Epidemiologie Fur Dummies

Wer ein gesundheitswissenschaftliches Fach oder Medizin studiert, darf sich auf die Epidemiologie freuen, denn dann wird es richtig spannend. Oliver Razum, JUrgen Breckenkamp und Patrick Brzoska fUhren in diesen Querschnittsbereich der Medizin und der Gesundheitswissenschaften ein. Sie erlAutern, wie Epidemiologen Risikofaktoren und Krankheiten der BevOlkerung untersuchen, wie Studiendesigns aufgebaut sind und welche Methoden zur kritischen Datenanalyse angewendet werden. Anhand vieler Beispiele erfahren Sie, wie sich Seuchen ausbreiten, warum Bewegung gesund ist und warum Rauchen krank macht.

Table of Contents:
Uber die Autoren 8 Zur zweiten Auflage 9 Einfuhrung 23 Uber dieses Buch 23 Was Sie nicht lesen mussen 24 Konventionen in diesem Buch 24 Torichte Annahmen uber den Leser 25 Wie dieses Buch aufgebaut ist 25 Teil I: Epidemiologen sind Gesundheitsdetektive 25 Teil II: Werkzeuge zum Messen und Vergleichen 26 Teil III: Die Architektur der Epidemiologie 26 Teil IV: Studien durchfuhren und Fallstricke vermeiden 26 Teil V: Anwendungen der Epidemiologie 26 Teil VI: Der Top-Ten-Teil 26 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 31 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 38 Wir schauen uns selbst auf die Finger 39 Wie und warum wir Epidemiologen wurden 40 Epidemiologen geht es um Gesundheit 40 Epidemiologen sind vielseitig interessiert 41 Epidemiologen denken kritisch 42 Epidemiologen entwickeln Studiendesigns 42 Epidemiologen handeln 42 Epidemiologen traumen von Gerechtigkeit 43 Kapitel 2 Epidemiologen sind Detektive 45 Auf den Schultern von Giganten 45 Risiken sind nicht zufallig verteilt 46 Verstadterung, 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 51 Alles olle Kamellen? 58 Kapitel 3 Im Falle eines Falles 59 Epidemiologische "Falle" 59 Falle prazise beschreiben 60 Von Todesursachen und Totenscheinen 61 ICD-10: Ordnung muss sein 63 Die zehn haufigsten Todesursachen in Deutschland 65 Krankheitsregister 67 Klinische Register Daten zur Behandlung 67 Epidemiologische Register Daten zur Haufigkeit 68 Kapitel 4 Stets im Mittelpunkt: Die Bevolkerung 69 Epidemiologen schauen auf Bevolkerungen 69 Kleine Demografie fur Epidemiologen 70 Wie viele sind wir? Grosse der Bevolkerung 70 Wer steht auf meinem Fuss? Bevolkerungsdichte 71 Zahlen von Anfang an: Geburten 72 Zahlen bis zum bitteren Ende: Sterbefalle 73 Woher, wohin: Wanderungsbewegungen 74 Die demografische Formel 75 Der neugierige Staat: Volkszahlungen 75 Bevolkerungsstruktur: Die Bevolkerungspyramide 76 Lebenserwartung in Deutschland 79 Bevolkerungsentwicklung und gesellschaftliche Situation 79 Alterung der Bevolkerung 79 Zuwanderung nach Deutschland 80 Geburtenruckgang nach der Wende 81 Ost-West-Wanderung und ihre Folgen 82 Was schliessen wir aus alledem? 