Confounding und andere Verzerrungen in Beobachtungsstudien Sebastian Baumeister Ringvorlesung Community Medicine 11.05.2015 Was erwartet Sie • Definition von Verzerrung (Bias) • Experiment vs. Beobachtungsstudien (Querschnitts-, Kohorten-, Fall-Kontroll-Studie) • 3 Quellen für Bias in Studien: - Confounding - Selektionsbias - Informationsbias 2 Verzerrung (Bias) Definition • Systematische Abweichung der Studienergebnisse von der Wahrheit • Tritt in allen Phasen einer Studien auf: Design, Rekrutierung, Datenerhebung, Auswertung 3 Verzerrung (Bias) Assoziationen • Liegt vor, wenn die Assoziation zwischen Exposition und Zielgröße nicht kausal ist • Unterschätzung des wahren Zusammenhangs (Bias towards the Null) • Überschätzung des wahren Zusammenhangs (Bias away from the Null) • Tritt bei allen Studiendesigns auf: Experiment und Beobachtungsstudien • Nicht abhängig von der Größe der Studie 4 Confounding • Wichtige Fehlerquelle bei der Abschätzung von kausalen Effekten • Definition des Confounding • Das experimentelle Design verhindert Confounding • Kausale Diagramme zum Verständnis von Confounding 5 Confounding Definition • Verfälschung des Zusammengangs zwischen Exposition und Zielgröße durch eine verzerrende Störgröße (=Confounder) 6 Confounding Geburtsreihenfolge und Downsyndrom Stark, Mantel. J Natl Cancer Inst 1966; 37:687-98 7 Confounding Korrelation zwischen Alter der Mutter und Downsyndrom Stark, Mantel. J Natl Cancer Inst 1966; 37:687-98 8 Confounding Geburtsreihenfolge und Downsyndrom, stratifiziert nach Alter der Mutter Stark, Mantel. J Natl Cancer Inst 1966; 37:687-98 9 Confounding „Effektvermischung“ - Wasserrohranalogie Jewell. Statistics for Epidemiology. 2004 10 Confounding Blocken des Confounders Jewell. Statistics for Epidemiology. 2004 11 Confounding Experiment Alle Teilnehmer Randomisierung Behandlung Confounder gleich verteilt Kontrolle Vergleich der Zielgröße in den Gruppen • Randomisierung gewährleistet Gleichverteilung der Confounder in Gruppen 12 Confounding Experiment Alle Teilnehmer Randomisierung Behandlung Confounder gleich verteilt Kontrolle Vergleich der Zielgröße in den Gruppen • Gruppen unterscheiden sich ausschließlich bzgl. Behandlung und Kontrollbedigung 13 Confounding Experiment Alle Teilnehmer Randomisierung Behandlung Confounder gleich verteilt Kontrolle Vergleich der Zielgröße in den Gruppen • Gruppen sind “austauschbar” bzgl. der Confounder 14 Confounding Beobachtungsstudie Alle Teilnehmer Randomisierung Exponiert Confounder ungleich verteilt Nicht Exponiert Vergleich der Zielgröße in den Gruppen • Confounder nicht gleich verteilt 15 Confounding Beobachtungsstudie Alle Teilnehmer Randomisierung Exponiert Confounder ungleich verteilt Nicht Exponiert Vergleich der Zielgröße in den Gruppen • Gruppen nicht “austauschbar” bzgl. der Confounder 16 Confounding Kausale Graphen • Graphische Darstellung von Ursachen-WirkungsBeziehungen • Instrumentarium zur Identifikation von Bias Confounder Exposition Zielgröße 17 Confounding als gemeinsame Ursache von Exposition & Zielgröße Confounder Exposition Zielgröße • Scheinkorrelation zwischen Exposition und Zielgröße 18 Confounding Geburtsreihenfolge und Down-Syndrom Alter der Mutter Geburtsreihenfolge Down-Syndrom 19 Confounding Alter als gemeinsame Ursache Alter der Mutter Geburtsreihenfolge Down-Syndrom 20 Confounding Adjustierung durch Stratifizierung nach Alter Alter der Mutter Geburtsreihenfolge Down-Syndrom 21 Confounding Adjustierung durch Stratifizierung nach Alter 22 Confounding Experiment: Adjustierung durch Design Confounder Randomisierung Exposition Zielgröße • Randomisierung blockt den Pfad vom Confounder