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Startpunkt ist, dass man den "Case" hat (die Krankheit). Dann überlegt man sich, was ein Risikofaktor sein kann. Dann sucht man sich aus der gleichen Population Kontrollen (Leute die die Krankheit nicht haben). Man misst Outcome und Risikofaktor zur gleichen Zeit. Die Exposition (Risikofaktor) ist vor der Messung geschehen. Man wählt nach Outcome aus und nicht nach Risikofaktor.
Was ist die interne Validität?
Die Validität einer Studie gibt an, wie gültig das Forschungsresultat ist. Man unterscheidet die interne und die externe Validität. Interne Validität: Sie wird beeinflusst durch sogenannte systematische Fehler (Bias), wie etwa Fehler im Studiendesign und der Studiendurchführung (z.B. kein Concealment of random allocation = fehlende Geheimhaltung der Randomisierungsliste oder Unterschiede zwischen Placebo und Verum in Bezug auf Geruch, Farbe und Grösse). Andere systematische Fehler können bei der Analyse der Resultate auftreten (z.B. statistische Auswertung oder fehlerhafte Laborauswertungen).
Externe Validität: Anwendbarkeit der Studienergebnisse auf die Allgemeinbevölkerung.
Was ist bei der Studienpopulation wichtig?
Sind die Fälle:
Repräsentativ?
Besonderheiten?
Alle aufgenommen?
Genügend Fälle (Power Kalkulation)
Kontrollen:
Repräsentativ?
Besonderheiten?
Nonresponse Rate?
Wie werden die Daten erfasst?
• Subjektiv oder objektiv? • Valide Methode? • Gleiche Methoden bei Fällen und Kontrollen? • "Verblindete" untersuchung?
Verschiedene Bias (Fehler):
▶ Selection Bias ▶ Aktive Auswahl der Kontrollen unpassend ▶ Z.B. Freiwillige Gesunde sind ungünstige Kontrollen ▶ Information Bias / Recall Bias ▶ Retrospektive Erfassung praktisch aller Daten (man ist darauf angewiesen, wie gut sich der Proband erinnert) ▶ Reporting Bias ▶ "Fälle" neigen eher dazu sich an Risikofaktoren zu erinnern. ▶ Observer Bias ▶ Krankheit wird aufgrund "verdächtigem" Risikofaktor eher entdeckt. ▶ Risikofaktor wird eher entdeckt bei vorliegender Krankheit
Was sind Confounder?
Störfaktoren--> kann mit Exposition und Outcome zusammenhängen.
Z.B. Die Geburtenrate hängt sehr stark mit der Storchenrate zusammen. Hier ist die Industrialisierung der Confounder.
Z.B. Salz als Exposition und Blutdruck als Outcome. Dort gibt es eine Korrelation. Hoher Fast Food Konsum oder Übergewicht könnten Confounder sein.
Definition Confounder:
▶ = ein Störfaktor, der sowohl mit der Exposition, wie auch dem Enpunkt in Zusammenhang steht und somit das Auftreten des Risikofaktors und den beobachteten Endpunkt gleichzeitig mitbestimmt. ▶ Ein Confounder ist mit Endpunkt und Risikofaktor assoziiert, liegt aber nicht in der Kausalkette zwischen Risikofaktor und Endpunkt. ▶ Auch möglich sind Confounder, welche nur den Enpunkt beeinflussen, jedoch unterschiedlich verteilt sind zwischen Vergleichgruppen (z.B. als Folge eines Selection Bias). Z.B. Alter, Gesundheitszustand, …