83 Teil II Werkzeuge zum Messen und Vergleichen 85 Kapitel 5 Grossen und Veranderungen messen 87 Absolute Zahl und Pravalenz 88 Absolute Zahl 88 Pravalenz 89 Ohne Zeit geht nichts Inzidenzen 91 Kumulative Inzidenz (Inzidenzrisiko) 92 Inzidenzrate (I) Basis mittlere Bevolkerung 93 Inzidenzrate (II): Inzidenzdichte Basis Personenzeit 93 Weitere Inzidenzmasse: Mortalitat und Letalitat 96 Zusammenhang zwischen Inzidenz und Pravalenz 98 Weder Fisch noch Fleisch: Periodenpravalenz 99 Risiko und Risikodifferenz 100 Kapitel 6 Vergleiche anstellen 103 Kein Vergleich keine Beurteilung 103 Fur alle Falle 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 Ubersichtlichkeit 108 Relatives Risiko und absolute Zahl 109 Wo Sie keine Relativen Risiken berechnen konnen 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 Population Attributable Risk 113 Auswirkung einer Exposition auf die Bevolkerung 113 Population Attributable Risk berechnen (I) 114 Population Attributable Risk berechnen (II) 114 Kapitel 7 So werden Daten vergleichbar: Stratifizieren und Standardisieren 117 Stratifizierung die Kleinen nach vorn, die Grossen nach hinten 117 Standardisierung der einheitliche Bevolkerungsaufbau 118 Direkte Altersstandardisierung von den Raten zur Standardbevolkerung 120 Indirekte Altersstandardisierung von der Standardbevolkerung zu den Raten 123 Fallstricke bei der Standardisierung 126 Standardbevolkerungen 127 Kapitel 8 Wie sag ich s richtig? Beschreibende Statistik 129 Von Variablen und ihren Werten 129 Was ich Ihnen sagen mochte: Antwortmoglichkeiten 129 Skalen: Haben Ihre Antworten Niveau? 130 Transformation von Variablen es gibt kein Zuruck 131 Sprechen wir Epidemiologisch oder Statistisch? 132 Deskriptive Statistik Daten zusammenfassen 133 Die goldene Mitte: Masse der zentralen Tendenz 133 Streuungsmasse: Wie gross sind die Unterschiede? 135 Alles im grunen Bereich? Die Normalverteilung 139 Teil III Die Architektur der Epidemiologie 143 Kapitel 9 Alles nur im Hier und Jetzt: Querschnittstudien 145 Was lauft hier quer? 145 Querschnittstudien sind Momentaufnahmen 146 Wie kurz ist ein "Zeitpunkt"? 146 Wer macht mit? Und wie viele? 147 Was haben Meinungsforschung und Mikrozensus gemeinsam? 147 Was Sie mit Querschnittstudien messen konnen 148 Hochspannung in Deutschland: Macht Elektrosmog krank? 149 Die Ausschreibung des Auftraggebers 149 Voruberlegungen zum Studiendesign 149 Die Entscheidung zur Querschnittstudie 150 Was war zuerst da die Henne oder das Ei? 150 Grenzen des Querschnittdesigns 150 Die Gefahr von Fehlschlussen 151 Was kommt dabei heraus? 152 Starke der Assoziation: Odds Ratio 152 Kapitel 10 Ein Marsch Gesunder durch die Zeit: Kohortenstudien 155 Blick nach vorn: Wer wird krank? 155 Der Klassiker: Rauchen und Lungenkrebs 156 Wann eine Kohortenstudie sinnvoll ist 156 Was Sie in Kohortenstudien messen konnen 157 Rekrutieren der Studienbevolkerung 159 Auswahl aus der Allgemeinbevolkerung 159 Auswahl aus besonderen Bevolkerungen 160 Auswahl bei Berufskohorten 160 Auf die richtige Grosse kommt es an 162 Wie komme ich an Informationen? 163 Mal sehen, was die Zukunft bringt: Follow-up 165 Wie lange muss das Follow-up laufen? 166 Offene und geschlossene Kohorten 166 Mehrere Befragungszeitpunkte 167 Wenn Ihnen Studienteilnehmer abhanden kommen ... 