zur Exposition 23 Confounding Experiment: Adjustierung durch Design Confounder Randomisierung Exposition Zielgröße • Randomisierung blockt den Pfad vom Confounder zur Exposition 24 Selektionsbias Definition • Entsteht, wenn sich Teilnehmer einer Studie systematisch von Nichtteilnehmer in Hinblick auf Untersuchungsvariablen unterscheiden • Entsteht in Assoziationsstudien, wenn Exposition und Zielgröße Einfluss auf die Studienteilnahme haben 25 Selektionsbias Beispiele • Selektive Teilnahme an einer Studie • Differenzieller Loss-to-Follow-Up: Teilnehmern und Nicht-Teilnehmern einer Nachuntersuchung unterscheiden sich systematisch hinsichtlich der Exposition oder der Zielgröße • Freiwilligen-Bias • Gesunder Arbeiter-Bias 26 Gesunder Arbeiter-Bias Exponierte Allgemeinbevölkerung Arbeitende Arbeitende NichtArbeitende Summe 50 4.500 2.500 7.000 Personenzeit 1.000 90.000 10.000 100.000 Mortalität (Fälle/Jahr) 0,05 0,05 0,25 0,07 Todesfälle Mortalitätsrate im Vgl. mit Allgemeinbevölkerung = 0,05 / 0,07 = 71% Mortalitätsrate im Vgl. mit Arbeitenden = 0,05 / 0,05 = 100,0% Rothman. Epidemiology. An Introduction. 2012 Selektionsbias Kausaler Zusammenhang zwischen Rauchen und Diabetes? - Rauchen Diabetes + Studienteilnahme 28 Selektionsbias Korrelation durch den gemeinsamen Effekt “Studienteilnahme” Rauchen Diabetes Studienteilnahme 29 Informationsbias Messfehler • Bias eines Studienergebnisses durch Messfehler bei der Erfassung von Exposition oder Zielgröße • Entsteht bei der Datenerhebung • Kann zur Unter- oder Überschätzung des Zusammenhangs führen 30 Informationsbias Messfehler • Quellen für Messfehler: - Messfehler von medizinischen Geräten und Labormethoden - Selbstangaben: Erinnerungsvermögen, soziale Erwünschtheit, Underreporting - Fehlklassifikation von Diagnosen in Routinedaten • Nicht-differenzielle und differenzielle Messfehler 31 Informationsbias Nicht-differenzieller Messfehler • Messgenauigkeit der Exposition ist unabhängig von der Zielgröße • Messgenauigkeit der Zielgröße ist unabhängig von der Exposition • Bsp. Statineinnahme und Demenz-Diagnose aus Routinedaten • Führt zu Unterschätzung des wahren Zusammenhangs 32 Informationsbias Differenzieller Messfehler • Messfehler ist abhängig von der Erfassung der Exposition oder Zielgröße • Messgenauigkeit der Exposition unterscheidet sich bei Personen mit und ohne Erkrankung • Messgenauigkeit der Zielgröße unterscheidet sich bei exponierten und nicht-exponierten Personen • Bsp. Statineinnahme und Demenz aus Fragebogen • Kann zu Unter- oder Überschätzung des wahren Zusammenhangs führen 33 Zusammenfassung Confounding • Ein Confounder ist eine gemeinsame Ursache von Exposition und Zielgröße • Adjustierung für Confounding durch Studiendesign und Datenanalyse möglich • Randomisierung im Experiment gewährleitet Gleichverteilung der Confounder in den Gruppen • Beobachtungsstudien erfordern statistische Adjustierung für Confounder (z.B. durch Stratifizierung) • Problem der nicht-gemessenen Confounder in Beobachtungsstudien 34 Zusammenfassung Selektionsbias • Selektionsbias entsteht durch die Auswahl der Studienteilnehmer • Muss beim Studiendesign und der Rekrutierung berücksichtig werden • Kann nur z.T. in der Datenauswertung korrigiert werden 35 Zusammenfassung Informationsbias • Informationsbias kann nur durch das Design und während der Datenerhebung minimiert werden • Beispielsweise unter Verwendung eines Krankenregisters statt Selbstauskunft zur Feststellung einer Erkrankung • Problematisch ist der differenzielle Messfehler 36 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Fragen? 37
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