Blok 3 : inleiding
epidemiologie(college 1)
Een theorie is een samenhangend stelsel van
Empirische cyclus verklaringen en aannames waarmee
empirische (proefondervindelijke)
regelmatigheden of verschijnselen (zoals
ziekte, menselijk gedrag,…) verklaard en
voorspeld kunnen worden.
Theorie: -
Theorie: -
praktische
praktische
toepassing -
niet-
toepassing -
systematisch
e
niet-
waarneminge
systematisch
n
e
inducti waarneminge deducti
inducti
e
n deducti
e
e e
resutaten ->
conclusies hypothese(n)
resutaten ->
conclusies hypothese(n)
data- onderzoek
analyse sdesign
data- onderzoek
analyse sdesign
systematische
waarneminge
systematische
n
waarneminge
n
Een theorie moet een praktische toepassing hebben, dit is het doel (we gaan BV geen
kanker onderzoeken omdat we dit BV interessant vinden maar we gaan dit doen
omdat we kanker willen voorkomen).
Er kunnen in onderzoeken ook vals-positieve resultaten zijn de studie is hierbij positief
maar in de werkelijkheid is de hypothese onwaar. Er zijn ook vals-negatieve resultaten
hierbij is de studie negatief maar de hypothese is in werkelijkheid waar.
Ongeveer 10% van hypothesen interessant genoeg om te testen zijn waar.
Positieve studies hebben een hogere kans op publicatie in vergelijking met negatieve
studies, een groot deel van die positieve studies (ongeveer 1/3) is onwaar (vals-positief).
Vroeger dachten ze dat gezondheid een balans was tussen slijm, bloed, gele en zwarte
gal (de behandeling die toen werd gegeven was een aderlating)
1
,Definitie epidemiologie
“De leer van de verspreiding & voorkomen van ziekte (en de factoren die hiermee te
maken hebben) onder het volk”
“The science of understanding the causes and distribution of population health so that we
may intervene to prevent disease and promote health”
De epidemiologische functie (model):
Z= f(Di)
Voorkomen van ziekte Z Funcite van k determinanten
Voorbeeld: kanker= f (leeftijd+genetica+ etnische achtergrond, beroep…)
Z= fMi (Di/ Ci)
Z: het voorkomen van ziekte
Di: status van determinanten
Ci: status van ‘verstorende variabelen’ (confounder) (hierbij moet je rekening
houden bij de determinanten)
Mi: modificatoren (b.v. man-vrouw verschillen)
F: gevolg van, combinatie van factoren
2
,Gezondheid WHO: “ een toestand van volkomen sociaal, lichamelijk en psychisch
welbevinden.”
ziekte: een ongewenste verstoring van deze toestand
ziekte: continuüm van ‘gezond’ tot dood
Ziekteproces: begin, beloop, eindtoestand (genezing, dood…)
Ziekte vaststellen:
Symptomen: subjectieve kenmerken ziekte (patiënt)
Signalen: objectieve kenmerken (arts)
Testresultaten: objectieve kenmerken (arts)
(medische voorgeschiedenis)
Bij onderzoek: populatie vaststellen bij prostaatkanker BV mannen
Populatie at risk: mensen die geen (prostaatkanker) hebben maar wel het risico hebben
om het binnen afzienbare tijd te krijgen (in dit geval mannen +45)
Frequentiematen: voorkomen van ziekte uitdrukken, het zijn de ingrediënten om
associaties te berekenen tussen determinanten & ziekte
2 typen:
Prevalentie (beschrijft toestand bv: ziek zijn): het aantal ziektegevallen op een
bepaald tijdstip of periode in een afgebakende populatie (waar de cases uit
voorkomen):
3
, Puntprevalentie: het aantal ziektegevallen op een bepaald tijdstip BV:
puntprevalentie artrose NL op 01-01-2011 onder 65-69 jarigen: 20,1% (afhankelijk
van tijdstip van meting, dit kan van invloed zijn bij ziektes van korte duur, niet
echt bij chronische ziekten)
Periodeprevalentie: deel van de populatie dat in een bepaalde periode de ziekte
had NB: maakt gebruik van mid – term population: Nbegin+Neinde/2 BV: verkoudheid
medewerkers UM in 2012: 37% (combinatie van mensen die ziek worden en
mensen die ziek zijn altijd hoger dan puntprevalentie!)