167 Zuruck in die Zukunft? Historische Kohorten 168 Kapitel 11 Die Vergangenheit von Kranken und Gesunden: Fall-Kontroll-Studien 171 Kommt mir mein Handy zu nahe? 171 Wie haufig sind Hirntumoren? 172 Wie schnell entstehen Hirntumoren? 172 Warum Fall-Kontroll-Studie statt Kohortenstudie? 172 Welche Expositionen mussen Sie erfragen? 172 Welches Studiendesign ist passend? 173 Das Design von Fall-Kontroll-Studien 173 Wie wird man ein "Fall"? 174 Auf der Suche nach den Fallen 174 Falle sammeln reprasentativ oder selektiv? 175 Am besten nur inzidente Falle 176 Kontrollen auswahlen: Die Passenden ins Topfchen 176 Woher nehmen? Quellen fur Kontrollen 177 Expositionen messen 179 Erinnern Sie sich noch? 180 Falle erinnern sich anders als Kontrollen 180 Paarungen: Passende Kontrollen zu den Fallen 181 Individuelles Matching 182 Gruppenmatching 182 Was Sie in Fall-Kontroll-Studien messen konnen 183 Auswertung bei einem nicht gematchten Design 183 Auswertung von individuell gematchten Paaren 185 Zu guter Letzt: Eingebettete Fall-Kontroll-Studie 186 Kapitel 12 Der Zufall als Helfer: Randomisierte kontrollierte Studien 189 Warum randomisierte kontrollierte Studien? 189 Wirksamkeitsprufung: Erste Uberlegungen 189 Angemessenes Design fur Wirksamkeitsprufungen 190 Verzerrungen vermeiden 192 Randomisierung 192 Compliance immer bei der Stange bleiben 194 Verblindung keiner weiss was 195 Ein- und Ausschlusskriterien 195 Klinische Studien Therapie top oder Flop? 197 Phase 1: Pharmakologische Studien 198 Phase 2: Therapeutisch-exploratorische Studien 200 Phase 3: Therapeutisch-konfirmatorische Studien 200 Masszahlen in klinischen Studien 201 Absolute Risiken 201 Relative Risikoreduktion 202 Absolute Risikoreduktion 203 Number Needed to Treat 204 Number Needed to Harm 204 Wenn Zweifel bleiben ... 205 Phase-4-Studien 205 Therapie-Optimierungsprufungen 206 Anwendungsbeobachtungen 206 Ethisch vertretbar? 207 Aufklarung und Zustimmung 207 Kontrollgruppe und Placebo 207 Grosse der Studie und vorzeitiger Abbruch 208 Auswahlkriterien fur Studienteilnehmer 208 Alles offengelegt? 208 Kapitel 13 Ganz ohne Individualdaten: Okologische Studien 211 Individualdaten oder aggregierte Daten? 211 Studiendesigns mit Individualdaten 211 Arbeiten mit aggregierten Daten 212 Korrelation: Mass fur die Starke der Beziehung 213 Nutzen von okologischen Studien 214 Unterschiedliche Arten von okologischen Studien 215 Daten fur okologische Studien 215 Wenn der okologische Schein trugt 216 Datenqualitat kritische Nachfragen erwunscht 219 Okologische Studien: Besser als ihr Ruf 220 Teil IV Studien durchfuhren und Fallstricke vermeiden 221 Kapitel 14 Epidemiologische Studien durchfuhren 223 Das Thema finden und die Studie planen 223 Ein passendes Projekt die Stecknadel im Heuhaufen? 223 Die Forschungsfrage entwickeln und prazisieren 224 Literaturrecherche aktuell oder Schnee von gestern? 225 Studienplan erstellen bis ins kleinste Detail 225 Ethik von der Aufklarung zur Einwilligung 228 Datenschutz meine Daten gehoren mir 229 Antrag einreichen 229 Die Studie durchfuhren ab ins Feld 230 Pilotstudie letzte Moglichkeit fur Anderungen 230 Feldarbeit die Zeit lauft 230 Daten eingeben und prufen 231 Datenaufbereitung und Datenauswertung 231 Projektbericht und Publikation was gibt s Neues? 