6 Quer-, Längs-, FKS

Question 1

Prospektives und retrospektives Design

Answer 1

Längsschnitt: Gegenwart (Exposition, cause X) -> Zukunft (Diagnose, effect Y)

Querschnitt: Vergangenheit (Exposition, cause X) -> Gegenwart (Diagnose, effect Y)

Question 2

Querschnittsstudien (3 Eigenschaften, 2 Zweck, 5 Probleme)

Answer 2

• 1x Messung
• erfasst wird aktueller Status oder retrospektiv (Vergangenheitsperiode)
• 1 Alter oder verschiedene Altersgruppen: Alter kann confounder sein

Zweck

• Prävalenz und Korrelate schätzen
• Hypothesen zu Ätiologie generieren (später mit anderem Design testen)

Probleme

• Trennung von Faktor und Wirkung
• zeitliche Reihenfolge -> inverse Kausalität
• Z Faktoren möglich
• Gedächtnis unzuverlässig (retro meist größere Messfehler, besonders bei bestimmten Störungen wie Depr.)
• Messfehler in X und Y können korrelieren (Bsp. Tageseinflüsse) -> Richtung von Bias unvorhersagbar

Question 3

Längsschnittsstudien (2 Eigenschaften, 4 Zweck, 4 Probleme)

Answer 3

• mehrmalige Messung von gleichem Individuum zu verschiedenen Zeitpunkten
• spezielle Längsschnittsstudie: Kohortstudie (Gruppe, die bestimmte Merkmale teilt, Bsp. Geburtsjahr)

Zweck

• Verlaufs- und Determinantenuntersuchung
• Störungen mit Mehrfachmessung diagnostizieren (Bsp. bipolar)
• Inzidenzschätzung
• Untersuchung von Risikofaktoren & kausalen Effekten

Probleme

• große Stichprobe (Dropout over time)
• mehr Selektionsbias (mehrere Dropout-Zeitpunkte)
• aufwändige Verfolgung
• lange Dauer bei seltenen Erkrankungen -> Durchführer-Fluktuation, veralterte Diagnosesysteme

Question 4

Gemeinsames Problem bei Quer-/Längsschnittsstudie

Answer 4

bei seltener Störung braucht man riesige Stichprobe / lange Dauer bis genug Fälle für stabile stat. Schätzung zusammen sind

Question 5

Fall-Kontroll-Studie

Grundprinzip, Vorgehen, kausale Fragestellung, 2 !!!, 3 praktische Probleme, Supergesunde

Answer 5

Grundprinzip
- Stichprobe ziehen mit N Fällen und N Nichtfällen, dann Vergleich in Häufigkeit des Risikofaktors

Vorgehen
- Fälle mit Diagnose ziehen, dann Kontrollgruppe matchen (individuell/gruppenweise -> beeinflusst Auswertung), dann X retrospektiv erheben

kausale Fragestellung

• Kontrollen sollten Fällen im Mittel gleich sein in allem außer Krankheit, X und dessen Folgen
• > Z Variablen nach Backdoor-Kriterium auswählen

!!! nach kausalen Folgen von X matchen würde Teil des Mechanismus eliminieren (Mediatoren) -> Unterschätzung

!!! kann mit FKS keine Prävalenz schätzen weil Design Krankheitshäufigkeit bereits vorgibt

praktische Probleme

• Fälle oft schwere Fälle (weil Hilfegesuch, conditioning on a collider)
• Fälle oft gründlicher/anders diagnostiziert -> Überschätzung
• Fälle bessere Erinnerung/übersensitiv -> Überschätzung

-> keine Supergesunden als Kontrolle nehmen, dürfen andere Krankheiten haben, sonst Überschätzung

Question 6

Fall-Kontroll-Studie (2 Bsp)

Answer 6

Bsp. Drogenkonsum bei Schizo

• matchen nach: Alter, Geschlecht, genet. Vulnerab., Kindheitsfaktoren,…
• nicht matchen nach: Gesundheitsvariablen (Ernährung, Fitness), Einkommen,…

Bsp. Impfung im Kindesalter & Asthma im Erwachsenenalter

• matchen nach Alter, soz. Status der Eltern, Verschwörungstheorieempfänglichkeit der Eltern
• falls 0/1000 Fälle und 1000/1000 Kontrollen geimpft -> maximale Evidenz in diesem Design -> Odds Ratio ausrechnen

Question 7

Fall-Kontroll-Studie - 3 Lösungsansätze

Answer 7

• manche Krankheiten müssen registriert werden -> repräs. Zufallsstichprobe aus Register -> alle übrigen ohne Krankheit können als Kontrolle dienen
• Kontrollen aus gleicher Quelle wie Fälle ziehen (Wohnort, Krankenhaus, gesunde Verwandte)
• 2 Kontrollgruppen verwenden
  1. aus Allgemeinbevölkerung -> Überschätzung
  2. aus Individuen mit anderer Störung -> Unterschätzung (weil andere Störungen oft Faktor in sich tragen (unspezifisches wie Rauchen, Gewicht…)

-> wahrer Effekt soll zwischen 1. und 2. liegen (multi method Analysen)

Question 8

9 Methoden zur Reduktion von Messfehler

Answer 8

• Instrumente mit hoher Validität und Reliabilität (für retrospektive Erhebungen)
• traits retrospek. besser untersuchbar als states
• Ereignisse in Zeitstrahl verankern lassen
• objektive Diagnoseinstrumente verwenden
• Ausweichantworten streichen / schnelles Antworten oder Leerlassen nicht erlauben
• Ursache von Messfehlern ergründen & abstellen (Bsp. bei Fragebogen im Raum bleiben)
• Verblindung der Rater (differentielle Messfehler verhindern)
• multiple Rater (aus unterschiedlichen Perspektiven)
• auf Konsistenz/Plausibilität prüfen & ggf. nacherheben