Ernährungsphysiologische Untersuchungen– Betrachtungsebenen Ernährungsepidemiologische Studien - Übersicht BIOCHEMIE „in vitro“ Zellkulturen PHYSIOLOGIE Tierversuche Stoffwechselstudien am Menschen EPIDEMIOLOGIE Studien am Gesamtorganismus 1 Ernährungsepidemiologische Studien - Übersicht Deskriptiv Analytisch: Fallbeschreibung Korrelationsstudie Migrationsstudie Querschnittsstudie Beobachtend Fall-Kontrollstudie Kohortenstudie Experimentell: Interventionsstudie Expositionsfaktor = Umwelt, Ernährung Lebensstil Endpunktvariable meist Krankheit ? Antioxidatives Potential Antioxidative Kapazität Enzymatisch SOD, KAT, GSH-Px GSH-S-Transferase GSSG-Reduktase NADPH-liefernde Enzyme Nicht enzymatisch Vit. C, Vit. E, β-Car., GSH, Flavonoide, Urat Serumproteine BIOMARKER ERKRANKUNG (Endpunktmarker) Entstehung aktivierter Sauerstoffspezies und freier Radikale Primäre Radikale: 1O , *-O , HOO*, OH*, H O 2 2 2 2 Sekundäre: ROOH, RO* ,ROO* 2 Physicians' Health Study – Plötzlicher Herztod – Quartillen 1,0 p für Trend = 0,007 , Relatives Risiko PHT 0,8 0,6 0,4 0,2 0 Quartil ω-3-FettsäurenGehalt im Plasma Mittlerer Anteil an Plasmalipiden 1 2 3 4 3,58% 4,76% 5,63% 6,87% Albert C M et al., NEJM 2002 Fall-Beschreibung: z.B. Aids, Skorbut; Beobachtungen in der klinischen Medizin Kohortenstudie: Epidemiologische Kennzahl zur Krankheits Krankheitshäufigkeit werden Expositionsfaktoren gegenübergestellt Erkrankungsrate Dickdarmkrebs (pro 100.000 EW) Fleischverbrauch pro Kopf g/d 3 Migrationsstudie: Untersuchung von Bevölkerungsgruppen die in ein anderes Land emigriert sind Japaner p 1.Generation Kalif. 2.Generation Kalif. Kalifornier 7 6 Relatives Risiko 5 4 3 2 1 0 Darmkrebs Prostatakrebs Magenkrebs Leberkrebs Querschnittsstudie: Sie erfassen zu einem bestimmten Zeitpunkt für jeden Studienteilnehmer einmalig den Krankheitsstatus und/oder die Expositionsfaktoren Oft über einen bestimmten Zeitraum: z.B. 1 Jahr - Gesundheitsstatus der Bevölkerung wird erfasst USA: NHANES-Studie: seit 1956 Deutschland: 1985-88 Nationale Verzehrsstudie NVS Unterstichprobe: VERA-Studie: klinisch chemische Versorgungsparameter erfasst. 4 Analytisch beobachtende Studien: Fall-Kontroll Studie: Erkrankte werden mit nicht erkranken Personen hinsichtlich Expositionsfakt. verglichen. Exponierte Fälle Studienpopulation Nicht Exponierte Exponierte Kontrollen Nicht Exponierte retrospektiv !, Obst- und Gemüseverzehr - Magenkrebs Analytisch beobachtende Studien: Kohortenstudie: Kohorten werden zu Studienzwecken benötigt prospektiv, benötigt. prospektiv Exponierte Studienpopulation Nicht Exponierte Erkrankte Nicht Erkrankte Erkrankte Nicht Erkrankte 5 Interventionsstudie Gesamtgruppe Kontrolle Interventionsgruppe - Randomisiert - Placebo kontrolliert - Doppelblind Statistik Themenübersicht: • Grundlegende statistische Verfahren: Mittelwert, Median,Standardabweichung, Standardfehler • Regression mit Beispielen (Eichkurven (Eichkurven, Korrelationskoeffizienten) • t-Tests, Normalverteilung, Varianzanalyse, parametrische und nichtparametrische Verfahren, Varianzenhomogenität, insb. im Hinblick auf Versuchsplanung, Stichprobenumfänge, Auswahl der g g statistischen Verfahren nach vorgegebenen Versuchsanordnungen • Einführung in die computergestützte Statistik (Statgraphics, SPSS, SAS, BMDP), Demonstrationen am PC und Großrechner, Einführung in die Arbeit am EDV-Zentrum IfEW 6 Statistik Average requirement to prevent deficiency 2 sd Sufficient supply for 97.5% of the population 2 sd a c b IfEW Statistik Median Mittelwert Mittel aller Ränge 2 sd 2 sd a c b IfEW 7 Statistik-Standardabweichung Treatment Total COPs (µg/g fat) 0.85 ± 0.35 a Raw P-F / without oil P-F / olive oil 6.00 ± 3.25 b 3.95 ± 1.06 b P-F / corn oil 4.40 ± 2.69 b P-F / phPO 3.35 ± 0.07 b Steaming 9.90 ± 1.13 c Al-Saghir et al. J. Agric. Food Chem 2005, IfEW Statistik-Standardabweichung Treatment µg COPs/100 g Frischgewich ht Raw Total COPs (µg/g fat) 200 0.85 ± 0.35 a 128,9 P-F / without 150 oil P-F / olive oil 6.00 ± 3.25 153,9 , b 3.95 ± 1.06 b 100 P-F / corn oil 79,7 68,6 4.40 ± 2.69 b 50 P-F / phPO 13,1 , Steaming 0 55,1 3.35 ± 0.07 b 9.90 ± 1.13 c roh ohne Fett Olivenöl Maiskeimöl phPÖ Kokosfett gedämpft Al-Saghir et al. J. Agric. Food Chem 2005, in press IfEW 8 Statistik-Boxplots Jodausscheidung (µ µg/g Kreatinin) 300 1.05 1.19 1.19 1.44 1.63 (0.7-1.8) (0.3-2.9) (0.1-3.0) (0.1-4.1) (0.1-5.6) Kreatininausscheidung (g/L, min-max) 200 100 0 4-6 7-9 10-12 13-14 15-19 Elmadfa I, König J: Iodine Status of Austrian Children and Adolescents. Bibl Nutr Dieta 1998; 54: 58-66 IfEW Statistik-Korrelationen 100 Vitamin 25-OH-D3 [nmo ol/l] 80 60 40 20 0 50 60 70 80 90 100 Alter [Jahre] Altersabhängigkeit des Vitamin D-Spiegels (r=-0,231, p=0,001) Schuh et al. 2003 IfEW 9 Statistik-Korrelationen 100 0.54 Ratio SFA/PUFA Vitamin 25-OH-D3 [nmo ol/l] 80 R2 = 0.973 0.52 60 0.50 40 0.48 20 0.46 0% 0 50 200% 60 400% 600% 70 Increase of total COPs 800% 80 90 100 Alter [Jahre] Altersabhängigkeit des Vitamin D-Spiegels (r=-0,231, p=0,001) Korrelation der Steigerung des COPs-Gehaltes Schuh et al. 2003 in µg/g Fett mit dem Verhältnis SFA/PUFA IfEW 10 Statistik Themenübersicht: • Grundlegende statistische Verfahren: Mittelwert, Median, Standardabweichung, Standardfehler • Regression mit Beispielen (Eichkurven, Korrelationskoeffizienten) • t-Tests, Normalverteilung, Varianzanalyse, parametrische und nichtparametrische Verfahren, Varianzenhomogenität, insb. im Hinblick auf Versuchsplanung, Stichprobenumfänge, Auswahl der statistischen Verfahren h vorgegebenen b V Versuchsanordnungen h d nach • Einführung in die computergestützte Statistik (Statgraphics, SPSS, SAS, BMDP), Demonstrationen am PC und Großrechner, Einführung in die Arbeit am EDV-Zentrum IfEW Statistik [J-]= k t log [Ce4+]0 [Ce4+]t 0,6 Extinktion 0,5 0,4 0,3 0,2 01 0,1 0 0 J2 Ce4++As3+ 2 Ce3++As5+ 15 30 45 60 75 90 Zeit (s) IfEW 11 0,6 1 0,5 0,8 0,4 -log E 0,3 0,2 ⇒ 0,6 [J-] ~ 0,4 0 1 0 0 15 30 45 60 75 90 0 15 30 Zeit (s) 45 60 Zeit (s) Ep E0 -log log E t ⇓ 0,2 0,1 = a + b [J-] 75 90 0,8 - log (Ep / Eo) Extinktion Statistik ⇐ 0,6 04 0,4 0,2 0 0 25 50 75 100 Jodkonzentration (µg/L) IfEW Statistik-Korrelationen conc (µg/ml) Area 6.08 63303.5 4.26 43162 3.04 29687 1.82 17912 0.61 7600.5 10253.0071 -87.01 325.2763 1199.91 0.9970 1381.90 993.5679 3 Tocopherol-Standardreihe 80000 y = 10253x - 87,008 60000 Area Linear (Area) 40000 20000 0 0 2 4 6 8 IfEW 12 Statistik