232 Kapitel 15 Verzerrtes Bild der Wirklichkeit? 233 Keine Wissenschaft ohne Fehler (leider) 233 Zufallige Fehler: Heute so, morgen so 234 Systematische Fehler: Immer gleich falsch 235 Die falsche Bevolkerung ausgewahlt: Selektionsbias 236 Informationsbias oder: Missklassifizierte Menschen 239 Confounding oder: Leben auf grossem Fusse 242 Schuhgrosse und Einkommen: Die Schuh-Studie 242 Confounding heisst Verschleierung 243 Der Umgang mit Confounding 243 Typische Confounder 245 Zwischenstufen sind keine Confounder 246 Effektmodifikation 246 Jetzt kommt s ganz dicke: Mehrere Fehler 248 Kapitel 16 Ursachen und Wirkungen 249 Epidemiologen wollen Ursachen finden 249 Die Sache mit den kleinen Babys 250 Macht fernsehen dick? 252 Von Kometen und anderen Unglucksbringern 252 Ist Kaffee krebserregend? 253 Wer war Konig Knut? 253 Warum leiden nicht alle Menschen an Tuberkulose? 256 Kriterien fur Kausalitat 257 Starke der Beziehung 258 Konsistenz der Beziehung 258 Spezifitat des Effekts 258 Zeitliche Sequenz 259 Dosis-Wirkungs-Beziehung 259 Biologische Plausibilitat und Koharenz 260 Experimentelle Evidenz 260 Kausales Denken im Uberblick 261 Kapitel 17 Spielt uns der Zufall einen Streich? Schliessende Statistik 263 Warum wir Sie mit schliessender Statistik qualen 263 Von der Stichprobe zur Bevolkerung 264 Auf den Punkt gebracht der Punktschatzer 264 Prazision von Schatzungen 265 Zufall oder doch nicht? Statistisches Testen 265 Nullhypothese: In Wirklichkeit kein Unterschied 266 Der p-Wert je grosser, desto Zufall 267 Signifikanzniveau dem Zufall eine Grenze setzen 269 p-Wert und Nullhypothese eine enge Beziehung 270 Konfidenzintervalle der Bereich Ihres Vertrauens 271 Fehlertypen: Falscher Alarm oder Aufdeckung verpasst 272 Power die Macht eines statistischen Tests 272 Wie gross muss eine Studie sein? 273 Statistische Modelle und die Wirklichkeit 274 Beispiel: Bluthochdruck und Herzinfarkt 275 Beispiel: Ubergewicht und Sterblichkeit 275 Mehrere mogliche Risikofaktoren: Was tun? 277 Teil V Anwendungen der Epidemiologie 279 Kapitel 18 Die grossen Seuchen: Infektionsepidemiologie 281 Seuchen in Europa: Vergangenheit und Zukunft 281 Eine Seuche, die die Welt umrundet 282 Vorbereitungen fur die nachste Pandemie 283 Vom Erreger zur Epidemie: Grundlagen 283 Was sind Infektionskrankheiten? 283 Wie werden Krankheitserreger ubertragen? 285 Grundbegriffe der Infektionsepidemiologie 285 Impfen: Schutz aus der Spritze 286 Wie sich Epidemien ausbreiten 287 Wenn keiner immun ist: Basisreproduktionszahl 287 Nicht alle sind empfanglich: Nettoreproduktionszahl 288 Die Sicherheit der Gruppe: Herdenimmunitat 289 Ausbreitungsverlauf beschreiben: Epidemische Kurve 290 Modellieren: Vorhersagen uber die Zukunft 292 Ausbruche fruh erkennen: Surveillance 292 Datenquellen 292 Daten aufbereiten und ubermitteln 293 Grenzen der Surveillance 293 Konnen Epidemiologen Seuchen besiegen? 294 Pocken: Eine Erfolgsgeschichte 294 Kinderlahmung ausrotten? 