezig met verbanden. Welke factoren kunnen het
voorkomen van ziekte verklaren, wat zijn risicofactoren voor het ontwikkelen van ziekte.
Risico’s zijn kansen:
- Risico is de kans dat kenmerk X optreedt. (bij risico is er altijd sprake van
statusverandering!)
- Risico op een griepinfectie is dit seizoen 2%, het risico (de kans) om volgend jaar
miljonair te worden
Risico’s berekenen:
- Risico op longkanker voor rokers 780/2800 = 0,028 (rokers met longkanker / totaal
aantal rokers)
- Je hebt 2 kenmerken je bent roker of niet en iemand krijgt kanker of niet. Je wil de
associatie weten tussen deze 2.
- Om risico’s te kunnen berekenen moet je over een tijd observeren. Dit kun je doen
met cohort of experimenteel.
Je kunt risico’s, RR en RV berekenen van een cohort onderzoek en een experimenteel
onderzoek.
ODDS zijn relatieve kansen:
- Odds zijn de relatieve kans dat kenmerk X optreedt -> de kans “op X” ten opzichte
van de kans “op niet X”
- Bij odds kan een statusverandering aan de orde zijn, maar het hoeft niet.
- Daarom kunnen odds ook gebruikt worden bij tranversaal of patient controle
onderzoek
Je vergelijk de groep die ziek wordt niet met de totalen groep maar ten opzichte van het
wel of niet krijgen.
ODDS berekenen:
- Odds op longkanker voor rokers = 780/27220 = 0,029