Themenübersicht: • Grundlegende statistische Verfahren: Mittelwert, Median, Standardabweichung, Standardfehler • Regression mit Beispielen (Eichkurven, Korrelationskoeffizienten) • t-Tests, Normalverteilung, Varianzanalyse, parametrische und nichtparametrische Verfahren, Varianzenhomogenität, insb. im Hinblick auf Versuchsplanung, Stichprobenumfänge, Auswahl der statistischen Verfahren h vorgegebenen b V Versuchsanordnungen h d nach • Einführung in die computergestützte Statistik (Statgraphics, SPSS, SAS, BMDP), Demonstrationen am PC und Großrechner, Einführung in die Arbeit am EDV-Zentrum IfEW Statistik Abhängige und unabhängige Daten: • Bei mehreren Messungen eines Merkmales an einer Versuchsperson zu unterschiedlichen Zeitpunkten spricht man von abhängigen Daten, • bei Messungen eines Merkmales an mehreren Gruppen von Versuchspersonen handelt es sich um unabhängige Daten. Sowohl Versuchsplanung (Stichprobenumfänge) als auch g werden von der Art der vorliegenden g statistische Auswertung Daten festgelegt bzw. zumindest mitbestimmt. IfEW 13 Statistik-Stichprobenumfang Irrtumswahrscheinlichkeit N = 1000 5% (p<0.05) N = 1000 1% (p<0.01) N = 100 5% (p<0.05) N = 100 1% (p<0.01) (p<0 01) 100 125 150 175 200 225 250 275 300 Meßgröße (z.B. n=) IfEW Statistik Abhängige Daten: • Bei mehreren Messungen eines Merkmales an einer Versuchsperson zu unterschiedlichen Zeitpunkten spricht man von abhängigen Daten Beispiel: p Messung g der β β-Carotin-Konzentration im Plasma zu verschiedenen Zeitpunkten nach Supplementierung von insgesamt 20 mg β-Carotin. IfEW 14 Statistik IfEW Statistik Unabhängige Daten: • bei Messungen eines Merkmales an mehreren Gruppen von Versuchspersonen handelt es sich um unabhängige Daten. Beispiel: Vergleich der Harnjodausscheidung österreichischer Bevölkerungsgruppen IfEW 15 Statistik IfEW Statistik Wichtige statistische Testverfahren: • t-Test: für abhängige und unabhängige Daten zweier verschiedener Gruppen bzw. Zeitpunkte Voraussetzung: Normalverteilung Darf (normalerweise) nur für zwei Gruppen angewandt werden, bei mehr als zwei Gruppen sind andere Tests anzuwenden • (Mann-Whitney-)U-Test: für unabhängige Daten in zwei Gruppen Voraussetzung: keine (verteilungsfrei bzw. nichtparametrisch) • Wilcoxon-Test: für abhängige Daten in zwei Gruppen Voraussetzung: keine (verteilungsfrei bzw. nichtparametrisch) IfEW 16 Statistik Wichtige statistische Testverfahren: • Varianzanalyse: für unabhängige Daten mehrerer Gruppen Voraussetzung: Normalverteilung, Varianzenhomogenität, Stichprobenumfang mindestens 10 einfaktorielle VA (ANOVA): für die Untersuchung eines Einlussfaktors mehrfaktorielle VA (MANOVA): für die Untersuchung mehrerer Faktoren multivariate VA (MANOVA): für die Untersuchung verschiedener Einflüsse • Friedman-Test: Friedman Test: für abhängige Daten in mehreren Gruppen Voraussetzung: keine (verteilungsfrei bzw. nichtparametrisch) • (Kruskal-Wallis)-H-Test: für unabhängige Daten in mehreren Gruppen Voraussetzung: keine (verteilungsfrei bzw. nichtparametrisch) IfEW Statistik Wichtige statistische Testverfahren: • Crosstabs (Kreuztabellen): für die Auswertung von Fragebögen, basiert auf dem Chi-Quadrat-Test IfEW 17
© Copyright 2024 ExpyDoc