295 Armut macht Epidemien Cholera in Simbabwe 296 Kapitel 19 Krankheitsausbruche epidemiologisch untersuchen 299 Vorgehen bei einem Ausbruch 299 Beschreibende (deskriptive) Epidemiologie 300 Schliessende (analytische) Epidemiologie 303 Epidemische Gehirnhautentzundung in Afrika 304 Dramatische Ereignisse in Mchanje 305 Deskriptive Untersuchung 306 Aufklarung mittels einer Fall-Kontroll-Studie 306 Fussball also doch gefahrlich? 309 Kapitel 20 Sozialepidemiologie: Lieber reich und gesund als arm und krank 311 Der Traum von der Gleichheit der Menschen 311 Versuche, die Welt zu verbessern 312 Erste Schritte der Sozialepidemiologie 312 Wie misst man soziale Ungleichheit? 313 Die Whitehall-Studie 314 Wie alles begann 314 Was dabei herauskam 315 Ungleichheit in England: Der "Black Report" 316 Die Folgen des "Black Report" 317 Gesundheitliche Ungleichheit in Deutschland 317 Wie soziale Ungleichheit krank macht 318 Das Erklarungsmodell von Andreas Mielck 318 Kritik an Andreas Mielcks Erklarungsmodell 319 Sozialepidemiologie: Vergleichen und Handeln 320 Lernen aus Vergleichen zwischen Landern 320 Neue Wege zum Handeln: Okosoziale Epidemiologie 321 Kritik am okosozialen Konzept 322 Die beste aller Welten? 323 Kapitel 21 Erfolge messen 325 Gesundheitsprogramme mein Rucken zwickt 325 Der Handlungskreis in Public Health 326 Warum Gesundheitsprogramme evaluieren? 327 Idealbedingungen oder wahres Leben? 328 Effektivitat von Gesundheitsprogrammen messen 328 Evaluation die Muhen der Ebenen 328 Ziele formulieren hat es Ihnen geholfen? 329 Surrogatgrossen Ersatzziele fuhren in die Irre 330 Studiendesigns mit Kontrollgruppe 330 Experimentelle Designs 331 Quasi-experimentelles Design 333 Evaluation ohne Kontrollgruppe 334 Zeitliche Entwicklungen beurteilen 334 Grenzen von Vergleichen ohne Kontrollgruppe 336 Kapitel 22 Screening: Dem Risiko ins Auge schauen 337 Sinn des Screenings: Krankheiten fruh erkennen 337 Epidemiologen beurteilen die Wirksamkeit 338 Arzte diagnostizieren und behandeln 339 Geeigneter Schnelltest gesucht 339 Eigenschaften von Tests 341 Ein Gedankenexperiment 341 Vier mogliche Kombinationen 341 Masse fur die Eigenschaften eines Tests 342 HIV-Testen mit Fidel Castro 343 Screening Nutzen und Schaden 344 Nicht perfekter Schnelltest im Alltag 344 Es zahlt nur die Gesamtbilanz 346 Bewertung von Screening-Programmen 346 Verzerrte Wirklichkeit 347 Graues Screening oder Screening-Programme? 348 Streit um Prostata-Screening 349 Emotionen pur 349 Gewinner und Verlierer beim Screening 350 Screening als Tausch von Risiken 350 Ergebnisoffen beraten 351 Teil VI Der Top-Ten-Teil 353 Kapitel 23 Zehn Tipps, um Fehler in Studien zu vermeiden 355 Keine vorschnellen Schlusse ziehen 355 Mit einer klaren Fragestellung beginnen 356 Geeignete Stichprobengrosse wahlen 356 Raten statt absolute Zahlen analysieren 356 Geeignete Vergleichsgruppe wahlen 357 Mogliches Confounding bedenken 357 Enttauschende Ergebnisse nicht verschweigen 358 Ergebnisse klar kommunizieren 358 Mit den Medien umgehen lernen 359 Risiken realistisch einschatzen 360 Kapitel 24 Die zehn besten Datenquellen 361 Bevolkerungsstatistik 361 