📌 Studiendesign – Cheat Sheet
Einführung in die medizinische Statistik – Wintersemester 2024/25
🏥 1. Evidenz-basierte Medizin
- Definition: Nutzung der besten verfügbaren wissenschaftlichen Evidenz zur medizinischen Entscheidungsfindung.
- Ziel: Kombination von klinischer Expertise mit wissenschaftlichen Erkenntnissen zur Verbesserung der Patientenversorgung.
Evidenzhierarchie
- Randomisierte kontrollierte Studien (RCTs)
- Kohortenstudien
- Fall-Kontroll-Studien
- Querschnittstudien
- Ökologische Studien
- Fallstudien und Fallserien
📊 2. Ökologische Studien
- Untersuchung der Häufigkeit von Krankheiten in Populationen oder Subpopulationen (strata).
- Verwendung von mittleren Expositionen oder Surrogaten zur Analyse.
- Beispiel: Studie zur Cholera-Epidemie in London 1854 (John Snow).
Ökologischer Bias
- Statistische Assoziationen auf aggregierter Ebene können sich nicht auf individuelle Ebene übertragen lassen.
- Beispiel: Ein hoher Alkoholkonsum in einer Region bedeutet nicht zwangsläufig, dass alle Individuen dort mehr trinken.
Beispielstudien:
- John Snow (1854): Cholera und Trinkwasserqualität.
- Ploubidis et al. (2012): Tuberkulose in Europa.
- Nikolopoulos et al. (2011): H1N1-Sterblichkeit und Gesundheitsausgaben.
📈 3. Querschnittstudien
- Daten werden zu einem bestimmten Zeitpunkt erfasst.
- Gut zur Generierung von Hypothesen über Zusammenhänge.
- Beispiel: Ernährung und Bluthochdruck in einer Bevölkerung.
Vorteile
✅ Schnell und kostengünstig.
✅ Ermöglicht Vergleich zwischen Gruppen.
Nachteile
❌ Keine Aussage über Kausalität (nur Korrelationen).
❌ Verzerrung durch selektive Teilnahme möglich.
⚖️ 4. Fall-Kontroll-Studien
- Vergleich von Fällen (erkrankte Personen) mit Kontrollen (gesunde Personen).
- Retrospektiv: Untersuchung, welche Faktoren zur Erkrankung beigetragen haben könnten.
Odds Ratio (OR)
| Fall (Krank) | Kontrolle (Gesund) | |
|---|---|---|
| Exponiert | ||
| Nicht exponiert |
Interpretation:
- → Exposition ist mit höherem Risiko assoziiert.
- → Exposition ist mit niedrigerem Risiko assoziiert.
Beispielstudien
- Doll & Hill (1950): Zusammenhang zwischen Rauchen und Lungenkrebs.
- 709 Lungenkrebs-Patienten vs. 709 gesunde Kontrollpersonen.
- Berechnetes Odds-Ratio (OR) = 14.04 → Raucher haben ein 14-fach höheres Risiko für Lungenkrebs.
Vorteile
✅ Geeignet für seltene Krankheiten.
✅ Vergleich mehrerer Risikofaktoren möglich.
Nachteile
❌ Keine direkte Berechnung des Relativen Risikos (RR) möglich.
❌ Rückblickende Datenerhebung kann zu Verzerrungen führen.
📉 5. Kohortenstudien
- Prospektive Beobachtung von Exponierten und Nicht-Exponierten über einen längeren Zeitraum.
- Ermittlung des Relativen Risikos (RR):
| Fall (Krank) | Gesund | |
|---|---|---|
| Exponiert | ||
| Nicht exponiert |
Interpretation:
- → Exposition erhöht Risiko.
- → Exposition schützt vor Krankheit.
Beispielstudien
- British Doctors Study (1951–2001): Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Rauchen und Mortalität über 50 Jahre.
Vorteile
✅ Gute zeitliche Analyse, da exponierte und nicht exponierte Personen verglichen werden.
✅ Kann Inzidenz messen.
Nachteile
❌ Hohe Kosten und lange Dauer.
❌ Ungeeignet für seltene Krankheiten (da zu wenige Fälle auftreten).
🔬 6. Vergleich der Studiendesigns
| Studiendesign | Kausalitätsnachweis | Kosten | Beobachtungsdauer | Eignung für seltene Expositionen | Eignung für seltene Krankheiten |
|---|---|---|---|---|---|
| Ökologische Studie | ❌ | 💰 | 📉 | ✅ | ❌ |
| Querschnittstudie | ❌ | 💰 | 📉 | ❌ | ❌ |
| Fall-Kontroll-Studie | ❌ | 💰💰 | 📉 | ❌ | ✅ |
| Kohortenstudie | ✅ | 💰💰💰 | 📈 | ✅ | ❌ |
📊 7. Nutzung von Routinedaten
- Sekundärdatenanalyse: Verwendung bereits erhobener Daten für neue Fragestellungen.
Datenquellen
- Krankenhausdaten
- Versicherungsdaten
- Registerstudien
Vorteile
✅ Große Stichproben.
✅ Kostengünstig.
✅ Reale Versorgungsbedingungen werden abgebildet.
Nachteile
❌ Daten wurden nicht für die wissenschaftliche Analyse erhoben.
❌ Unklare Datenqualität und fehlende Standardisierung.
❓ 8. Wichtige Fragen bei Studiendesigns
- Welche Art von Studiendesign passt zur Forschungsfrage?
- Welche Verzerrungen (Bias) können auftreten?
- Sind die Daten verlässlich und vergleichbar?
📌 Zusammenfassung:
✅ Fall-Kontroll-Studien eignen sich für seltene Krankheiten.
✅ Kohortenstudien sind gut für seltene Expositionen.
✅ Ökologische Studien können zu Fehlinterpretationen führen (ökologischer Fehlschluss).
✅ Routinedaten können wertvoll sein, aber Datenqualität ist kritisch.