Loss to follow-up: iemand kan de groep verlaten, BV stoppen met de studie, deze
persoon is dan loss to follow-up waardoor je populatie ook kleiner wordt. Als je de
periodeprevalentie berekent moet je de gemiddelde populatiegrootte gebruiken.
Lifetimeprevalentie: deel van de populatie dat de ziekte ooit had gedurende hun
leven BV: lifetimeprevalentie van lage rugpijn wereldwijd: 84%
Incidentie (beschrijft gebeurtenis bv: ziek worden) BETERE MAAT!: incidentie is
gebaseerd op het feit dat ziekte geen staat is maar een proces (dynamisch) (begin
beloop eindtoestand)
2 typen:
1. Cumulatieve incidentie (gesloten populatie)
Voorwaarden:
Alle leden van de populatie moeten ‘at risk’ op T0 bestaande (prevalente)
gevallen uitsluiten! (dus geen mensen die al ziek zijn)
Altijd follow-up periode P specificeren
Volledige follow-up van alle leden van de populatie vereist
Interpretatie: absoluut risico
2. Incidentiedichtheid (dynamische populatie of gesloten)
Personen x tijd ‘at risk’: hier ga je voor elke persoon tellen hoelang ze lid waren
van de populatie én hoelang ze ‘at risk ‘zijn, dus hoelang ze niet ziek zijn
Uitkomst is geen percentage maar het is een tijdseenheid: tijd-1
Altijd follow-up periode P specificeren in ‘personen x tijd’
4
epidemiologie(college 1)
Een theorie is een samenhangend stelsel van
Empirische cyclus verklaringen en aannames waarmee
empirische (proefondervindelijke)
regelmatigheden of verschijnselen (zoals
ziekte, menselijk gedrag,…) verklaard en
voorspeld kunnen worden.
Theorie: -
Theorie: -
praktische
praktische
toepassing -
niet-
toepassing -
systematisch
e
niet-
waarneminge
systematisch
n
e
inducti waarneminge deducti
inducti
e
n deducti
e
e e
resutaten ->
conclusies hypothese(n)
resutaten ->
conclusies hypothese(n)
data- onderzoek
analyse sdesign
data- onderzoek
analyse sdesign
systematische
waarneminge
systematische
n
waarneminge
n
Een theorie moet een praktische toepassing hebben, dit is het doel (we gaan BV geen
kanker onderzoeken omdat we dit BV interessant vinden maar we gaan dit doen
omdat we kanker willen voorkomen).
Er kunnen in onderzoeken ook vals-positieve resultaten zijn de studie is hierbij positief
maar in de werkelijkheid is de hypothese onwaar. Er zijn ook vals-negatieve resultaten
hierbij is de studie negatief maar de hypothese is in werkelijkheid waar.
Ongeveer 10% van hypothesen interessant genoeg om te testen zijn waar.
Positieve studies hebben een hogere kans op publicatie in vergelijking met negatieve
studies, een groot deel van die positieve studies (ongeveer 1/3) is onwaar (vals-positief).