Todesursachenstatistik 362 Meldepflichtige Infektionskrankheiten 363 Bevolkerungsbezogene Krebsregister 364 Krankenhaus-Diagnosestatistik 364 Kinder- und Jugendgesundheitssurvey KiGGS 365 Telefonischer Gesundheitssurvey 365 Mikrozensus 366 Sozio-oekonomisches Panel SOEP 366 Ein Blick zu den europaischen Nachbarn 367 Entwicklung und Gesundheit: Weltweite Daten 368 Soziale Ungleichheit: Human Development Index HDI 368 Mortalitat und Morbiditat 369 Weltweite gesundheitliche Ungleichheit 369 Quellen 371 Stichwortverzeichnis 379

About the Author :
Oliver Razum, Dr. med. MSc., ist Mediziner und Professor fUr Epidemiologie und International Public Health sowie Studiendekan an der FakultAt fUr Gesundheitswissenschaften der UniversitAt Bielefeld.Seine Arbeits- und Forschungsschwerpunkte sind die Lehre in der Epidemiologie; Sozialepidemiologie, Migration und Gesundheit, Gesundheitsversorgung in EntwicklungslAndern. JUrgen Breckenkamp, DrPH, MSc., ist Gesundheitswissenschaftler und Epidemiologe und Wissenschaftlicher Mitarbeiter der FakultAt fUr Gesundheitswissenschaften der UniversitAt Bielefeld. Patrick Brzoska, BSc, MPH ist in der Abteilung Epidemiologie und International Public Health der FakultAt fUr Gesundheitswissenschaften der UniversitAt Bielefeld beschAftigt. Er unterrichtet dort im Bachelor-Studiengang ?Health Communication?.

Review :
..". Die Grundlagen der Epidemiologie werden insgesamt hervorragend erklart; eine kritisch hinterfragende Grundhaltung wird vermittelt. Das Buch geht uber die im Medizinstudium ublichen Inhalte hinaus, bleibt dabei aber immer klar verstandlich. ... Das Buch schafft es, fur das Fach Epidemiologie zu begeistern und ein Verstandnis fur die grundlegenden epidemiologischen Prinzipien zu vermitteln." Deutsches Arzteblatt (Januar 2010) ..". ... Das Buch ist weder ein Lehrbuch, noch eine popularwissenschaftliche Einfuhrung, dennoch auf dem Stand der Forschung und richtet sich vorrangig an Professionelle: Studenten der Medizin, die im Gesundheitswesen arbeiten, daneben auch an vorgebildete Laien. ..." ekz-Informationsdienst (ID 41/09) ..". denn hier wird der Lernende auf unterhalsame und spannende Weise an die epidemiologische Arbeitsweise herangefuhrt. ... Die Veroffentlichung ist fur Anfanger, Fortgeschrittene und Profis gleichermaen lesenswert. Studierende und Teilnehmer an den Weiterbildungskursen fur Offentliches Gesundheitswesen profitieren ganz besonders von diesem Buch. Beschaftigten im Gesundheitsamt, die sich mit Epidemiologie, Gesundheitsberichterstattung sowie Statistik beschaftigen, bietet dieses Werk eine gewinnbringende und mitreiende Lekture. Unbedingt empfehlenswert!" Blickpunkt Offentliche Gesundheit (Nr.1/2010) ..". Also schadet es nichts, auch als Laie dort weiterzulesen - fur StudentInnen ohnehin ein Muss und sicher vielfach erhellend." (Pharma-Brief (Nr. 1/2010)" "Studierende und Lehrende werden an diesem Werk ihre Freude haben, und so mancher, der einen gut lesbaren Einstieg in das spannende Feld der Epidemiologie sucht, wird bei "Epidemiologie fur Dummies" fundig" (Bundesgesundheitsblatt 5/2010)