Epidemiologie

Epidemiologie untersucht die Verteilung von Gesundheit und Krankheit in Bevölkerungen sowie Einflussfaktoren (Determinanten), die diese Verteilung beeinflussen können. Anders als in der Individualmedizin, liegt der Fokus nicht auf Einzelpersonen, sondern auf Personengruppen. Wichtige Ziele der epidemiologischen Forschung sind, mögliche Erkrankungsursachen und Behandlungsmethoden zu untersuchen, um geeignete Präventions-, Kontroll‑ und Behandlungsmaßnahmen für Gesundheitsprobleme abzuleiten.

Überblick

1. 1 Grundbegriffe der Epidemiologie
2. 2 Studiendesigns
3. 3 Ursachen beobachteter Assoziationen
4. 4 Quellenangaben
5. 5 Literaturhinweise

1 Grundbegriffe der Epidemiologie

Zur Beschreibung und Analyse von Gesundheit und Krankheit in Populationen nutzt die Epidemiologie eine Reihe statistischer Maßzahlen und Verfahren, die für das Verständnis epidemiologischer Studien zentral sind.

Die Inzidenz beschreibt die Anzahl neuer Krankheitsfälle, die in einer definierten Population innerhalb eines bestimmten Zeitraums auftreten. Sie gibt Auskunft über das Erkrankungsrisiko und eignet sich insbesondere zur Untersuchung von Krankheitsentstehung und ‑dynamik.

Die Prävalenz bezeichnet den Anteil von Personen in einer Population, die zu einem bestimmten Zeitpunkt oder innerhalb eines bestimmten Zeitraums von einer Erkrankung betroffen sind. Sie spiegelt die Krankheitslast in der Bevölkerung wider und wird häufig zur Versorgungsplanung genutzt.

Das Relative Risiko (RR) ist ein Maß für die Stärke eines Zusammenhangs zwischen einer Exposition (z.B. einem Risikofaktor) und einem gesundheitlichen Ereignis. Es gibt an, wie viel häufiger (oder seltener) das Ereignis in der exponierten Gruppe im Vergleich zu einer nicht exponierten Gruppe auftritt.

Die Odds Ratio (OR) ist ein alternatives Maß zur Quantifizierung von Zusammenhängen, insbesondere in Fall-Kontroll-Studien. Sie beschreibt das Verhältnis der Chancen (Odds) für ein Ereignis zwischen zwei Gruppen und nähert sich bei seltenen Ereignissen dem Relativen Risiko an.

Ein Signifikanztest dient dazu zu prüfen, ob ein beobachteter Unterschied oder Zusammenhang statistisch erklärbar ist oder mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht zufällig entstanden ist. Grundlage ist dabei die Annahme einer sogenannten Nullhypothese.

Das Konfidenzintervall (KI) gibt den Bereich an, in dem der wahre Wert eines geschätzten Parameters (z.B. RR oder OR) mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit liegt. Es liefert damit Informationen über die Präzision und Unsicherheit einer Schätzung (Döring und Bortz 2016).

2 Studiendesigns

Zur Beantwortung epidemiologischer Fragestellungen werden unterschiedliche Studiendesigns eingesetzt, die sich in beobachtende und experimentelle Ansätze unterteilen. Beobachtende Studien dienen der Beschreibung und Analyse von Zusammenhängen, ohne dass Forschende aktiv in die Exposition eingreifen. Experimentelle Studien prüfen dagegen gezielt den Einfluss einer Intervention.

Es gibt einfache beobachtende Designs, wie ökologische Studien, in denen Bevölkerungsgruppen über Regionen oder Länder verglichen werden.

Querschnittsstudien erfassen Expositionen und Erkrankungen zum selben Zeitpunkt und beschreiben damit Prävalenzen.

Fall-Kontroll-Studien vergleichen Erkrankte mit Nicht-Erkrankten und bewerten rückblickend, ob bestimmte Expositionen häufiger vorkamen; hier wird die Odds Ratio als Maß verwendet.

Kohortenstudien verfolgen Gruppen mit und ohne Exposition über einen bestimmten Zeitraum und erlauben die Berechnung von Inzidenzen und relativen Risiken.

Randomisierte kontrollierte Studien (RCTs) gelten als experimenteller Goldstandard zur Prüfung von Kausalzusammenhängen, da Teilnehmende per Zufall einer Interventions‑ oder Kontrollgruppe zugeteilt werden, wodurch Störfaktoren weitgehend kontrolliert werden können.

Die Wahl des Studiendesigns hängt von der Fragestellung, ethischen Voraussetzungen und praktischer Umsetzbarkeit ab. Gemeinsam bilden diese Designs das methodische Fundament der epidemiologischen Forschung (Döring und Bortz 2016).

3 Ursachen beobachteter Assoziationen

Ein beobachteter Zusammenhang zwischen einer Exposition und einer Erkrankung bedeutet nicht automatisch, dass die Exposition ursächlich (kausal) das Erkrankungsrisiko beeinflusst. Für eine kausale Interpretation müssen alternative Erklärungen geprüft und bewertet werden:

• Zufall: Statistische Schwankungen können einen Zusammenhang vortäuschen. Das kann mithilfe von Signifikanztests oder Konfidenzintervallen bewertet werden.
• Bias (systematische Verzerrung): Fehler in der Auswahl der Teilnehmenden oder in der Datenerhebung – etwa eine nicht repräsentative Stichprobe oder ungenaue Messinstrumente – können Ergebnisse verfälschen.
• Confounding (Störfaktoren): Eine dritte Variable kann sowohl Exposition als auch Outcome beeinflussen und damit einen scheinbaren Zusammenhang erzeugen.

Nur wenn Zufall, Bias und Confounding nicht den beobachteten Zusammenhang verursachen, kann er als kausal interpretiert werden (Döring und Bortz 2016).

4 Quellenangaben

Döring, Nicola und Jürgen Bortz, 2016. Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial‑ und Humanwissenschaften. 5. Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer. ISBN 978-3-642-41088-8 [Rezension bei socialnet]

5 Literaturhinweise

Haring, Robin, 2022. Gesundheitswissenschaften. 2. Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer. ISBN 978-3-662-65218-3

Kreienbrock, Lothar, Iris Pigeot und Wolfgang Ahrens, 2012. Epidemiologische Methoden. 5. Auflage. Heidelberg: Springer. ISBN 978-3-8274-2333-7

Reintjes, Ralf, 2023. Epidemiologie. Baden-Baden: Nomos. ISBN 978-3-8487-7923-9 [Rezension bei socialnet]

Ruth Bonita, Robert Beaglehole und Tord Kjellström, 2013. Einführung in die Epidemiologie. 3. Auflage. Bern, Göttingen, Toronto, Seattle: Verlag Hans Huber. ISBN 978-3-456-85254-6 [Rezension bei socialnet]

Verfasst von
Prof. Dr. Ralf Reintjes
MD, MSc(PH), DLSHTM, MSc(Epi), PhD
Professor für Epidemiologie und Gesundheitsberichterstattung
HAW Hamburg
Adjunct Professor Infectious Disease Epidemiology Tampere University, Finland
Mailformular

Samantha Ehrig
Mailformular

Es gibt 1 Lexikonartikel von Ralf Reintjes.
Es gibt 1 Lexikonartikel von Samantha Ehrig.