Vroeger dachten ze dat gezondheid een balans was tussen slijm, bloed, gele en zwarte
gal (de behandeling die toen werd gegeven was een aderlating)
1
,Definitie epidemiologie
“De leer van de verspreiding & voorkomen van ziekte (en de factoren die hiermee te
maken hebben) onder het volk”
“The science of understanding the causes and distribution of population health so that we
may intervene to prevent disease and promote health”
De epidemiologische functie (model):
Z= f(Di)
Voorkomen van ziekte Z Funcite van k determinanten
Voorbeeld: kanker= f (leeftijd+genetica+ etnische achtergrond, beroep…)
Z= fMi (Di/ Ci)
Z: het voorkomen van ziekte
Di: status van determinanten
Ci: status van ‘verstorende variabelen’ (confounder) (hierbij moet je rekening
houden bij de determinanten)
Mi: modificatoren (b.v. man-vrouw verschillen)
F: gevolg van, combinatie van factoren
2
,Gezondheid WHO: “ een toestand van volkomen sociaal, lichamelijk en psychisch
welbevinden.”
ziekte: een ongewenste verstoring van deze toestand
ziekte: continuüm van ‘gezond’ tot dood
Ziekteproces: begin, beloop, eindtoestand (genezing, dood…)
Ziekte vaststellen:
Symptomen: subjectieve kenmerken ziekte (patiënt)
Signalen: objectieve kenmerken (arts)
Testresultaten: objectieve kenmerken (arts)
(medische voorgeschiedenis)
Bij onderzoek: populatie vaststellen bij prostaatkanker BV mannen
Populatie at risk: mensen die geen (prostaatkanker) hebben maar wel het risico hebben
om het binnen afzienbare tijd te krijgen (in dit geval mannen +45)
Frequentiematen: voorkomen van ziekte uitdrukken, het zijn de ingrediënten om
associaties te berekenen tussen determinanten & ziekte
2 typen:
Prevalentie (beschrijft toestand bv: ziek zijn): het aantal ziektegevallen op een
bepaald tijdstip of periode in een afgebakende populatie (waar de cases uit
voorkomen):
3
, Puntprevalentie: het aantal ziektegevallen op een bepaald tijdstip BV:
puntprevalentie artrose NL op 01-01-2011 onder 65-69 jarigen: 20,1% (afhankelijk
van tijdstip van meting, dit kan van invloed zijn bij ziektes van korte duur, niet
echt bij chronische ziekten)
Periodeprevalentie: deel van de populatie dat in een bepaalde periode de ziekte
had NB: maakt gebruik van mid – term population: Nbegin+Neinde/2 BV: verkoudheid
medewerkers UM in 2012: 37% (combinatie van mensen die ziek worden en
mensen die ziek zijn altijd hoger dan puntprevalentie!)
Loss to follow-up: iemand kan de groep verlaten, BV stoppen met de studie, deze
persoon is dan loss to follow-up waardoor je populatie ook kleiner wordt. Als je de
periodeprevalentie berekent moet je de gemiddelde populatiegrootte gebruiken.
Lifetimeprevalentie: deel van de populatie dat de ziekte ooit had gedurende hun
leven BV: lifetimeprevalentie van lage rugpijn wereldwijd: 84%
Incidentie (beschrijft gebeurtenis bv: ziek worden) BETERE MAAT!: incidentie is
gebaseerd op het feit dat ziekte geen staat is maar een proces (dynamisch) (begin
beloop eindtoestand)
2 typen:
1. Cumulatieve incidentie (gesloten populatie)
Voorwaarden:
Alle leden van de populatie moeten ‘at risk’ op T0 bestaande (prevalente)
gevallen uitsluiten! (dus geen mensen die al ziek zijn)
Altijd follow-up periode P specificeren
Volledige follow-up van alle leden van de populatie vereist
Interpretatie: absoluut risico
2. Incidentiedichtheid (dynamische populatie of gesloten)
Personen x tijd ‘at risk’: hier ga je voor elke persoon tellen hoelang ze lid waren
van de populatie én hoelang ze ‘at risk ‘zijn, dus hoelang ze niet ziek zijn
Uitkomst is geen percentage maar het is een tijdseenheid: tijd-1
Altijd follow-up periode P specificeren in ‘personen x tijd’
4
